Merge branch 'dev' of https://github.com/MoFox-Studio/MoFox_Bot into dev

src/chat/planner_actions/action_manager.py

@@ -277,6 +277,11 @@ class ChatterActionManager:
                     logger.debug(f"{log_prefix} 并行执行：回复生成任务已被取消")
                     return {"action_type": "reply", "success": False, "reply_text": "", "loop_info": None}
 
+                # 从action_data中提取should_quote_reply参数
+                should_quote_reply = None
+                if action_data and isinstance(action_data, dict):
+                    should_quote_reply = action_data.get("should_quote_reply", None)
+
                 # 发送并存储回复
                 loop_info, reply_text, cycle_timers_reply = await self._send_and_store_reply(
                     chat_stream,
@@ -286,6 +291,7 @@ class ChatterActionManager:
                     {},  # cycle_timers
                     thinking_id,
                     [],  # actions
+                    should_quote_reply,  # 传递should_quote_reply参数
                 )
 
                 # 记录回复动作到目标消息
@@ -474,6 +480,7 @@ class ChatterActionManager:
         cycle_timers: dict[str, float],
         thinking_id,
         actions,
+        should_quote_reply: bool | None = None,
     ) -> tuple[dict[str, Any], str, dict[str, float]]:
         """
         发送并存储回复信息
@@ -486,13 +493,16 @@ class ChatterActionManager:
             cycle_timers: 循环计时器
             thinking_id: 思考ID
             actions: 动作列表
+            should_quote_reply: 是否应该引用回复原消息，None表示自动决定
 
         Returns:
             Tuple[Dict[str, Any], str, Dict[str, float]]: 循环信息, 回复文本, 循环计时器
         """
         # 发送回复
         with Timer("回复发送", cycle_timers):
-            reply_text = await self.send_response(chat_stream, response_set, loop_start_time, action_message)
+            reply_text = await self.send_response(
+                chat_stream, response_set, loop_start_time, action_message, should_quote_reply
+            )
 
         # 存储reply action信息
         person_info_manager = get_person_info_manager()
@@ -551,16 +561,18 @@ class ChatterActionManager:
 
         return loop_info, reply_text, cycle_timers
 
-    async def send_response(self, chat_stream, reply_set, thinking_start_time, message_data) -> str:
+    async def send_response(
+        self, chat_stream, reply_set, thinking_start_time, message_data, should_quote_reply: bool | None = None
+    ) -> str:
         """
         发送回复内容的具体实现
 
         Args:
             chat_stream: ChatStream实例
             reply_set: 回复内容集合，包含多个回复段
-            reply_to: 回复目标
             thinking_start_time: 思考开始时间
             message_data: 消息数据
+            should_quote_reply: 是否应该引用回复原消息，None表示自动决定
 
         Returns:
             str: 完整的回复文本
@@ -614,12 +626,24 @@ class ChatterActionManager:
 
             # 发送第一段回复
             if not first_replied:
-                # 私聊场景不使用引用回复（因为只有两个人对话，引用是多余的）
+                # 决定是否引用回复
-                # 群聊场景使用引用回复（帮助定位回复的目标消息）
                 is_private_chat = not bool(chat_stream.group_info)
-                set_reply_flag = bool(message_data) and not is_private_chat
+                
+                # 如果明确指定了should_quote_reply，则使用指定值
+                if should_quote_reply is not None:
+                    set_reply_flag = should_quote_reply and bool(message_data)
+                    logger.debug(
+                        f"📤 [ActionManager] 使用planner指定的引用设置: should_quote_reply={should_quote_reply}"
+                    )
+                else:
+                    # 否则使用默认逻辑：默认不引用，让对话更流畅自然
+                    set_reply_flag = False
+                    logger.debug(
+                        f"📤 [ActionManager] 使用默认引用逻辑: 默认不引用(is_private={is_private_chat})"
+                    )
+                
                 logger.debug(
-                    f"📤 [ActionManager] 准备发送第一段回复。message_data: {message_data}, is_private: {is_private_chat}, set_reply: {set_reply_flag}"
+                    f"📤 [ActionManager] 准备发送第一段回复。message_data: {message_data}, set_reply: {set_reply_flag}"
                 )
                 await send_api.text_to_stream(
                     text=data,

src/common/data_models/info_data_model.py

@@ -27,6 +27,7 @@ class ActionPlannerInfo(BaseDataModel):
     action_data: dict | None = None
     action_message: Optional["DatabaseMessages"] = None
     available_actions: dict[str, "ActionInfo"] | None = None
+    should_quote_reply: bool | None = None  # 是否应该引用回复原消息，None表示由系统自动决定
 
 
 @dataclass

src/config/config.py

@@ -31,7 +31,6 @@ from src.config.official_configs import (
     MemoryConfig,
     MessageReceiveConfig,
     MoodConfig,
-    NormalChatConfig,
     NoticeConfig,
     PermissionConfig,
     PersonalityConfig,
@@ -379,7 +378,6 @@ class Config(ValidatedConfigBase):
     chat: ChatConfig = Field(..., description="聊天配置")
     message_receive: MessageReceiveConfig = Field(..., description="消息接收配置")
     notice: NoticeConfig = Field(..., description="Notice消息配置")
-    normal_chat: NormalChatConfig = Field(..., description="普通聊天配置")
     emoji: EmojiConfig = Field(..., description="表情配置")
     expression: ExpressionConfig = Field(..., description="表达配置")
     memory: MemoryConfig = Field(..., description="记忆配置")

src/config/official_configs.py

@@ -103,19 +103,10 @@ class ChatConfig(ValidatedConfigBase):
     """聊天配置类"""
 
     max_context_size: int = Field(default=18, description="最大上下文大小")
-    replyer_random_probability: float = Field(default=0.5, description="回复者随机概率")
     thinking_timeout: int = Field(default=40, description="思考超时时间")
-    talk_frequency: float = Field(default=1.0, description="聊天频率")
     mentioned_bot_inevitable_reply: bool = Field(default=False, description="提到机器人的必然回复")
     at_bot_inevitable_reply: bool = Field(default=False, description="@机器人的必然回复")
     allow_reply_self: bool = Field(default=False, description="是否允许回复自己说的话")
-    focus_value: float = Field(default=1.0, description="专注值")
-    focus_mode_quiet_groups: list[str] = Field(
-        default_factory=list,
-        description='专注模式下需要保持安静的群组列表, 格式: ["platform:group_id1", "platform:group_id2"]',
-    )
-    force_reply_private: bool = Field(default=False, description="强制回复私聊")
-    group_chat_mode: Literal["auto", "normal", "focus"] = Field(default="auto", description="群聊模式")
     timestamp_display_mode: Literal["normal", "normal_no_YMD", "relative"] = Field(
         default="normal_no_YMD", description="时间戳显示模式"
     )
@@ -129,13 +120,6 @@ class ChatConfig(ValidatedConfigBase):
         default=0.1, ge=0.0, le=1.0, description="最低打断概率（即使达到较高打断次数，也保证有此概率的打断机会）"
     )
 
-    # DEPRECATED: interruption_probability_factor (已废弃的配置项)
-    # 新的线性概率模型不再需要复杂的概率因子
-    # 保留此字段是为了向后兼容，现有配置文件不会报错
-    interruption_probability_factor: float = Field(
-        default=0.8, ge=0.0, le=1.0, description="[已废弃] 打断概率因子，新线性概率模型不再使用此参数"
-    )
-
     # 动态消息分发系统配置
     dynamic_distribution_enabled: bool = Field(default=True, description="是否启用动态消息分发周期调整")
     dynamic_distribution_base_interval: float = Field(default=5.0, ge=1.0, le=60.0, description="基础分发间隔（秒）")
@@ -170,10 +154,6 @@ class NoticeConfig(ValidatedConfigBase):
     notice_retention_time: int = Field(default=86400, ge=3600, le=604800, description="notice保留时间(秒)")
 
 
-class NormalChatConfig(ValidatedConfigBase):
-    """普通聊天配置类"""
-
-
 class ExpressionRule(ValidatedConfigBase):
     """表达学习规则"""
 
@@ -736,33 +716,7 @@ class ProactiveThinkingConfig(ValidatedConfigBase):
     # --- 总开关 ---
     enable: bool = Field(default=False, description="是否启用主动发起对话功能")
 
-    # --- 触发时机 ---
+    # --- 间隔配置 ---
-    interval: int = Field(default=1500, description="基础触发间隔（秒），AI会围绕这个时间点主动发起对话")
-    interval_sigma: int = Field(
-        default=120, description="间隔随机化标准差（秒），让触发时间更自然。设为0则为固定间隔。"
-    )
-    talk_frequency_adjust: list[list[str]] = Field(
-        default_factory=lambda: [["", "8:00,1", "12:00,1.2", "18:00,1.5", "01:00,0.6"]],
-        description='每日活跃度调整，格式：[["", "HH:MM,factor", ...], ["stream_id", ...]]',
-    )
-
-    # --- 作用范围 ---
-    enable_in_private: bool = Field(default=True, description="是否允许在私聊中主动发起对话")
-    enable_in_group: bool = Field(default=True, description="是否允许在群聊中主动发起对话")
-    enabled_private_chats: list[str] = Field(
-        default_factory=list, description='私聊白名单，为空则对所有私聊生效。格式: ["platform:user_id", ...]'
-    )
-    enabled_group_chats: list[str] = Field(
-        default_factory=list, description='群聊白名单，为空则对所有群聊生效。格式: ["platform:group_id", ...]'
-    )
-
-    # --- 冷启动配置 (针对私聊) ---
-    enable_cold_start: bool = Field(default=True, description='对于白名单中不活跃的私聊，是否允许进行一次"冷启动"问候')
-    cold_start_cooldown: int = Field(
-        default=86400, description="冷启动后，该私聊的下一次主动思考需要等待的最小时间（秒）"
-    )
-
-    # --- 新增：间隔配置 ---
     base_interval: int = Field(default=1800, ge=60, description="基础触发间隔（秒），默认30分钟")
     min_interval: int = Field(default=600, ge=60, description="最小触发间隔（秒），默认10分钟。兴趣分数高时会接近此值")
     max_interval: int = Field(default=7200, ge=60, description="最大触发间隔（秒），默认2小时。兴趣分数低时会接近此值")

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/plan_executor.py

@@ -185,15 +185,24 @@ class ChatterPlanExecutor:
                     "reply_content": "",
                 }
             # 构建回复动作参数
+            action_data = action_info.action_data or {}
+            
+            # 如果action_info中有should_quote_reply且action_data中没有，则添加到action_data中
+            if action_info.should_quote_reply is not None and "should_quote_reply" not in action_data:
+                action_data["should_quote_reply"] = action_info.should_quote_reply
+            
             action_params = {
                 "chat_id": plan.chat_id,
                 "target_message": action_info.action_message,
                 "reasoning": action_info.reasoning,
-                "action_data": action_info.action_data or {},
+                "action_data": action_data,
                 "clear_unread_messages": clear_unread,
             }
 
-            logger.debug(f"📬 [PlanExecutor] 准备调用 ActionManager，target_message: {action_info.action_message}")
+            logger.debug(
+                f"📬 [PlanExecutor] 准备调用 ActionManager，target_message: {action_info.action_message}, "
+                f"should_quote_reply: {action_info.should_quote_reply}"
+            )
 
             # 通过动作管理器执行回复
             execution_result = await self.action_manager.execute_action(

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/plan_filter.py

@@ -601,6 +601,14 @@ class ChatterPlanFilter:
                     reasoning = f"LLM 返回了当前不可用的动作 '{action}'。原始理由: {reasoning}"
                     action = "no_action"
 
+                # 从action_data中提取should_quote_reply参数
+                should_quote_reply = action_data.get("should_quote_reply", None)
+                # 将should_quote_reply转换为布尔值（如果是字符串的话）
+                if isinstance(should_quote_reply, str):
+                    should_quote_reply = should_quote_reply.lower() in ["true", "1", "yes"]
+                elif not isinstance(should_quote_reply, bool):
+                    should_quote_reply = None
+
                 parsed_actions.append(
                     ActionPlannerInfo(
                         action_type=action,
@@ -608,6 +616,7 @@ class ChatterPlanFilter:
                         action_data=action_data,
                         action_message=action_message_obj,  # 使用转换后的 DatabaseMessages 对象
                         available_actions=plan.available_actions,
+                        should_quote_reply=should_quote_reply,  # 传递should_quote_reply参数
                     )
                 )
         except Exception as e:

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/planner.py

@@ -318,6 +318,7 @@ class ChatterActionPlanner:
                     reasoning="Normal模式: 兴趣度达到阈值，直接回复",
                     action_data={"target_message_id": target_message.message_id},
                     action_message=target_message,
+                    should_quote_reply=False,  # Normal模式默认不引用回复，保持对话流畅
                 )
 
                 # Normal模式下直接构建最小化的Plan，跳过generator和action_modifier

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/planner_prompts.py

@@ -81,38 +81,56 @@ def init_prompts():
             "reasoning": "选择该动作的理由",
             "action_data": {{
                 "target_message_id": "m123",
-                "content": "你的回复内容"
+                "content": "你的回复内容",
+                "should_quote_reply": false
             }}
         }}
     ]
 }}
 ```
 
-示例（多重回复，并行）:
+示例（多重回复，并行 - 需要区分回复对象时才引用）:
 ```json
 {{
     "thinking": "在这里写下你的思绪流...",
     "actions": [
         {{
             "action_type": "reply",
-            "reasoning": "理由A",
+            "reasoning": "理由A - 这个消息较早且需要明确回复对象",
             "action_data": {{
                 "target_message_id": "m124",
-                "content": "对A的回复"
+                "content": "对A的回复",
+                "should_quote_reply": true
             }}
         }},
         {{
             "action_type": "reply",
-            "reasoning": "理由B",
+            "reasoning": "理由B - 这是对最新消息的自然接续",
             "action_data": {{
                 "target_message_id": "m125",
-                "content": "对B的回复"
+                "content": "对B的回复",
+                "should_quote_reply": false
             }}
         }}
     ]
 }}
 ```
 
+# 引用回复控制（should_quote_reply）
+在群聊中回复消息时，你可以通过 `should_quote_reply` 参数控制是否引用原消息：
+- **true**: 明确引用原消息（适用于需要明确指向特定消息时，如回答问题、回应多人之一、回复较早的消息）
+- **false**: 不引用原消息（适用于自然对话流、接续最新话题、轻松闲聊等场景）
+- **不填写**: 系统将自动决定（默认不引用，让对话更流畅）
+
+**【重要】默认策略：大多数情况下应该使用 `false` 以保持对话自然流畅**
+
+**使用建议**：
+- 当对话自然流畅、你的回复是接续最新话题时，**建议明确设为 `false`** 以避免打断对话节奏
+- 当需要明确回复某个特定用户或特定问题时，设为 `true` 以帮助定位
+- 当群聊中多人同时发言，你要回复其中一个较早的消息（非最新消息）时，设为 `true`
+- 当有人直接@你或明确向你提问时，可以考虑设为 `true` 表明你在回复他
+- 私聊场景**必须**设为 `false` 或不填（因为只有两个人，引用是多余的）
+
 # 强制规则
 - 需要目标消息的动作（reply/poke_user/set_emoji_like 等），必须提供准确的 target_message_id（来自未读历史里的 <m...> 标签）。
 - 当动作需要额外参数时，必须在 action_data 中补全。

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/proactive_thinking_executor.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from typing import Any, Literal
 from sqlalchemy import select
 
 from src.chat.express.expression_selector import expression_selector
+from src.chat.utils.prompt import Prompt
 from src.common.database.sqlalchemy_database_api import get_db_session
 from src.common.database.sqlalchemy_models import ChatStreams
 from src.common.logger import get_logger
@@ -20,6 +21,133 @@ from src.plugin_system.apis import message_api, send_api
 
 logger = get_logger("proactive_thinking_executor")
 
+# ==================================================================================================
+# == Prompt Templates
+# ==================================================================================================
+
+# 决策 Prompt
+decision_prompt_template = Prompt(
+    """你的人设是：
+{bot_personality}
+
+现在是 {current_time}，你正在考虑是否要在与 "{stream_name}" 的对话中主动说些什么。
+
+【你当前的心情】
+{current_mood}
+
+【聊天环境信息】
+- 整体印象: {stream_impression}
+- 聊天风格: {chat_style}
+- 常见话题: {topic_keywords}
+- 你的兴趣程度: {interest_score:.2f}/1.0
+{last_decision_text}
+
+【最近的聊天记录】
+{recent_chat_history}
+
+请根据以上信息，决定你现在应该做什么：
+
+**选项1：什么都不做 (do_nothing)**
+- 适用场景：气氛不适合说话、最近对话很活跃、没什么特别想说的、或者此时说话会显得突兀。
+- 心情影响：如果心情不好（如生气、难过），可能更倾向于保持沉默。
+
+**选项2：简单冒个泡 (simple_bubble)**
+- 适用场景：对话有些冷清，你想缓和气氛或开启新的互动。
+- 方式：说一句轻松随意的话，旨在建立或维持连接。
+- 心情影响：心情会影响你冒泡的方式和内容。
+
+**选项3：发起一次有目的的互动 (throw_topic)**
+- 适用场景：你想延续对话、表达关心、或深入讨论某个具体话题。
+- **【互动类型1：延续约定或提醒】(最高优先级)**：检查最近的聊天记录，是否存在可以延续的互动。例如，如果昨晚的最后一条消息是“晚安”，现在是早上，一个“早安”的回应是绝佳的选择。如果之前提到过某个约定（如“待会聊”），现在可以主动跟进。
+- **【互动类型2：展现真诚的关心】(次高优先级)**：如果不存在可延续的约定，请仔细阅读聊天记录，寻找对方提及的个人状况（如天气、出行、身体、情绪、工作学习等），并主动表达关心。
+- **【互动类型3：开启新话题】**：当以上两点都不适用时，可以考虑开启一个你感兴趣的新话题。
+- 心情影响：心情会影响你想发起互动的方式和内容。
+
+请以JSON格式回复你的决策：
+{{
+    "action": "do_nothing" | "simple_bubble" | "throw_topic",
+    "reasoning": "你的决策理由（请结合你的心情、聊天环境和对话历史进行分析）",
+    "topic": "(仅当action=throw_topic时填写)你的互动意图（如：回应晚安并说早安、关心对方的考试情况、讨论新游戏）"
+}}
+
+注意：
+1. 兴趣度较低(<0.4)时或者最近聊天很活跃（不到1小时），倾向于 `do_nothing` 或 `simple_bubble`。
+2. 你的心情会影响你的行动倾向和表达方式。
+3. 参考上次决策，避免重复，并可根据上次的互动效果调整策略。
+4. 只有在真的有感而发时才选择 `throw_topic`。
+5. 保持你的人设，确保行为一致性。
+""",
+    name="proactive_thinking_decision",
+)
+
+# 冒泡回复 Prompt
+simple_bubble_reply_prompt_template = Prompt(
+    """你的人设是：
+{bot_personality}
+
+距离上次对话已经有一段时间了，你决定主动说些什么，轻松地开启新的互动。
+
+【你当前的心情】
+{current_mood}
+
+【聊天环境】
+- 整体印象: {stream_impression}
+- 聊天风格: {chat_style}
+
+【最近的聊天记录】
+{recent_chat_history}
+{expression_habits}
+请生成一条简短的消息，用于水群。
+【要求】
+1. 风格简短随意（5-20字）
+2. 不要提出明确的话题或问题，可以是问候、表达心情或一句随口的话。
+3. 符合你的人设和当前聊天风格。
+4. **你的心情应该影响消息的内容和语气**。
+5. 如果有表达方式参考，在合适时自然使用。
+6. 合理参考历史记录。
+直接输出消息内容，不要解释：""",
+    name="proactive_thinking_simple_bubble",
+)
+
+# 抛出话题回复 Prompt
+throw_topic_reply_prompt_template = Prompt(
+    """你的人设是：
+{bot_personality}
+
+现在是 {current_time}，你决定在与 "{stream_name}" 的对话中主动发起一次互动。
+
+【你当前的心情】
+{current_mood}
+
+【聊天环境】
+- 整体印象: {stream_impression}
+- 聊天风格: {chat_style}
+- 常见话题: {topic_keywords}
+
+【最近的聊天记录】
+{recent_chat_history}
+
+【你的互动意图】
+{topic}
+{expression_habits}
+【构思指南】
+请根据你的互动意图，生成一条有温度的消息。
+- 如果意图是**延续约定**（如回应“晚安”），请直接生成对应的问候。
+- 如果意图是**表达关心**（如跟进对方提到的事），请生成自然、真诚的关心话语。
+- 如果意图是**开启新话题**，请自然地引入话题。
+
+请根据这个意图，生成一条消息，要求：
+1. 自然地引入话题或表达关心。
+2. 长度适中（20-50字）。
+3. 可以结合最近的聊天记录，使对话更连贯。
+4. 符合你的人设和当前聊天风格。
+5. **你的心情会影响你的表达方式**。
+6. 如果有表达方式参考，在合适时自然使用。
+
+直接输出消息内容，不要解释：""",
+    name="proactive_thinking_throw_topic",
+)
+
 
 class ProactiveThinkingPlanner:
     """主动思考规划器
@@ -167,7 +295,35 @@ class ProactiveThinkingPlanner:
 
         response = None
         try:
-            decision_prompt = self._build_decision_prompt(context)
+            # 构建上次决策信息
+            last_decision_text = ""
+            if context.get("last_decision"):
+                last_dec = context["last_decision"]
+                last_action = last_dec.get("action", "未知")
+                last_reasoning = last_dec.get("reasoning", "无")
+                last_topic = last_dec.get("topic")
+                last_time = last_dec.get("timestamp", "未知")
+
+                last_decision_text = f"""
+【上次主动思考的决策】
+- 时间: {last_time}
+- 决策: {last_action}
+- 理由: {last_reasoning}"""
+                if last_topic:
+                    last_decision_text += f"\n- 话题: {last_topic}"
+
+            decision_prompt = decision_prompt_template.format(
+                bot_personality=context["bot_personality"],
+                current_time=context["current_time"],
+                stream_name=context["stream_name"],
+                current_mood=context.get("current_mood", "感觉很平静"),
+                stream_impression=context["stream_impression"],
+                chat_style=context["chat_style"],
+                topic_keywords=context["topic_keywords"] or "暂无",
+                interest_score=context["interest_score"],
+                last_decision_text=last_decision_text,
+                recent_chat_history=context["recent_chat_history"],
+            )
 
             if global_config.debug.show_prompt:
                 logger.info(f"决策提示词:\n{decision_prompt}")
@@ -195,76 +351,6 @@ class ProactiveThinkingPlanner:
             logger.error(f"决策过程失败: {e}", exc_info=True)
             return None
 
-    def _build_decision_prompt(self, context: dict[str, Any]) -> str:
-        """构建决策提示词"""
-        # 构建上次决策信息
-        last_decision_text = ""
-        if context.get("last_decision"):
-            last_dec = context["last_decision"]
-            last_action = last_dec.get("action", "未知")
-            last_reasoning = last_dec.get("reasoning", "无")
-            last_topic = last_dec.get("topic")
-            last_time = last_dec.get("timestamp", "未知")
-
-            last_decision_text = f"""
-【上次主动思考的决策】
-- 时间: {last_time}
-- 决策: {last_action}
-- 理由: {last_reasoning}"""
-            if last_topic:
-                last_decision_text += f"\n- 话题: {last_topic}"
-
-        return f"""你的人设是：
-{context['bot_personality']}
-
-现在是 {context['current_time']}，你正在考虑是否要在与 "{context['stream_name']}" 的对话中主动说些什么。
-
-【你当前的心情】
-{context.get("current_mood", "感觉很平静")}
-
-【聊天环境信息】
-- 整体印象: {context["stream_impression"]}
-- 聊天风格: {context["chat_style"]}
-- 常见话题: {context["topic_keywords"] or "暂无"}
-- 你的兴趣程度: {context["interest_score"]:.2f}/1.0
-{last_decision_text}
-
-【最近的聊天记录】
-{context["recent_chat_history"]}
-
-请根据以上信息，决定你现在应该做什么：
-
-**选项1：什么都不做 (do_nothing)**
-- 适用场景：气氛不适合说话、最近对话很活跃、没什么特别想说的、或者此时说话会显得突兀。
-- 心情影响：如果心情不好（如生气、难过），可能更倾向于保持沉默。
-
-**选项2：简单冒个泡 (simple_bubble)**
-- 适用场景：对话有些冷清，你想缓和气氛或开启新的互动。
-- 方式：说一句轻松随意的话，旨在建立或维持连接。
-- 心情影响：心情会影响你冒泡的方式和内容。
-
-**选项3：发起一次有目的的互动 (throw_topic)**
-- 适用场景：你想延续对话、表达关心、或深入讨论某个具体话题。
-- **【互动类型1：延续约定或提醒】(最高优先级)**：检查最近的聊天记录，是否存在可以延续的互动。例如，如果昨晚的最后一条消息是“晚安”，现在是早上，一个“早安”的回应是绝佳的选择。如果之前提到过某个约定（如“待会聊”），现在可以主动跟进。
-- **【互动类型2：展现真诚的关心】(次高优先级)**：如果不存在可延续的约定，请仔细阅读聊天记录，寻找对方提及的个人状况（如天气、出行、身体、情绪、工作学习等），并主动表达关心。
-- **【互动类型3：开启新话题】**：当以上两点都不适用时，可以考虑开启一个你感兴趣的新话题。
-- 心情影响：心情会影响你想发起互动的方式和内容。
-
-请以JSON格式回复你的决策：
-{{
-    "action": "do_nothing" | "simple_bubble" | "throw_topic",
-    "reasoning": "你的决策理由（请结合你的心情、聊天环境和对话历史进行分析）",
-    "topic": "(仅当action=throw_topic时填写)你的互动意图（如：回应晚安并说早安、关心对方的考试情况、讨论新游戏）"
-}}
-
-注意：
-1. 兴趣度较低(<0.4)时或者最近聊天很活跃（不到1小时），倾向于 `do_nothing` 或 `simple_bubble`。
-2. 你的心情会影响你的行动倾向和表达方式。
-3. 参考上次决策，避免重复，并可根据上次的互动效果调整策略。
-4. 只有在真的有感而发时才选择 `throw_topic`。
-5. 保持你的人设，确保行为一致性。
-"""
-
     async def generate_reply(
         self, context: dict[str, Any], action: Literal["simple_bubble", "throw_topic"], topic: str | None = None
     ) -> str | None:
@@ -283,7 +369,34 @@ class ProactiveThinkingPlanner:
             return None
 
         try:
-            reply_prompt = await self._build_reply_prompt(context, action, topic)
+            # 获取表达方式参考
+            expression_habits = await self._get_expression_habits(
+                stream_id=context.get("stream_id", ""), chat_history=context.get("recent_chat_history", "")
+            )
+
+            if action == "simple_bubble":
+                reply_prompt = simple_bubble_reply_prompt_template.format(
+                    bot_personality=context["bot_personality"],
+                    current_mood=context.get("current_mood", "感觉很平静"),
+                    stream_impression=context["stream_impression"],
+                    chat_style=context["chat_style"],
+                    recent_chat_history=context["recent_chat_history"],
+                    expression_habits=expression_habits,
+                )
+            else:  # throw_topic
+                reply_prompt = throw_topic_reply_prompt_template.format(
+                    bot_personality=context["bot_personality"],
+                    current_time=context["current_time"],
+                    stream_name=context["stream_name"],
+                    current_mood=context.get("current_mood", "感觉很平静"),
+                    stream_impression=context["stream_impression"],
+                    chat_style=context["chat_style"],
+                    topic_keywords=context["topic_keywords"] or "暂无",
+                    recent_chat_history=context["recent_chat_history"],
+                    topic=topic,
+                    expression_habits=expression_habits,
+                )
+
 
             if global_config.debug.show_prompt:
                 logger.info(f"回复提示词:\n{reply_prompt}")
@@ -350,77 +463,6 @@ class ProactiveThinkingPlanner:
             logger.warning(f"获取表达方式失败: {e}")
             return ""
 
-    async def _build_reply_prompt(
-        self, context: dict[str, Any], action: Literal["simple_bubble", "throw_topic"], topic: str | None
-    ) -> str:
-        """构建回复提示词"""
-        # 获取表达方式参考
-        expression_habits = await self._get_expression_habits(
-            stream_id=context.get("stream_id", ""), chat_history=context.get("recent_chat_history", "")
-        )
-
-        if action == "simple_bubble":
-            return f"""你的人设是：
-{context['bot_personality']}
-
-距离上次对话已经有一段时间了，你决定主动说些什么，轻松地开启新的互动。
-
-【你当前的心情】
-{context.get("current_mood", "感觉很平静")}
-
-【聊天环境】
-- 整体印象: {context["stream_impression"]}
-- 聊天风格: {context["chat_style"]}
-
-【最近的聊天记录】
-{context["recent_chat_history"]}
-{expression_habits}
-请生成一条简短的消息，用于水群。
-【要求】
-1. 风格简短随意（5-20字）
-2. 不要提出明确的话题或问题，可以是问候、表达心情或一句随口的话。
-3. 符合你的人设和当前聊天风格。
-4. **你的心情应该影响消息的内容和语气**。
-5. 如果有表达方式参考，在合适时自然使用。
-6. 合理参考历史记录。
-直接输出消息内容，不要解释："""
-
-        else:  # throw_topic
-            return f"""你的人设是：
-{context['bot_personality']}
-
-现在是 {context['current_time']}，你决定在与 "{context['stream_name']}" 的对话中主动发起一次互动。
-
-【你当前的心情】
-{context.get("current_mood", "感觉很平静")}
-
-【聊天环境】
-- 整体印象: {context["stream_impression"]}
-- 聊天风格: {context["chat_style"]}
-- 常见话题: {context["topic_keywords"] or "暂无"}
-
-【最近的聊天记录】
-{context["recent_chat_history"]}
-
-【你的互动意图】
-{topic}
-{expression_habits}
-【构思指南】
-请根据你的互动意图，生成一条有温度的消息。
-- 如果意图是**延续约定**（如回应“晚安”），请直接生成对应的问候。
-- 如果意图是**表达关心**（如跟进对方提到的事），请生成自然、真诚的关心话语。
-- 如果意图是**开启新话题**，请自然地引入话题。
-
-请根据这个意图，生成一条消息，要求：
-1. 自然地引入话题或表达关心。
-2. 长度适中（20-50字）。
-3. 可以结合最近的聊天记录，使对话更连贯。
-4. 符合你的人设和当前聊天风格。
-5. **你的心情会影响你的表达方式**。
-6. 如果有表达方式参考，在合适时自然使用。
-
-直接输出消息内容，不要解释："""
-
     def _clean_json_response(self, response: str) -> str:
         """清理LLM响应中的JSON格式标记"""
         import re

template/bot_config_template.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [inner]
-version = "7.5.3"
+version = "7.5.4"
 
 #----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了MoFox-Bot，不需要阅读----
 #如果你想要修改配置文件，请递增version的值
@@ -195,9 +195,6 @@ auto_ban_duration_hours = 2 # 封禁持续时间（小时）
 shield_prefix = "🛡️ " # 加盾消息前缀
 shield_suffix = " 🛡️" # 加盾消息后缀
 
-[normal_chat] #普通聊天
-willing_mode = "classical" # 回复意愿模式 —— 经典模式：classical，mxp模式：mxp，自定义模式：custom（需要你自己实现）
-
 [tool]
 enable_tool = true # 是否在普通聊天中启用工具
 
@@ -622,13 +619,4 @@ throw_topic_weight = 0.3 # throw_topic动作的基础权重
 
 # --- 调试与监控 ---
 enable_statistics = true # 是否启用统计功能（记录触发次数、决策分布等）
-log_decisions = false # 是否记录每次决策的详细日志（用于调试）
+log_decisions = false # 是否记录每次决策的详细日志（用于调试）
-
-# --- 兼容旧配置（已废弃，建议删除） ---
-interval = 1800 # [已废弃] 请使用 base_interval
-interval_sigma = 120 # [已废弃] 随机化功能已移除
-talk_frequency_adjust = [] # [已废弃] 请使用 enable_time_strategy 和相关配置
-enabled_private_chats = [] # [已废弃] 请使用 whitelist_private
-enabled_group_chats = [] # [已废弃] 请使用 whitelist_group
-enable_cold_start = false # [已废弃] 冷启动功能已移除
-cold_start_cooldown = 86400 # [已废弃] 冷启动功能已移除