better：优化表情包处理，优化logger显示

src/common/logger.py

@@ -621,22 +621,22 @@ CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG = {
     },
 }
 
-# 兴趣log
-INTEREST_STYLE_CONFIG = {
+# HFC log
+HFC_STYLE_CONFIG = {
     "advanced": {
         "console_format": (
             "<white>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</white> | "
             "<level>{level: <8}</level> | "
-            "<light-yellow>兴趣</light-yellow> | "
+            "<light-green>专注聊天</light-green> | "
             "<level>{message}</level>"
         ),
-        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 兴趣 | {message}",
+        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 专注聊天 | {message}",
     },
     "simple": {
         "console_format": (
-            "<level>{time:MM-DD HH:mm}</level> | <light-green>兴趣</light-green> | <light-green>{message}</light-green>"
+            "<level>{time:MM-DD HH:mm}</level> | <light-green>专注聊天</light-green> | <light-green>{message}</light-green>"
         ),
-        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 兴趣 | {message}",
+        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 专注聊天 | {message}",
     },
 }
 
@@ -847,7 +847,7 @@ CONFIG_STYLE_CONFIG = CONFIG_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else CONFIG
 TOOL_USE_STYLE_CONFIG = TOOL_USE_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else TOOL_USE_STYLE_CONFIG["advanced"]
 PFC_STYLE_CONFIG = PFC_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else PFC_STYLE_CONFIG["advanced"]
 LPMM_STYLE_CONFIG = LPMM_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else LPMM_STYLE_CONFIG["advanced"]
-INTEREST_STYLE_CONFIG = INTEREST_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else INTEREST_STYLE_CONFIG["advanced"]
+HFC_STYLE_CONFIG = HFC_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else HFC_STYLE_CONFIG["advanced"]
 TIANYI_STYLE_CONFIG = TIANYI_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else TIANYI_STYLE_CONFIG["advanced"]
 MODEL_UTILS_STYLE_CONFIG = MODEL_UTILS_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else MODEL_UTILS_STYLE_CONFIG["advanced"]
 PROMPT_STYLE_CONFIG = PROMPT_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else PROMPT_STYLE_CONFIG["advanced"]

src/common/logger_manager.py

@@ -23,7 +23,7 @@ from src.common.logger import (
     PFC_ACTION_PLANNER_STYLE_CONFIG,
     MAI_STATE_CONFIG,
     LPMM_STYLE_CONFIG,
-    INTEREST_STYLE_CONFIG,
+    HFC_STYLE_CONFIG,
     TIANYI_STYLE_CONFIG,
     REMOTE_STYLE_CONFIG,
     TOPIC_STYLE_CONFIG,
@@ -68,7 +68,7 @@ MODULE_LOGGER_CONFIGS = {
     "pfc_action_planner": PFC_ACTION_PLANNER_STYLE_CONFIG,  # PFC私聊规划
     "mai_state": MAI_STATE_CONFIG,  # 麦麦状态
     "lpmm": LPMM_STYLE_CONFIG,  # LPMM
-    "interest": INTEREST_STYLE_CONFIG,  # 兴趣
+    "hfc": HFC_STYLE_CONFIG,  # HFC
     "tianyi": TIANYI_STYLE_CONFIG,  # 天依
     "remote": REMOTE_STYLE_CONFIG,  # 远程
     "topic": TOPIC_STYLE_CONFIG,  # 话题

src/do_tool/tool_can_use/base_tool.py

@@ -62,7 +62,7 @@ def register_tool(tool_class: Type[BaseTool]):
         raise ValueError(f"工具类 {tool_class.__name__} 没有定义 name 属性")
 
     TOOL_REGISTRY[tool_name] = tool_class
-    logger.info(f"已注册工具: {tool_name}")
+    logger.info(f"已注册: {tool_name}")
 
 
 def discover_tools():

src/heart_flow/background_tasks.py

@@ -200,12 +200,12 @@ class BackgroundTaskManager:
 
     async def _perform_absent_into_chat(self):
         """调用llm检测是否转换ABSENT-CHAT状态"""
-        logger.info("[状态评估任务] 开始基于LLM评估子心流状态...")
+        logger.debug("[状态评估任务] 开始基于LLM评估子心流状态...")
         await self.subheartflow_manager.sbhf_absent_into_chat()
 
     async def _normal_chat_timeout_check_work(self):
         """检查处于CHAT状态的子心流是否因长时间未发言而超时，并将其转为ABSENT"""
-        logger.info("[聊天超时检查] 开始检查处于CHAT状态的子心流...")
+        logger.debug("[聊天超时检查] 开始检查处于CHAT状态的子心流...")
         await self.subheartflow_manager.sbhf_chat_into_absent()
 
     async def _perform_cleanup_work(self):

src/heart_flow/sub_heartflow.py

@@ -299,7 +299,7 @@ class SubHeartflow:
             chat_stream = chat_manager.get_stream(self.chat_id)
             self.normal_chat_instance = NormalChat(chat_stream=chat_stream, interest_dict=self.get_interest_dict())
 
-            logger.info(f"{log_prefix} 启动 NormalChat 随便水群...")
+            logger.info(f"{log_prefix} 开始普通聊天，随便水群...")
             await self.normal_chat_instance.start_chat()  # <--- 修正：调用 start_chat
             return True
         except Exception as e:
@@ -311,7 +311,7 @@ class SubHeartflow:
     async def _stop_heart_fc_chat(self):
         """停止并清理 HeartFChatting 实例"""
         if self.heart_fc_instance:
-            logger.info(f"{self.log_prefix} 关闭 HeartFChatting 实例...")
+            logger.debug(f"{self.log_prefix} 结束专注聊天...")
             try:
                 await self.heart_fc_instance.shutdown()
             except Exception as e:
@@ -386,7 +386,7 @@ class SubHeartflow:
             # 移除限额检查逻辑
             logger.debug(f"{log_prefix} 准备进入或保持 聊天 状态")
             if await self._start_normal_chat():
-                logger.info(f"{log_prefix} 成功进入或保持 NormalChat 状态。")
+                # logger.info(f"{log_prefix} 成功进入或保持 NormalChat 状态。")
                 state_changed = True
             else:
                 logger.error(f"{log_prefix} 启动 NormalChat 失败，无法进入 CHAT 状态。")
@@ -416,7 +416,7 @@ class SubHeartflow:
             self.history_chat_state.append((current_state, self.chat_state_last_time))
 
             logger.info(
-                f"{log_prefix} 麦麦的聊天状态从 {current_state.value} （持续了 {self.chat_state_last_time} 秒） 变更为 {new_state.value}"
+                f"{log_prefix} 麦麦的聊天状态从 {current_state.value} （持续了 {int(self.chat_state_last_time)} 秒） 变更为 {new_state.value}"
             )
 
             self.chat_state.chat_status = new_state

src/heart_flow/subheartflow_manager.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import asyncio
 import time
 import random
-from typing import Dict, Any, Optional, List
+from typing import Dict, Any, Optional, List, Tuple
 import json  # 导入 json 模块
 import functools  # <-- 新增导入
 
@@ -23,6 +23,7 @@ from src.individuality.individuality import Individuality
 import traceback
 
 
+
 # 初始化日志记录器
 
 logger = get_logger("subheartflow_manager")
@@ -358,7 +359,7 @@ class SubHeartflowManager:
             # 3. 检查 CHAT 上限
             current_chat_count = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT)
             if current_chat_count >= chat_limit:
-                logger.debug(
+                logger.info(
                     f"{log_prefix} 想看看能不能聊，但是聊天太多了， ({current_chat_count}/{chat_limit}) 满了。"
                 )
                 return  # 满了，这次就算了
@@ -419,14 +420,22 @@ class SubHeartflowManager:
             # --- 结束修改 ---
 
             # --- 4. LLM 评估是否想聊 ---
-            yao_kai_shi_liao_ma = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
+            yao_kai_shi_liao_ma, reason = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
+            
+            if reason:
+                if yao_kai_shi_liao_ma:
+                    logger.info(f"{log_prefix} 打算开始聊，原因是: {reason}")
+                else:
+                    logger.info(f"{log_prefix} 不打算聊，原因是: {reason}")
+            else:
+                logger.info(f"{log_prefix} 结果: {yao_kai_shi_liao_ma}")
 
             if yao_kai_shi_liao_ma is None:
                 logger.debug(f"{log_prefix} 问AI想不想聊失败了，这次算了。")
                 return  # 评估失败，结束
 
             if not yao_kai_shi_liao_ma:
-                logger.info(f"{log_prefix} 现在不想聊这个群。")
+                # logger.info(f"{log_prefix} 现在不想聊这个群。")
                 return  # 不想聊，结束
 
             # --- 5. AI想聊，再次检查额度并尝试转换 ---
@@ -434,7 +443,7 @@ class SubHeartflowManager:
             current_chat_count_before_change = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT)
             if current_chat_count_before_change < chat_limit:
                 logger.info(
-                    f"{log_prefix} 想聊，而且还有空位 ({current_chat_count_before_change}/{chat_limit})，这就去聊！"
+                    f"{log_prefix} 想聊，而且还有精力 ({current_chat_count_before_change}/{chat_limit})，这就去聊！"
                 )
                 await sub_hf_to_evaluate.change_chat_state(ChatState.CHAT)
                 # 确认转换成功
@@ -492,7 +501,7 @@ class SubHeartflowManager:
                             should_deactivate = True
                             reason = f"超过 {NORMAL_CHAT_TIMEOUT_SECONDS / 60:.0f} 分钟没 BB"
                             logger.info(
-                                f"{log_prefix} 检测到超时 ({reason})，准备转为 ABSENT。上次活动时间: {last_bot_dong_zuo_time:.0f}"
+                                f"{log_prefix} 太久没有发言 ({reason})，不看了。上次活动时间: {last_bot_dong_zuo_time:.0f}"
                             )
                         # else:
                         #     logger.debug(f"{log_prefix} Bot活动时间未超时 ({time_since_last_bb:.0f}s < {NORMAL_CHAT_TIMEOUT_SECONDS}s)，保持 CHAT 状态。")
@@ -509,25 +518,24 @@ class SubHeartflowManager:
 
                 # --- 执行状态转换（如果超时） ---
                 if should_deactivate:
-                    logger.info(f"{log_prefix} 因超时 ({reason})，尝试转换为 ABSENT 状态。")
+                    logger.debug(f"{log_prefix} 因超时 ({reason})，尝试转换为 ABSENT 状态。")
                     await sub_hf.change_chat_state(ChatState.ABSENT)
                     # 再次检查确保状态已改变
                     if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT:
                         transitioned_to_absent += 1
-                        logger.info(f"{log_prefix} 已成功转换为 ABSENT 状态。")
+                        logger.info(f"{log_prefix} 不看了。")
                     else:
                         logger.warning(f"{log_prefix} 尝试因超时转换为 ABSENT 失败。")
 
         if transitioned_to_absent > 0:
-            logger.info(
+            logger.debug(
                 f"{log_prefix_task} 完成，共检查 {checked_count} 个子心流，{transitioned_to_absent} 个因超时转为 ABSENT。"
             )
-        # else:
-        #     logger.debug(f"{log_prefix_task} 完成，共检查 {checked_count} 个子心流，无超时转换。")
+
 
     # --- 结束新增 ---
 
-    async def _llm_evaluate_state_transition(self, prompt: str) -> Optional[bool]:
+    async def _llm_evaluate_state_transition(self, prompt: str) -> Tuple[Optional[bool], Optional[str]]:
         """
         使用 LLM 评估是否应进行状态转换，期望 LLM 返回 JSON 格式。
 
@@ -544,7 +552,7 @@ class SubHeartflowManager:
             response_text, _ = await self.llm_state_evaluator.generate_response_async(prompt)
             # logger.debug(f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估")
             logger.debug(f"{log_prefix} 原始输入: {prompt}")
-            logger.debug(f"{log_prefix} 原始响应: {response_text}")
+            logger.debug(f"{log_prefix} 原始评估结果: {response_text}")
 
             # --- 解析 JSON 响应 ---
             try:
@@ -555,34 +563,36 @@ class SubHeartflowManager:
 
                 data = json.loads(cleaned_response)
                 decision = data.get("decision")  # 使用 .get() 避免 KeyError
+                reason = data.get("reason")
 
                 if isinstance(decision, bool):
                     logger.debug(f"{log_prefix} LLM评估结果 (来自JSON): {'建议转换' if decision else '建议不转换'}")
-                    return decision
+                    
+                    return decision , reason
                 else:
                     logger.warning(
                         f"{log_prefix} LLM 返回的 JSON 中 'decision' 键的值不是布尔型: {decision}。响应: {response_text}"
                     )
-                    return None  # 值类型不正确
+                    return None, None  # 值类型不正确
 
             except json.JSONDecodeError as json_err:
                 logger.warning(f"{log_prefix} LLM 返回的响应不是有效的 JSON: {json_err}。响应: {response_text}")
                 # 尝试在非JSON响应中查找关键词作为后备方案 (可选)
                 if "true" in response_text.lower():
                     logger.debug(f"{log_prefix} 在非JSON响应中找到 'true'，解释为建议转换")
-                    return True
+                    return True, None
                 if "false" in response_text.lower():
                     logger.debug(f"{log_prefix} 在非JSON响应中找到 'false'，解释为建议不转换")
-                    return False
-                return None  # JSON 解析失败，也未找到关键词
+                    return False, None
+                return None, None  # JSON 解析失败，也未找到关键词
             except Exception as parse_err:  # 捕获其他可能的解析错误
                 logger.warning(f"{log_prefix} 解析 LLM JSON 响应时发生意外错误: {parse_err}。响应: {response_text}")
-                return None
+                return None, None
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"{log_prefix} 调用 LLM 或处理其响应时出错: {e}", exc_info=True)
             traceback.print_exc()
-            return None  # LLM 调用或处理失败
+            return None, None  # LLM 调用或处理失败
 
     def count_subflows_by_state(self, state: ChatState) -> int:
         """统计指定状态的子心流数量"""

src/plugins/chat/message_sender.py

@@ -159,16 +159,16 @@ class MessageManager:
             logger.warning("Processor task already running.")
             return
         self._processor_task = asyncio.create_task(self._start_processor_loop())
-        logger.info("MessageManager processor task started.")
+        logger.debug("MessageManager processor task started.")
 
     def stop(self):
         """停止后台处理器任务。"""
         self._running = False
         if hasattr(self, "_processor_task") and not self._processor_task.done():
             self._processor_task.cancel()
-            logger.info("MessageManager processor task stopping.")
+            logger.debug("MessageManager processor task stopping.")
         else:
-            logger.info("MessageManager processor task not running or already stopped.")
+            logger.debug("MessageManager processor task not running or already stopped.")
 
     async def get_container(self, chat_id: str) -> MessageContainer:
         """获取或创建聊天流的消息容器 (异步，使用锁)"""

src/plugins/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -106,7 +106,7 @@ class MaiEmoji:
                     os.remove(destination_path)
 
                 os.rename(source_path, destination_path)
-                logger.info(f"[移动] 文件从 {source_path} 移动到 {destination_path}")
+                logger.debug(f"[移动] 文件从 {source_path} 移动到 {destination_path}")
                 # 更新实例的路径属性为新目录
                 self.path = EMOJI_REGISTED_DIR
             except Exception as move_error:
@@ -131,7 +131,7 @@ class MaiEmoji:
 
                 # 使用upsert确保记录存在或被更新
                 db["emoji"].update_one({"hash": self.hash}, {"$set": emoji_record}, upsert=True)
-                logger.success(f"[注册] 表情包信息保存到数据库: {self.description}")
+                logger.success(f"[注册] 表情包信息保存到数据库: {self.description[:30]}...")
 
                 return True
 
@@ -158,7 +158,7 @@ class MaiEmoji:
             if os.path.exists(os.path.join(self.path, self.filename)):
                 try:
                     os.remove(os.path.join(self.path, self.filename))
-                    logger.info(f"[删除] 文件: {os.path.join(self.path, self.filename)}")
+                    logger.debug(f"[删除] 文件: {os.path.join(self.path, self.filename)}")
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"[错误] 删除文件失败 {os.path.join(self.path, self.filename)}: {str(e)}")
                     # 继续执行，即使文件删除失败也尝试删除数据库记录
@@ -168,7 +168,7 @@ class MaiEmoji:
             deleted_in_db = result.deleted_count > 0
 
             if deleted_in_db:
-                logger.success(f"[删除] 成功删除表情包记录: {self.description}")
+                logger.info(f"[删除] 表情包 {self.filename} 无对应文件，已删除")
 
                 # 3. 标记对象已被删除
                 self.is_deleted = True
@@ -195,7 +195,7 @@ class EmojiManager:
         self._scan_task = None
         self.vlm = LLMRequest(model=global_config.vlm, temperature=0.3, max_tokens=1000, request_type="emoji")
         self.llm_emotion_judge = LLMRequest(
-            model=global_config.llm_summary, max_tokens=600, temperature=0.8, request_type="emoji"
+            model=global_config.llm_normal, max_tokens=600, request_type="emoji"
         )  # 更高的温度，更少的token（后续可以根据情绪来调整温度）
 
         self.emoji_num = 0
@@ -682,7 +682,7 @@ class EmojiManager:
                         if register_success:
                             self.emoji_objects.append(new_emoji)
                             self.emoji_num += 1
-                            logger.success(f"[成功] 注册表情包: {new_emoji.description}")
+                            logger.success(f"[成功] 注册: {new_emoji.filename}")
                             return True
                         else:
                             logger.error(f"[错误] 注册表情包到数据库失败: {new_emoji.filename}")
@@ -719,10 +719,10 @@ class EmojiManager:
             # 调用AI获取描述
             if image_format == "gif" or image_format == "GIF":
                 image_base64 = image_manager.transform_gif(image_base64)
-                prompt = "这是一个动态图表情包，每一张图代表了动态图的某一帧，黑色背景代表透明，描述一下表情包表达的情感和内容，你可以关注其幽默和讽刺意味，必须从互联网梗,meme的角度去分析"
+                prompt = "这是一个动态图表情包，每一张图代表了动态图的某一帧，黑色背景代表透明，描述一下表情包表达的情感和内容，你可以关注其幽默和讽刺意味，动用贴吧，微博，小红书的知识，必须从互联网梗,meme的角度去分析"
                 description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, "jpg")
             else:
-                prompt = "这是一个表情包，请详细描述一下表情包所表达的情感和内容，你可以关注其幽默和讽刺意味，必须从互联网梗,meme的角度去分析"
+                prompt = "这是一个表情包，请详细描述一下表情包所表达的情感和内容，你可以关注其幽默和讽刺意味，动用贴吧，微博，小红书的知识，必须从互联网梗,meme的角度去分析"
                 description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
 
             # 审核表情包
@@ -797,7 +797,7 @@ class EmojiManager:
                 if register_success:
                     self.emoji_objects.append(new_emoji)
                     self.emoji_num += 1
-                    logger.success(f"[成功] 注册表情包: {filename}")
+                    logger.success(f"[成功] 注册: {filename}")
                     return True
                 else:
                     logger.error(f"[错误] 注册表情包到数据库失败: {filename}")
@@ -814,7 +814,7 @@ class EmojiManager:
         当目录中文件数超过50时，会全部删除
         """
 
-        logger.info("[清理] 开始清理临时表情包...")
+        logger.info("[清理] 开始清理缓存...")
 
         # 清理emoji目录
         emoji_dir = os.path.join(BASE_DIR, "emoji")
@@ -826,7 +826,7 @@ class EmojiManager:
                     file_path = os.path.join(emoji_dir, filename)
                     if os.path.isfile(file_path):
                         os.remove(file_path)
-                        logger.debug(f"[清理] 删除表情包文件: {filename}")
+                        logger.debug(f"[清理] 删除: {filename}")
 
         # 清理image目录
         image_dir = os.path.join(BASE_DIR, "image")
@@ -838,14 +838,19 @@ class EmojiManager:
                     file_path = os.path.join(image_dir, filename)
                     if os.path.isfile(file_path):
                         os.remove(file_path)
-                        logger.debug(f"[清理] 删除图片文件: {filename}")
+                        logger.debug(f"[清理] 删除图片: {filename}")
 
-        logger.success("[清理] 临时文件清理完成")
+        logger.success("[清理] 完成")
 
     async def clean_unused_emojis(self, emoji_dir, emoji_objects):
         """清理未使用的表情包文件
         遍历指定文件夹中的所有文件，删除未在emoji_objects列表中的文件
         """
+        # 首先检查目录是否存在喵~
+        if not os.path.exists(emoji_dir):
+            logger.warning(f"[清理] 表情包目录不存在，跳过清理: {emoji_dir}")
+            return
+
         # 获取所有表情包路径
         emoji_paths = {emoji.path for emoji in emoji_objects}
 

src/plugins/heartFC_chat/heartFC_chat.py

@@ -37,7 +37,7 @@ EMOJI_SEND_PRO = 0.3  # 设置一个概率，比如 30% 才真的发
 CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD = 3  # 连续不回复的阈值
 
 
-logger = get_logger("interest")  # Logger Name Changed
+logger = get_logger("HFC")  # Logger Name Changed
 
 
 # 默认动作定义

src/plugins/willing/willing_manager.py

@@ -77,7 +77,7 @@ class BaseWillingManager(ABC):
             if not issubclass(manager_class, cls):
                 raise TypeError(f"Manager class {manager_class.__name__} is not a subclass of {cls.__name__}")
             else:
-                logger.info(f"成功载入willing模式：{manager_type}")
+                logger.info(f"普通回复模式：{manager_type}")
             return manager_class()
         except (ImportError, AttributeError, TypeError) as e:
             module = importlib.import_module(".mode_classical", __package__)