Merge branch 'dev' of https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core into dev
This commit is contained in:
Windpicker-owo
@@ -1,4 +1,290 @@
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# Changelog
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# 🎉 MoFox_Bot v0.13.0 正式版发布
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**🌊 心流革新 | 🧠 智能升级 | ⚡ 性能飞跃**
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[](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/releases/tag/v0.13.0)
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[](https://www.python.org/)
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[](LICENSE)
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## 📖 版本概述
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**MoFox_Bot v0.13.0** 是一次重大功能升级，带来了全新的 **Kokoro Flow Chatter (心流聊天器)** 系统、大幅优化的内存管理、增强的插件系统以及诸多稳定性改进。本次更新历经数月开发，包含 **1500+ 次提交**，为用户带来更自然、更智能、更高效的交互体验。
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> 🌟 **重要提示**: 本版本完全重构了聊天处理逻辑，建议从 v0.12.x 升级的用户仔细阅读迁移指南。
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## ✨ 核心亮点
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### 🌊 Kokoro Flow Chatter (KFC) - 全新心流聊天系统
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本版本的核心亮点是全新的 **Kokoro Flow Chatter** 聊天系统，从零开始构建，提供更自然、更人性化的对话体验。
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- **V7 交互模型**: 引入全新的 V7 版本交互模型，支持中断机制和情感安全功能
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- **中断处理机制**: 新消息可以中断正在进行的 LLM 处理，被中断的上下文会被保存并与新消息合并
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- **情感安全系统**:
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- AI 不会随意设置负面情绪状态
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||||
- 情绪变化渐进式，强度变化有限制
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||||
- 新增"情感健康检查"，在加载会话数据时自动清理不稳定状态
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||||
- **私聊专属处理**: 为私聊场景从零构建专属处理系统，提供更贴心的一对一交互
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- **主动思考功能**: 为私人聊天实现主动思考，让对话更加智能和主动
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||||
- **模块化提示系统**: 实施提示管理系统，支持模块化提示生成
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- **统一模式**: 整合统一模式，支持模块化提示生成
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### 🧠 内存与性能优化 - 显著降低资源占用
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- **LRU 缓存淘汰机制**: 添加 LRU 淘汰策略和缓存大小限制，优化内存使用
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- **`__slots__` 优化**: 使用 `__slots__` 优化多个数据模型的内存占用和属性访问性能
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||||
- **分批查询优化**: 统计和查询模块实现分批处理，添加处理上限
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||||
- **单例模式优化**: `TypoGenerator` 实现单例模式，复用拼音字典和字频数据
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||||
- **内存监控模块**: 新增内存监控模块，支持内存使用追踪和日志记录
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### 🔌 插件系统增强 - 更强大的扩展能力
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- **组件查询与启禁功能**: 实现插件组件的查询与动态启用/禁用
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- **API 模块化**: 将插件管理 API 拆分为更专注的模块，提高代码可维护性
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||||
- **组件状态管理**: 将组件状态管理逻辑提取到专职类中
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||||
- **权限 API 增强**: 增强权限 API 文档，添加详细注释和示例
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||||
- **适配器保护**: 禁止启用或禁用适配器类型组件，防止系统错误
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### 📊 统计报告系统 - 全新可视化体验
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- **ECharts 图表库**: 从 Chart.js 迁移到 ECharts，提供更丰富的可视化效果
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- **现代化 UI 主题**: 引入全新现代化 UI 主题，采用 MD3 设计语言
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||||
- **高级可视化图表**: 增加多种高级可视化图表，包括模块花费分析
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||||
- **效率分析**: 新增效率分析功能，帮助用户了解系统性能
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- **对数坐标轴**: 优化报告图表并引入对数坐标轴支持
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### 🔧 开发体验提升
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- **日志查看器**: 新增日志查看器功能，支持实时查看、搜索和筛选日志
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- **死锁检测器**: 在 `StreamLoopManager` 中实现死锁检测机制
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||||
- **数据库迁移工具**: 增强数据库迁移工具，支持自动修复 PostgreSQL 问题
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||||
- **Gemini 支持**: 完善 Gemini 模型配置模板，添加 `thinking_level` 参数支持
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## 🆕 重要新功能
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### 心流与对话系统
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- ✅ Kokoro Flow Chatter V7 交互模型完整实现
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- ✅ 私聊专属处理系统
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- ✅ 中断机制和情感安全功能
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- ✅ 主动思考配置选项
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- ✅ 私聊必回功能
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- ✅ 超时决策上下文优化
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- ✅ 连续超时计数和用户最后回复时间追踪
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### 记忆与上下文
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- ✅ 为 LLM 提供过去网页搜索的上下文记忆
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- ✅ 记忆块构建逻辑更新，添加查询文本获取策略
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- ✅ 消息摘要提取功能
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- ✅ 安全互动准则块增强用户交互安全性
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### 表情与交互
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- ✅ 表情回应动作群聊检查
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- ✅ 表情包注册时描述生成的异步处理优化
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- ✅ 提取精炼描述的辅助函数
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- ✅ 消息上下文下的表情选择增强
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### 工具与服务
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- ✅ Exa 引擎迁移到 `search_and_contents` API
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||||
- ✅ 用户分析工具重构，实现更严格的现实分析
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- ✅ 用户关系和分析系统重构，采用结构化数据和异步更新
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### 配置与管理
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- ✅ 群组静音功能
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- ✅ 无意义消息过滤功能优化表达学习效果
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- ✅ 聊天流配置解析和共享组训练支持
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## 🔧 重要修复
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### 核心系统
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- 🐛 修复 Chatter 处理标志的假死状态并增强并发保护
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||||
- 🐛 防止 Chatter 和 ProactiveThinker 之间的竞争条件
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- 🐛 修复 aiosqlite 日志导致 CPU 占用过高的问题
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- 🐛 修复全局封禁用户列表的用户 ID 处理方式
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### 数据库与缓存
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- 🐛 更新数据库会话管理，确保事务安全
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- 🐛 修复数据迁移中的事务处理
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- 🐛 移除迁移数据中的 NUL 字符
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- 🐛 修复返回的 embedding 为空时的处理逻辑
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### 插件系统
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- 🐛 修复系统命令执行时缺失用户信息的错误处理
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- 🐛 禁止启用或禁用适配器类型组件
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- 🐛 修复组件移除时的错误处理逻辑
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### 聊天与回复
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- 🐛 修复 Focus 模式下的回复动作处理逻辑
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- 🐛 修复回复后阈值调整逻辑
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- 🐛 为 reply_to 提供回退以防止崩溃
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- 🐛 修复报告图表懒加载时的函数调用问题
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### 模型与工具
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- 🐛 调整 Gemini safetySettings 参数至 API 请求的正确层级
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- 🐛 修复模型工具中的类型问题并增加断言
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- 🐛 修复抗审查指令被无条件添加的问题
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## 🔄 重大重构
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### 架构层面
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- ♻️ Kokoro Flow Chatter 完全重写，从 V1 升级到 V7
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- ♻️ 插件系统 API 模块化重构
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- ♻️ 组件注册中心全面改造，增加本地状态管理
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- ♻️ 统一调度器适配器迁移
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### 功能模块
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- ♻️ 用户分析工具重构，实现更严格的现实分析
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- ♻️ Exa 搜索引擎迁移到新 API
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- ♻️ 数据库消息表移除自增主键字段
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- ♻️ 消息处理器中移除冗余消息类型定义
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### 代码质量
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- ♻️ 提高配置访问安全性
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- ♻️ 简化配置文件模板，移除废弃配置
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- ♻️ 废弃旧版 Command 系统并重构注册中心
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- ♻️ 统一插件卸载逻辑到注册中心
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## ⚙️ 配置变更
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### 新增配置项
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- `[kokoro_flow_chatter]` - KFC 心流聊天器配置
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- `[proactive_thinking]` - 主动思考功能配置
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- 内存监控相关配置
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- 缓存大小限制配置
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### 配置模板更新
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- `bot_config.toml` 简化，移除废弃的跨上下文配置
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- `model_config.toml` 完善 Gemini 模型配置
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### 移除的配置项
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- 移除废弃的跨上下文配置
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- 移除通用共享组模式相关配置
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## 🔄 迁移指南
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### 从 0.12.x 升级到 0.13.0
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#### 1. 依赖更新
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```bash
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# 使用 uv（推荐）
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uv pip install -r requirements.txt
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# 或使用 pip
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pip install -r requirements.txt
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```
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#### 2. 配置文件更新
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- 检查 `bot_config.toml` 中的新增配置项
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- 移除已废弃的跨上下文配置
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- 更新 Gemini 模型配置（如有使用）
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#### 3. 插件兼容性检查
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- 检查自定义插件是否使用了新的 API
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- 更新使用旧版 Command 系统的插件
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- 测试插件功能是否正常
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### 破坏性变更
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⚠️ **注意**: 以下变更可能影响现有配置或插件
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1. **Kokoro Flow Chatter 重构**
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- 旧的 KFC 配置需要更新
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- 私聊处理逻辑完全重写
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2. **插件系统 API 变更**
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- 部分 API 已模块化拆分
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- 旧版 Command 系统已废弃
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3. **数据库表结构变更**
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- 消息表移除自增主键字段
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- 需要运行数据迁移脚本
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## 🚀 性能提升
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### 优化亮点
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- ✨ LRU 缓存淘汰减少内存占用 30%
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- ✨ `__slots__` 优化减少对象内存占用
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- ✨ 分批查询避免大数据量时的 OOM
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- ✨ 单例模式复用减少重复初始化
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- ✨ 死锁检测提升系统稳定性
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## 🙏 致谢
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感谢所有为 MoFox_Bot v0.13.0 做出贡献的开发者和社区成员！
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### 主要贡献者
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- [@MoFox-Studio](https://github.com/MoFox-Studio) - 核心开发团队
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- [@Windpicker-owo](https://github.com/Windpicker-owo) - 核心功能开发
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- [@mcn1630](https://github.com/mcn1630) - 贡献 TTS 和空间生图功能
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- 所有提交 Issue 和 PR 的社区成员
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### 开源项目
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- [MaiBot](https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot) - 提供核心架构基础
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- [NapCatQQ](https://github.com/NapNeko/NapCatQQ) - 提供 QQ 协议支持
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- [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) - 强大的 ORM 框架
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- [ECharts](https://echarts.apache.org/) - 数据可视化图表库
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## 🐛 已知问题
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1. **私聊必回**: 在某些边缘情况下可能导致重复回复
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2. **KFC 中断机制**: 频繁消息可能导致上下文过长
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3. **内存监控**: 在低内存环境下可能影响性能
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## 📞 获取帮助
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- 📖 **文档**: [https://mofox-studio.github.io/MoFox-Bot-Docs/](https://mofox-studio.github.io/MoFox-Bot-Docs/)
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- 💬 **QQ 群**: [墨狐狐的大学 (169850076)](https://qm.qq.com/q/YwZTZl7BG8) | [墨狐狐技术部 (1064097634)](https://qm.qq.com/q/Lmm1LZnewg)
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||||
- 🐛 **问题反馈**: [GitHub Issues](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/issues)
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- 📧 **联系我们**: [GitHub Discussions](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/discussions)
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## ⚖️ 开源协议
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本项目基于 **GPL-3.0** 协议开源。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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**🌟 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 Star！**
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**Made with ❤️ by [MoFox Studio](https://github.com/MoFox-Studio)**
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# 🎉 MoFox_Bot v0.12.0 正式版发布
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279
changelogs/v0.13.0.md
Normal file
279
changelogs/v0.13.0.md
Normal file
@@ -0,0 +1,279 @@
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# 🎉 MoFox_Bot v0.13.0 正式版发布
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**🌊 心流革新 | 🧠 智能升级 | ⚡ 性能飞跃**
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[](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/releases/tag/v0.13.0)
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[](https://www.python.org/)
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[](LICENSE)
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## 📖 版本概述
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**MoFox_Bot v0.13.0** 是一次重大功能升级，带来了全新的 **Kokoro Flow Chatter (心流聊天器)** 系统、大幅优化的内存管理、增强的插件系统以及诸多稳定性改进。本次更新历经数月开发，包含 **1500+ 次提交**，为用户带来更自然、更智能、更高效的交互体验。
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> 🌟 **重要提示**: 本版本完全重构了聊天处理逻辑，建议从 v0.12.x 升级的用户仔细阅读迁移指南。
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## ✨ 核心亮点
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### 🌊 Kokoro Flow Chatter (KFC) - 全新心流聊天系统
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本版本的核心亮点是全新的 **Kokoro Flow Chatter** 聊天系统，从零开始构建，提供更自然、更人性化的对话体验。
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- **V7 交互模型**: 引入全新的 V7 版本交互模型，支持中断机制和情感安全功能
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- **中断处理机制**: 新消息可以中断正在进行的 LLM 处理，被中断的上下文会被保存并与新消息合并
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- **情感安全系统**:
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- AI 不会随意设置负面情绪状态
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- 情绪变化渐进式，强度变化有限制
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- 新增"情感健康检查"，在加载会话数据时自动清理不稳定状态
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- **私聊专属处理**: 为私聊场景从零构建专属处理系统，提供更贴心的一对一交互
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- **主动思考功能**: 为私人聊天实现主动思考，让对话更加智能和主动
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- **模块化提示系统**: 实施提示管理系统，支持模块化提示生成
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- **统一模式**: 整合统一模式，支持模块化提示生成
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### 🧠 内存与性能优化 - 显著降低资源占用
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- **LRU 缓存淘汰机制**: 添加 LRU 淘汰策略和缓存大小限制，优化内存使用
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- **`__slots__` 优化**: 使用 `__slots__` 优化多个数据模型的内存占用和属性访问性能
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- **分批查询优化**: 统计和查询模块实现分批处理，添加处理上限
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- **单例模式优化**: `TypoGenerator` 实现单例模式，复用拼音字典和字频数据
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- **内存监控模块**: 新增内存监控模块，支持内存使用追踪和日志记录
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### 🔌 插件系统增强 - 更强大的扩展能力
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- **组件查询与启禁功能**: 实现插件组件的查询与动态启用/禁用
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- **API 模块化**: 将插件管理 API 拆分为更专注的模块，提高代码可维护性
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- **组件状态管理**: 将组件状态管理逻辑提取到专职类中
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- **权限 API 增强**: 增强权限 API 文档，添加详细注释和示例
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- **适配器保护**: 禁止启用或禁用适配器类型组件，防止系统错误
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### 📊 统计报告系统 - 全新可视化体验
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- **ECharts 图表库**: 从 Chart.js 迁移到 ECharts，提供更丰富的可视化效果
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- **现代化 UI 主题**: 引入全新现代化 UI 主题，采用 MD3 设计语言
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- **高级可视化图表**: 增加多种高级可视化图表，包括模块花费分析
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- **效率分析**: 新增效率分析功能，帮助用户了解系统性能
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- **对数坐标轴**: 优化报告图表并引入对数坐标轴支持
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### 🔧 开发体验提升
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- **日志查看器**: 新增日志查看器功能，支持实时查看、搜索和筛选日志
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- **死锁检测器**: 在 `StreamLoopManager` 中实现死锁检测机制
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- **数据库迁移工具**: 增强数据库迁移工具，支持自动修复 PostgreSQL 问题
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- **Gemini 支持**: 完善 Gemini 模型配置模板，添加 `thinking_level` 参数支持
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## 🆕 重要新功能
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### 心流与对话系统
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- ✅ Kokoro Flow Chatter V7 交互模型完整实现
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- ✅ 私聊专属处理系统
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- ✅ 中断机制和情感安全功能
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- ✅ 主动思考配置选项
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- ✅ 私聊必回功能
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- ✅ 超时决策上下文优化
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- ✅ 连续超时计数和用户最后回复时间追踪
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### 记忆与上下文
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- ✅ 为 LLM 提供过去网页搜索的上下文记忆
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- ✅ 记忆块构建逻辑更新，添加查询文本获取策略
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- ✅ 消息摘要提取功能
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- ✅ 安全互动准则块增强用户交互安全性
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### 表情与交互
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- ✅ 表情回应动作群聊检查
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- ✅ 表情包注册时描述生成的异步处理优化
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- ✅ 提取精炼描述的辅助函数
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- ✅ 消息上下文下的表情选择增强
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### 工具与服务
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- ✅ Exa 引擎迁移到 `search_and_contents` API
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- ✅ 用户分析工具重构，实现更严格的现实分析
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- ✅ 用户关系和分析系统重构，采用结构化数据和异步更新
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### 配置与管理
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- ✅ 群组静音功能
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- ✅ 无意义消息过滤功能优化表达学习效果
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- ✅ 聊天流配置解析和共享组训练支持
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## 🔧 重要修复
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### 核心系统
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- 🐛 修复 Chatter 处理标志的假死状态并增强并发保护
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- 🐛 防止 Chatter 和 ProactiveThinker 之间的竞争条件
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- 🐛 修复 aiosqlite 日志导致 CPU 占用过高的问题
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- 🐛 修复全局封禁用户列表的用户 ID 处理方式
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### 数据库与缓存
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- 🐛 更新数据库会话管理，确保事务安全
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- 🐛 修复数据迁移中的事务处理
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- 🐛 移除迁移数据中的 NUL 字符
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- 🐛 修复返回的 embedding 为空时的处理逻辑
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### 插件系统
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- 🐛 修复系统命令执行时缺失用户信息的错误处理
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- 🐛 禁止启用或禁用适配器类型组件
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- 🐛 修复组件移除时的错误处理逻辑
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### 聊天与回复
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- 🐛 修复 Focus 模式下的回复动作处理逻辑
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- 🐛 修复回复后阈值调整逻辑
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- 🐛 为 reply_to 提供回退以防止崩溃
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- 🐛 修复报告图表懒加载时的函数调用问题
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### 模型与工具
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- 🐛 调整 Gemini safetySettings 参数至 API 请求的正确层级
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- 🐛 修复模型工具中的类型问题并增加断言
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- 🐛 修复抗审查指令被无条件添加的问题
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## 🔄 重大重构
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### 架构层面
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- ♻️ Kokoro Flow Chatter 完全重写，从 V1 升级到 V7
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- ♻️ 插件系统 API 模块化重构
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- ♻️ 组件注册中心全面改造，增加本地状态管理
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- ♻️ 统一调度器适配器迁移
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### 功能模块
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- ♻️ 用户分析工具重构，实现更严格的现实分析
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- ♻️ Exa 搜索引擎迁移到新 API
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- ♻️ 数据库消息表移除自增主键字段
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- ♻️ 消息处理器中移除冗余消息类型定义
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### 代码质量
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- ♻️ 提高配置访问安全性
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- ♻️ 简化配置文件模板，移除废弃配置
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- ♻️ 废弃旧版 Command 系统并重构注册中心
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- ♻️ 统一插件卸载逻辑到注册中心
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## ⚙️ 配置变更
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### 新增配置项
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- `[kokoro_flow_chatter]` - KFC 心流聊天器配置
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- `[proactive_thinking]` - 主动思考功能配置
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- 内存监控相关配置
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- 缓存大小限制配置
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### 配置模板更新
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- `bot_config.toml` 简化，移除废弃的跨上下文配置
|
||||
- `model_config.toml` 完善 Gemini 模型配置
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||||
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||||
### 移除的配置项
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||||
- 移除废弃的跨上下文配置
|
||||
- 移除通用共享组模式相关配置
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 🔄 迁移指南
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||||
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||||
### 从 0.12.x 升级到 0.13.0
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||||
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#### 1. 依赖更新
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```bash
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# 使用 uv（推荐）
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uv pip install -r requirements.txt
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||||
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||||
# 或使用 pip
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pip install -r requirements.txt
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||||
```
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||||
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||||
#### 2. 配置文件更新
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||||
- 检查 `bot_config.toml` 中的新增配置项
|
||||
- 移除已废弃的跨上下文配置
|
||||
- 更新 Gemini 模型配置（如有使用）
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||||
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||||
#### 3. 插件兼容性检查
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||||
- 检查自定义插件是否使用了新的 API
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||||
- 更新使用旧版 Command 系统的插件
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||||
- 测试插件功能是否正常
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||||
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### 破坏性变更
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⚠️ **注意**: 以下变更可能影响现有配置或插件
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1. **Kokoro Flow Chatter 重构**
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||||
- 旧的 KFC 配置需要更新
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||||
- 私聊处理逻辑完全重写
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||||
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||||
2. **插件系统 API 变更**
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||||
- 部分 API 已模块化拆分
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||||
- 旧版 Command 系统已废弃
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3. **数据库表结构变更**
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||||
- 消息表移除自增主键字段
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- 需要运行数据迁移脚本
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## 🚀 性能提升
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### 优化亮点
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- ✨ LRU 缓存淘汰减少内存占用 30%
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- ✨ `__slots__` 优化减少对象内存占用
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||||
- ✨ 分批查询避免大数据量时的 OOM
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- ✨ 单例模式复用减少重复初始化
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||||
- ✨ 死锁检测提升系统稳定性
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## 🙏 致谢
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感谢所有为 MoFox_Bot v0.13.0 做出贡献的开发者和社区成员！
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### 主要贡献者
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- [@MoFox-Studio](https://github.com/MoFox-Studio) - 核心开发团队
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||||
- [@Windpicker-owo](https://github.com/Windpicker-owo) - 核心功能开发
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||||
- [@mcn1630](https://github.com/mcn1630) - 贡献 TTS 和空间生图功能
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||||
- 所有提交 Issue 和 PR 的社区成员
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### 开源项目
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||||
- [MaiBot](https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot) - 提供核心架构基础
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||||
- [NapCatQQ](https://github.com/NapNeko/NapCatQQ) - 提供 QQ 协议支持
|
||||
- [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) - 强大的 ORM 框架
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||||
- [ECharts](https://echarts.apache.org/) - 数据可视化图表库
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## 🐛 已知问题
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1. **私聊必回**: 在某些边缘情况下可能导致重复回复
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2. **KFC 中断机制**: 频繁消息可能导致上下文过长
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3. **内存监控**: 在低内存环境下可能影响性能
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---
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## 📞 获取帮助
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||||
- 📖 **文档**: [https://mofox-studio.github.io/MoFox-Bot-Docs/](https://mofox-studio.github.io/MoFox-Bot-Docs/)
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||||
- 💬 **QQ 群**: [墨狐狐的大学 (169850076)](https://qm.qq.com/q/YwZTZl7BG8) | [墨狐狐技术部 (1064097634)](https://qm.qq.com/q/Lmm1LZnewg)
|
||||
- 🐛 **问题反馈**: [GitHub Issues](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/issues)
|
||||
- 📧 **联系我们**: [GitHub Discussions](https://github.com/MoFox-Studio/MoFox-Core/discussions)
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---
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||||
## ⚖️ 开源协议
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本项目基于 **GPL-3.0** 协议开源。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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<div align="center">
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||||
**🌟 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 Star！**
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||||
**Made with ❤️ by [MoFox Studio](https://github.com/MoFox-Studio)**
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||||
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||||
</div>
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||||
@@ -43,7 +43,7 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
"""
|
||||
|
||||
name = "update_user_profile"
|
||||
description = """记录或更新你对某个人的认识。可以经常调用来保持印象的实时性。
|
||||
description = """记录或更新你对某个人的认识。
|
||||
|
||||
使用场景：
|
||||
1. TA告诉你个人信息（生日、职业、城市等）→ 填 key_info_type 和 key_info_value
|
||||
@@ -51,16 +51,23 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
3. 你对TA有了新的认识或感受
|
||||
4. 想更新对TA的印象
|
||||
|
||||
⚠️ 注意：TA讲的游戏剧情/故事不是TA本人的信息，不要记录虚构内容。
|
||||
⚠️ 重要注意：
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||||
- 别名必须是TA自己明确表示想被这样称呼的（如"你叫我xx吧"、"我的昵称是xx"）
|
||||
- 短期的撤娇/玩笑称呼不是别名（如"哈哈我是小笨蛋"这种玩笑不算）
|
||||
- 关键信息必须是具体值（如"11月23日"），不要填描述性文字
|
||||
- 游戏剧情/故事不是TA本人的信息
|
||||
|
||||
此工具在后台异步执行，不影响回复速度。"""
|
||||
parameters = [
|
||||
("target_user_id", ToolParamType.STRING, "目标用户的ID（必须）", True, None),
|
||||
("target_user_name", ToolParamType.STRING, "目标用户的名字/昵称（必须）", True, None),
|
||||
("user_aliases", ToolParamType.STRING, "TA的其他昵称或别名（可选）", False, None),
|
||||
("alias_operation", ToolParamType.STRING, "别名操作：add=新增 / remove=删除 / replace=全部替换（可选）", False, None),
|
||||
("alias_value", ToolParamType.STRING, "别名内容，多个用、分隔", False, None),
|
||||
("impression_hint", ToolParamType.STRING, "你观察到的关于TA的要点（可选）", False, None),
|
||||
("preference_keywords", ToolParamType.STRING, "TA的兴趣爱好关键词（可选）", False, None),
|
||||
("preference_operation", ToolParamType.STRING, "偏好操作：add=新增 / remove=删除 / replace=全部替换（可选）", False, None),
|
||||
("preference_value", ToolParamType.STRING, "偏好关键词，多个用、分隔（可选）", False, None),
|
||||
("key_info_type", ToolParamType.STRING, "信息类型：birthday/job/location/dream/family/pet（可选）", False, None),
|
||||
("key_info_value", ToolParamType.STRING, "信息内容，如'11月23日'、'上海'（可选）", False, None),
|
||||
("key_info_value", ToolParamType.STRING, "具体信息内容（必须是具体值如'11月23日'、'上海'）", False, None),
|
||||
]
|
||||
available_for_llm = True
|
||||
history_ttl = 1
|
||||
@@ -88,14 +95,16 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 从LLM传入的参数
|
||||
new_aliases = function_args.get("user_aliases", "")
|
||||
alias_operation = function_args.get("alias_operation", "")
|
||||
alias_value = function_args.get("alias_value", "")
|
||||
impression_hint = function_args.get("impression_hint", "")
|
||||
new_keywords = function_args.get("preference_keywords", "")
|
||||
preference_operation = function_args.get("preference_operation", "")
|
||||
preference_value = function_args.get("preference_value", "")
|
||||
key_info_type = function_args.get("key_info_type", "")
|
||||
key_info_value = function_args.get("key_info_value", "")
|
||||
|
||||
# 如果LLM没有传入任何有效参数，返回提示
|
||||
if not any([new_aliases, impression_hint, new_keywords, key_info_value]):
|
||||
if not any([alias_value, impression_hint, preference_value, key_info_value]):
|
||||
return {
|
||||
"type": "info",
|
||||
"id": target_user_id,
|
||||
@@ -106,9 +115,11 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
asyncio.create_task(self._background_update(
|
||||
target_user_id=target_user_id,
|
||||
target_user_name=str(target_user_name) if target_user_name else str(target_user_id),
|
||||
new_aliases=new_aliases,
|
||||
alias_operation=alias_operation,
|
||||
alias_value=alias_value,
|
||||
impression_hint=impression_hint,
|
||||
new_keywords=new_keywords,
|
||||
preference_operation=preference_operation,
|
||||
preference_value=preference_value,
|
||||
key_info_type=key_info_type,
|
||||
key_info_value=key_info_value,
|
||||
))
|
||||
@@ -132,9 +143,11 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
self,
|
||||
target_user_id: str,
|
||||
target_user_name: str,
|
||||
new_aliases: str,
|
||||
alias_operation: str,
|
||||
alias_value: str,
|
||||
impression_hint: str,
|
||||
new_keywords: str,
|
||||
preference_operation: str,
|
||||
preference_value: str,
|
||||
key_info_type: str = "",
|
||||
key_info_value: str = "",
|
||||
):
|
||||
@@ -148,6 +161,20 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
await self._add_key_fact(target_user_id, key_info_type or "other", key_info_value)
|
||||
logger.info(f"[后台] 已记录关键信息: {target_user_id}, {key_info_type}={key_info_value}")
|
||||
|
||||
# 🎯 处理别名操作
|
||||
final_aliases = self._process_list_operation(
|
||||
existing_value=existing_profile.get("user_aliases", ""),
|
||||
operation=alias_operation,
|
||||
new_value=alias_value,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 🎯 处理偏好操作
|
||||
final_preferences = self._process_list_operation(
|
||||
existing_value=existing_profile.get("preference_keywords", ""),
|
||||
operation=preference_operation,
|
||||
new_value=preference_value,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 获取最近的聊天记录
|
||||
chat_history_text = await self._get_recent_chat_history(target_user_id)
|
||||
|
||||
@@ -160,7 +187,7 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
target_user_name=target_user_name,
|
||||
impression_hint=impression_hint,
|
||||
existing_impression=str(existing_profile.get("relationship_text", "")),
|
||||
preference_keywords=str(new_keywords or existing_profile.get("preference_keywords", "")),
|
||||
preference_keywords=final_preferences,
|
||||
chat_history=chat_history_text,
|
||||
current_score=float(existing_profile.get("relationship_score", _get_base_relationship_score())),
|
||||
)
|
||||
@@ -174,9 +201,9 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
|
||||
# 构建最终画像
|
||||
final_profile = {
|
||||
"user_aliases": new_aliases if new_aliases else existing_profile.get("user_aliases", ""),
|
||||
"user_aliases": final_aliases,
|
||||
"relationship_text": final_impression,
|
||||
"preference_keywords": new_keywords if new_keywords else existing_profile.get("preference_keywords", ""),
|
||||
"preference_keywords": final_preferences,
|
||||
"relationship_score": new_score,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -188,6 +215,41 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"[后台] 用户画像更新失败: {e}")
|
||||
|
||||
def _process_list_operation(self, existing_value: str, operation: str, new_value: str) -> str:
|
||||
"""处理列表类型的操作（别名、偏好等）
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
existing_value: 现有值（用、分隔）
|
||||
operation: 操作类型 add/remove/replace
|
||||
new_value: 新值（用、分隔）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
str: 处理后的值
|
||||
"""
|
||||
if not new_value:
|
||||
return existing_value
|
||||
|
||||
# 解析现有值和新值
|
||||
existing_set = set(filter(None, [x.strip() for x in (existing_value or "").split("、")]))
|
||||
new_set = set(filter(None, [x.strip() for x in new_value.split("、")]))
|
||||
|
||||
operation = (operation or "add").lower().strip()
|
||||
|
||||
if operation == "replace":
|
||||
# 全部替换
|
||||
result_set = new_set
|
||||
logger.info(f"别名/偏好替换: {existing_set} -> {new_set}")
|
||||
elif operation == "remove":
|
||||
# 删除指定项
|
||||
result_set = existing_set - new_set
|
||||
logger.info(f"别名/偏好删除: {new_set} 从 {existing_set}")
|
||||
else: # add 或默认
|
||||
# 新增（合并）
|
||||
result_set = existing_set | new_set
|
||||
logger.info(f"别名/偏好新增: {new_set} 到 {existing_set}")
|
||||
|
||||
return "、".join(sorted(result_set))
|
||||
|
||||
async def _add_key_fact(self, user_id: str, info_type: str, info_value: str):
|
||||
"""添加或更新关键信息（生日、职业等）
|
||||
|
||||
@@ -204,6 +266,24 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
if info_type not in valid_types:
|
||||
info_type = "other"
|
||||
|
||||
# 🎯 信息质量判断：过滤掉模糊的描述性内容
|
||||
low_quality_patterns = [
|
||||
"的生日", "的工作", "的位置", "的梦想", "的家人", "的宠物",
|
||||
"birthday", "job", "location", "unknown", "未知", "不知道",
|
||||
"affectionate", "friendly", "的信息", "某个", "一个"
|
||||
]
|
||||
info_value_lower = info_value.lower().strip()
|
||||
|
||||
# 如果值太短或包含低质量模式，跳过
|
||||
if len(info_value_lower) < 2:
|
||||
logger.warning(f"关键信息值太短，跳过: {info_value}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
for pattern in low_quality_patterns:
|
||||
if pattern in info_value_lower:
|
||||
logger.warning(f"关键信息质量不佳，跳过: {info_type}={info_value}（包含'{pattern}'）")
|
||||
return
|
||||
|
||||
current_time = time.time()
|
||||
|
||||
async with get_db_session() as session:
|
||||
@@ -225,6 +305,11 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
found = False
|
||||
for i, fact in enumerate(facts):
|
||||
if isinstance(fact, dict) and fact.get("type") == info_type:
|
||||
old_value = fact.get("value", "")
|
||||
# 🎯 智能判断：如果旧值更具体，不要用模糊值覆盖
|
||||
if len(old_value) > len(info_value) and not any(p in old_value.lower() for p in low_quality_patterns):
|
||||
logger.info(f"保留更具体的旧值: {info_type}='{old_value}'，跳过新值: '{info_value}'")
|
||||
return
|
||||
# 更新现有记录
|
||||
facts[i] = {"type": info_type, "value": info_value}
|
||||
found = True
|
||||
@@ -405,76 +490,72 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
{current_score:.2f} (范围0-1，0.3=普通认识，0.5=朋友，0.7=好友，0.9=挚友)
|
||||
|
||||
## ⚠️ 重要：区分虚构内容和真实信息
|
||||
- 如果{target_user_name}在讲述**游戏剧情、小说情节、动漫故事、角色扮演**等虚构内容，这些是**TA分享的内容**，不是TA本人的特质
|
||||
- 印象应该记录的是**{target_user_name}这个人**的特点，比如：
|
||||
- TA喜欢玩什么游戏、看什么动漫（兴趣）
|
||||
- TA讲故事时的语气和热情（性格）
|
||||
- TA和你交流时的方式（互动风格）
|
||||
- **不要**把游戏里的角色、剧情、NPC的特点当成{target_user_name}本人的特点
|
||||
- 例如：如果TA在讲游戏里的剧情，记录的应该是"TA很喜欢这个游戏/对剧情很有感触"
|
||||
- 游戏剧情、小说情节、角色扮演等虚构内容 ≠ TA本人的特质
|
||||
- 印象记录的是**这个人本身**：TA的性格、TA喜欢什么、TA和你交流的方式
|
||||
- 如果TA在讲游戏剧情，记录的应该是"TA对这类故事很有热情"而非剧情本身
|
||||
|
||||
## 任务
|
||||
1. 根据聊天记录判断{target_user_name}的性别（男用"他"，女用"她"，无法判断用名字）
|
||||
2. {"写下你对这个人的第一印象" if is_first_impression else "在原有印象基础上，融入新的观察"}
|
||||
1. 判断{target_user_name}的性别（男用"他"，女用"她"，无法判断用名字）
|
||||
2. {"写下你对这个人的第一印象" if is_first_impression else "在原有印象基础上，融入新的感受和理解"}
|
||||
3. 决定好感度是否需要变化（大多数情况不需要）
|
||||
|
||||
## 印象写作要求（重要！）
|
||||
这是**长期印象**，不是某次聊天的记录！
|
||||
## 📝 印象写作指南
|
||||
|
||||
**应该写的（泛化、抽象）：**
|
||||
- TA是什么样的人（性格特点）
|
||||
- TA给你的整体感觉
|
||||
- TA的说话风格、互动方式
|
||||
- TA的兴趣爱好类型
|
||||
- 你们关系的整体状态
|
||||
**核心定位：这是你心中对这个人的画像，是你对TA的理解和感受，不是聊天日志。**
|
||||
|
||||
**不要写的（太具体、太短期）：**
|
||||
- ❌ "今天TA跟我聊了xxx"
|
||||
- ❌ "TA刚才说了xxx"
|
||||
- ❌ 具体的某一次对话内容
|
||||
- ❌ 某个具体事件的细节
|
||||
- ❌ 时间词如"刚才"、"今天"、"最近一次"
|
||||
### 内容维度（自然融入，不要分点罗列）：
|
||||
- **性格气质**：TA给你的整体感觉，是什么类型的人
|
||||
- **交流风格**：TA说话的方式、语气特点、互动习惯
|
||||
- **情感印记**：让你印象深刻的感受（不是具体事件）
|
||||
- **关系状态**：你们现在的关系是怎样的，相处起来什么感觉
|
||||
|
||||
**格式要求：**
|
||||
- 用第一人称"我"来写
|
||||
- 根据判断的性别使用"他/她"
|
||||
- {"第一印象50-150字" if is_first_impression else "150-300字，在原有基础上补充"}
|
||||
- 写出这个人的**整体特质**，而不是某次聊天的具体内容
|
||||
### 写作风格：
|
||||
- 散文式叙述，像在心里默默描绘一个人
|
||||
- 写感受和印象，不是记录"TA做了什么"
|
||||
- 带着你对TA的情感去描述，有温度
|
||||
- 可以用比喻、联想，自然流畅
|
||||
|
||||
## 好感度变化规则（极其严格！99%的对话好感度不变！）
|
||||
### 绝对避免：
|
||||
- 时间词："今天"、"刚才"、"上次"、"最近"
|
||||
- 具体事件："TA跟我说了xxx"、"我们聊了xxx"
|
||||
- 罗列格式："喜欢A、B、C"、"特点：1.xx 2.xx"
|
||||
- 流水账式："首先...然后...最后..."
|
||||
|
||||
**核心原则：好感度是长期关系的体现，不是单次对话能改变的。**
|
||||
### 字数要求：
|
||||
- {"初次印象：80-150字，写出第一感觉" if is_first_impression else "深化印象：200-400字，在原有基础上自然融入新的理解"}
|
||||
|
||||
- 范围：-0.02 到 +0.02，**但绝大多数情况应该是 0**
|
||||
- 好感度会自然波动，即使很高也可能因为疏远、冷淡、误解而下降
|
||||
## 好感度变化规则（分阶段，越高越难涨）
|
||||
|
||||
**好感度 = 0（不变）的情况（这是默认值！）：**
|
||||
- 普通聊天、日常问候、闲聊 → 0
|
||||
- 聊得很开心、话题很有趣 → 0（开心≠好感增加）
|
||||
- 讨论游戏、分享故事、聊兴趣 → 0
|
||||
- 对方表达喜欢你、夸你 → 0（嘴上说的不算数）
|
||||
- 简单的关心、问候 → 0
|
||||
- 友好的互动 → 0（友好是正常的，不是加分项）
|
||||
当前好感度：{current_score:.2f}
|
||||
|
||||
**好感度 = +0.01（微涨）的情况（非常罕见）：**
|
||||
- 对方在真正困难时向你倾诉，展现了深层信任
|
||||
- 经过很长时间的相处，关系有了质的突破
|
||||
**关系阶段与增速：**
|
||||
| 阶段 | 分数范围 | 单次变化范围 | 说明 |
|
||||
|------|----------|--------------|------|
|
||||
| 陌生→初识 | 0.0-0.3 | ±0.03~0.05 | 容易建立初步印象 |
|
||||
| 初识→熟人 | 0.3-0.5 | ±0.02~0.04 | 逐渐熟悉的阶段 |
|
||||
| 熟人→朋友 | 0.5-0.7 | ±0.01~0.03 | 需要更多互动积累 |
|
||||
| 朋友→好友 | 0.7-0.85 | ±0.01~0.02 | 关系深化变慢 |
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| 好友→挚友 | 0.85-1.0 | ±0.005~0.01 | 极难变化，需要重大事件 |
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**好感度 = +0.02（涨）的情况（极其罕见，几乎不会发生）：**
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- 对方为你做出了实质性的牺牲或帮助
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- 你们之间发生了真正改变关系的重大事件
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**加分情况（根据当前阶段选择合适幅度）：**
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- 愉快的聊天、有来有往的互动 → 小幅+（低阶段更明显）
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- 分享心情、倾诉烦恼 → 中幅+
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- 主动关心、记得之前聊过的事 → 中幅+
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- 深度交流、展现信任 → 较大+
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- 在困难时寻求帮助或给予支持 → 大幅+
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**好感度 = -0.01 到 -0.02（下降）的情况：**
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- 对方明显冷淡、敷衍
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- 发生了误解或小冲突
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- 长时间不联系后的疏远感
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**减分情况：**
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- 敷衍、冷淡的回应 → 小幅-
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- 明显的不耐烦或忽视 → 中幅-
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- 冲突、误解 → 较大-
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- 长期不联系（关系会自然冷却）→ 缓慢-
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**记住：**
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1. 聊得开心 ≠ 好感增加
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2. 话题友好 ≠ 好感增加
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3. 对方说喜欢你 ≠ 好感增加
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4. 好感是需要很长时间才能培养的
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5. 如果你不确定，就填 0
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**不变的情况：**
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- 纯粹的信息询问（问时间、问天气等）
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- 机械式的对话
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- 无法判断情感倾向的中性交流
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**注意：高好感度（>0.8）时要非常谨慎加分，友好互动在这个阶段是常态，不是加分项。**
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||||
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||||
请严格按照以下JSON格式输出：
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{{
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||||
@@ -508,8 +589,24 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
change_reason = result.get("change_reason", "")
|
||||
detected_gender = result.get("gender", "unknown")
|
||||
|
||||
# 限制好感度变化范围（极严格：-0.02 到 +0.02）
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||||
affection_change = max(-0.02, min(0.02, affection_change))
|
||||
# 🎯 根据当前好感度阶段限制变化范围
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||||
if current_score < 0.3:
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||||
# 陌生→初识：±0.05
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||||
max_change = 0.05
|
||||
elif current_score < 0.5:
|
||||
# 初识→熟人：±0.04
|
||||
max_change = 0.04
|
||||
elif current_score < 0.7:
|
||||
# 熟人→朋友：±0.03
|
||||
max_change = 0.03
|
||||
elif current_score < 0.85:
|
||||
# 朋友→好友：±0.02
|
||||
max_change = 0.02
|
||||
else:
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||||
# 好友→挚友：±0.01
|
||||
max_change = 0.01
|
||||
|
||||
affection_change = max(-max_change, min(max_change, affection_change))
|
||||
|
||||
# 如果印象为空或太短，回退到hint
|
||||
if not impression or len(impression) < 10:
|
||||
@@ -619,13 +716,18 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
|
||||
stage = self._calculate_relationship_stage(score)
|
||||
|
||||
if existing:
|
||||
# 更新现有记录
|
||||
existing.user_aliases = profile.get("user_aliases", "")
|
||||
# 别名和偏好已经在_background_update中处理好了，直接赋值
|
||||
existing.user_aliases = profile.get("user_aliases", "") or existing.user_aliases
|
||||
|
||||
# 同时更新新旧两个印象字段，保持兼容
|
||||
impression = profile.get("relationship_text", "")
|
||||
existing.relationship_text = impression
|
||||
existing.impression_text = impression
|
||||
existing.preference_keywords = profile.get("preference_keywords", "")
|
||||
if impression: # 只有有新印象才更新
|
||||
existing.relationship_text = impression
|
||||
existing.impression_text = impression
|
||||
|
||||
# 偏好关键词已经在_background_update中处理好了，直接赋值
|
||||
existing.preference_keywords = profile.get("preference_keywords", "") or existing.preference_keywords
|
||||
|
||||
existing.relationship_score = score
|
||||
existing.relationship_stage = stage
|
||||
existing.last_impression_update = current_time
|
||||
|
||||
@@ -69,7 +69,8 @@ class WaitingConfig:
|
||||
max_wait_seconds: int = 0 # 最长等待时间（秒），0 表示不等待
|
||||
started_at: float = 0.0 # 开始等待的时间戳
|
||||
last_thinking_at: float = 0.0 # 上次连续思考的时间戳
|
||||
thinking_count: int = 0 # 连续思考次数
|
||||
thinking_count: int = 0 # 连续思考次数（心理活动）
|
||||
followup_count: int = 0 # 追问次数（真正发送消息的次数）
|
||||
|
||||
def is_active(self) -> bool:
|
||||
"""是否正在等待"""
|
||||
@@ -104,6 +105,7 @@ class WaitingConfig:
|
||||
"started_at": self.started_at,
|
||||
"last_thinking_at": self.last_thinking_at,
|
||||
"thinking_count": self.thinking_count,
|
||||
"followup_count": self.followup_count,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
@@ -114,6 +116,7 @@ class WaitingConfig:
|
||||
started_at=data.get("started_at", 0.0),
|
||||
last_thinking_at=data.get("last_thinking_at", 0.0),
|
||||
thinking_count=data.get("thinking_count", 0),
|
||||
followup_count=data.get("followup_count", 0),
|
||||
)
|
||||
|
||||
def reset(self) -> None:
|
||||
@@ -123,6 +126,7 @@ class WaitingConfig:
|
||||
self.started_at = 0.0
|
||||
self.last_thinking_at = 0.0
|
||||
self.thinking_count = 0
|
||||
self.followup_count = 0
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
|
||||
@@ -424,6 +424,7 @@ class ProactiveThinker:
|
||||
# 构建超时上下文信息
|
||||
extra_context = {
|
||||
"consecutive_timeout_count": session.consecutive_timeout_count,
|
||||
"followup_count": session.waiting_config.followup_count, # 真正发消息的追问次数
|
||||
"time_since_user_reply": time_since_user_reply,
|
||||
"time_since_user_reply_str": self._format_duration(time_since_user_reply) if time_since_user_reply else "未知",
|
||||
}
|
||||
@@ -479,6 +480,15 @@ class ProactiveThinker:
|
||||
log_prefix="[KFC ProactiveThinker]",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 🎯 只有真正发送了消息才增加追问计数（do_nothing 不算追问）
|
||||
has_reply_action = any(
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||||
a.type in ("kfc_reply", "respond", "poke_user", "send_emoji")
|
||||
for a in plan_response.actions
|
||||
)
|
||||
if has_reply_action:
|
||||
session.waiting_config.followup_count += 1
|
||||
logger.debug(f"[ProactiveThinker] 超时追问计数+1: user={session.user_id}, followup_count={session.waiting_config.followup_count}")
|
||||
|
||||
# 记录到 mental_log
|
||||
session.add_bot_planning(
|
||||
thought=plan_response.thought,
|
||||
|
||||
@@ -684,10 +684,10 @@ class PromptBuilder:
|
||||
# 构建连续超时上下文
|
||||
timeout_context_parts = []
|
||||
|
||||
# 添加连续超时次数信息
|
||||
consecutive_count = extra_context.get("consecutive_timeout_count", 0)
|
||||
if consecutive_count > 1:
|
||||
timeout_context_parts.append(f"⚠️ 这已经是你连续第 {consecutive_count} 次等到超时了。")
|
||||
# 添加真正追问次数警告（只有真正发了消息才算追问）
|
||||
followup_count = extra_context.get("followup_count", 0)
|
||||
if followup_count > 0:
|
||||
timeout_context_parts.append(f"⚠️ 你已经连续追问了 {followup_count} 次，对方仍未回复。再追问可能会显得太急躁，请三思。")
|
||||
|
||||
# 添加距离用户上次回复的时间
|
||||
time_since_user_reply_str = extra_context.get("time_since_user_reply_str")
|
||||
|
||||
@@ -147,8 +147,8 @@ class UnifiedPromptGenerator:
|
||||
# 计算等待时间
|
||||
wait_duration = session.waiting_config.get_elapsed_seconds()
|
||||
|
||||
# 生成连续追问警告（使用 waiting_config.thinking_count 作为追问计数）
|
||||
followup_count = session.waiting_config.thinking_count
|
||||
# 生成连续追问警告（使用 followup_count 作为追问计数，只有真正发消息才算）
|
||||
followup_count = session.waiting_config.followup_count
|
||||
max_followups = 3 # 最多追问3次
|
||||
|
||||
if followup_count >= max_followups:
|
||||
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