Merge remote-tracking branch 'upstream/main-fix' into main-fix

.github/workflows/docker-image.yml

@@ -22,18 +22,18 @@ jobs:
       - name: Login to Docker Hub
         uses: docker/login-action@v3
         with:
-          username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
+          username: ${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}
           password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
 
       - name: Determine Image Tags
         id: tags
         run: |
           if [[ "${{ github.ref }}" == refs/tags/* ]]; then
-            echo "tags=${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:${{ github.ref_name }},${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:latest" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "tags=${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:${{ github.ref_name }},${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:latest" >> $GITHUB_OUTPUT
           elif [ "${{ github.ref }}" == "refs/heads/main" ]; then
-            echo "tags=${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:main,${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:latest" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "tags=${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:main,${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:latest" >> $GITHUB_OUTPUT
           elif [ "${{ github.ref }}" == "refs/heads/main-fix" ]; then
-            echo "tags=${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:main-fix" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "tags=${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:main-fix" >> $GITHUB_OUTPUT
           fi
 
       - name: Build and Push Docker Image
@@ -44,5 +44,5 @@ jobs:
           platforms: linux/amd64,linux/arm64
           tags: ${{ steps.tags.outputs.tags }}
           push: true
-          cache-from: type=registry,ref=${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:buildcache
+          cache-from: type=registry,ref=${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:buildcache
-          cache-to: type=registry,ref=${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:buildcache,mode=max
+          cache-to: type=registry,ref=${{ vars.DOCKERHUB_USERNAME }}/maimbot:buildcache,mode=max

.gitignore

@@ -29,6 +29,7 @@ run_dev.bat
 elua.confirmed
 # C extensions
 *.so
+/results
 
 # Distribution / packaging
 .Python

README.md

@@ -128,11 +128,11 @@
 MaiMBot是一个开源项目，我们非常欢迎你的参与。你的贡献，无论是提交bug报告、功能需求还是代码pr，都对项目非常宝贵。我们非常感谢你的支持！🎉 但无序的讨论会降低沟通效率，进而影响问题的解决速度，因此在提交任何贡献前，请务必先阅读本项目的[贡献指南](CONTRIBUTE.md)
 
 ### 💬交流群
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+- [二群](https://qm.qq.com/q/RzmCiRtHEW) 571780722 【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码
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-
+- [四群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 729957033【已满】（开发和建议相关讨论）不一定有空回复，会优先写文档和代码
 
 
 <div align="left">
@@ -251,10 +251,12 @@ SengokuCola~~纯编程外行，面向cursor编程，很多代码写得不好多
 
 感谢各位大佬！
 
-<a href="https://github.com/SengokuCola/MaiMBot/graphs/contributors">
+<a href="https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot/graphs/contributors">
-  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=SengokuCola/MaiMBot" />
+  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=MaiM-with-u/MaiBot" />
 </a>
 
+**也感谢每一位给麦麦发展提出宝贵意见与建议的用户，感谢陪伴麦麦走到现在的你们**
+
 ## Stargazers over time
 
-[![Stargazers over time](https://starchart.cc/SengokuCola/MaiMBot.svg?variant=adaptive)](https://starchart.cc/SengokuCola/MaiMBot)
+[![Stargazers over time](https://starchart.cc/MaiM-with-u/MaiBot.svg?variant=adaptive)](https://starchart.cc/MaiM-with-u/MaiBot)

bot.py

@@ -203,6 +203,9 @@ def check_eula():
         if eula_new_hash == confirmed_content:
             eula_confirmed = True
             eula_updated = False
+    if eula_new_hash == os.getenv("EULA_AGREE"):
+            eula_confirmed = True
+            eula_updated = False
 
     # 检查隐私条款确认文件是否存在
     if privacy_confirm_file.exists():
@@ -211,11 +214,14 @@ def check_eula():
         if privacy_new_hash == confirmed_content:
             privacy_confirmed = True
             privacy_updated = False
+    if privacy_new_hash  == os.getenv("PRIVACY_AGREE"):
+            privacy_confirmed = True
+            privacy_updated = False
 
     # 如果EULA或隐私条款有更新，提示用户重新确认
     if eula_updated or privacy_updated:
         print("EULA或隐私条款内容已更新，请在阅读后重新确认，继续运行视为同意更新后的以上两款协议")
-        print('输入"同意"或"confirmed"继续运行')
+        print(f'输入"同意"或"confirmed"或设置环境变量"EULA_AGREE={eula_new_hash}"和"PRIVACY_AGREE={privacy_new_hash}"继续运行')
         while True:
             user_input = input().strip().lower()
             if user_input in ["同意", "confirmed"]:

docs/fast_q_a.md

@@ -1,112 +1,58 @@
 ## 快速更新Q&A❓
 
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 - 这个文件用来记录一些常见的新手问题。
 
-<br>
-
 ### 完整安装教程
 
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 [MaiMbot简易配置教程](https://www.bilibili.com/video/BV1zsQ5YCEE6)
 
-<br>
-
 ### Api相关问题
 
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 - 为什么显示:"缺失必要的API KEY" ❓
 
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-  
-
 <img src="API_KEY.png" width=650>
-  
 
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+>你需要在 [Silicon Flow Api](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak) 网站上注册一个账号，然后点击这个链接打开API KEY获取页面。
-
-<br>
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-><br>
->
->你需要在 [Silicon Flow Api](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak) 
->网站上注册一个账号，然后点击这个链接打开API KEY获取页面。
 >
 >点击 "新建API密钥" 按钮新建一个给MaiMBot使用的API KEY。不要忘了点击复制。
 >
 >之后打开MaiMBot在你电脑上的文件根目录，使用记事本或者其他文本编辑器打开 [.env.prod](../.env.prod) 
->这个文件。把你刚才复制的API KEY填入到 "SILICONFLOW_KEY=" 这个等号的右边。
+>这个文件。把你刚才复制的API KEY填入到 `SILICONFLOW_KEY=` 这个等号的右边。
 >
 >在默认情况下，MaiMBot使用的默认Api都是硅基流动的。
->
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-<br>
 
+---
 
 - 我想使用硅基流动之外的Api网站，我应该怎么做 ❓
 
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->
 >你需要使用记事本或者其他文本编辑器打开config目录下的 [bot_config.toml](../config/bot_config.toml) 
->然后修改其中的 "provider = " 字段。同时不要忘记模仿 [.env.prod](../.env.prod) 
->文件的写法添加 Api Key 和 Base URL。
 >
->举个例子，如果你写了 " provider = \"ABC\" "，那你需要相应的在 [.env.prod](../.env.prod) 
+>然后修改其中的 `provider = ` 字段。同时不要忘记模仿 [.env.prod](../.env.prod) 文件的写法添加 Api Key 和 Base URL。
->文件里添加形如 " ABC_BASE_URL = https://api.abc.com/v1 " 和 " ABC_KEY = sk-1145141919810 " 的字段。
 >
->**如果你对AI没有较深的了解，修改识图模型和嵌入模型的provider字段可能会产生bug，因为你从Api网站调用了一个并不存在的模型**
+>举个例子，如果你写了 `provider = "ABC"`，那你需要相应的在 [.env.prod](../.env.prod) 文件里添加形如 `ABC_BASE_URL = https://api.abc.com/v1` 和 `ABC_KEY = sk-1145141919810` 的字段。
 >
->这个时候，你需要把字段的值改回 "provider = \"SILICONFLOW\" " 以此解决bug。
+>**如果你对AI模型没有较深的了解，修改识图模型和嵌入模型的provider字段可能会产生bug，因为你从Api网站调用了一个并不存在的模型**
 >
-><br>
+>这个时候，你需要把字段的值改回 `provider = "SILICONFLOW"` 以此解决此问题。
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-<br>
 
 ### MongoDB相关问题
 
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-
 - 我应该怎么清空bot内存储的表情包 ❓
 
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-<br>
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-><br>
->
 >打开你的MongoDB Compass软件，你会在左上角看到这样的一个界面：
 >
-><br>
->
 ><img src="MONGO_DB_0.png" width=250>
 >
 ><br>
 >
 >点击 "CONNECT" 之后，点击展开 MegBot 标签栏
 >
-><br>
->
 ><img src="MONGO_DB_1.png" width=250>
 >
 ><br>
 >
 >点进 "emoji" 再点击 "DELETE" 删掉所有条目，如图所示
 >
-><br>
->
 ><img src="MONGO_DB_2.png" width=450>
 >
 ><br>
@@ -116,63 +62,54 @@
 >MaiMBot的所有图片均储存在 [data](../data) 文件夹内，按类型分为 [emoji](../data/emoji) 和 [image](../data/image)
 >
 >在删除服务器数据时不要忘记清空这些图片。
->
-><br>
-
-<br>
-
-- 为什么我连接不上MongoDB服务器 ❓
 
 ---
 
+- 为什么我连接不上MongoDB服务器 ❓
 
-><br>
->
 >这个问题比较复杂，但是你可以按照下面的步骤检查，看看具体是什么问题
 >
-><br>
->
 > 1. 检查有没有把 mongod.exe 所在的目录添加到 path。 具体可参照
 >
-><br>
->
 >&emsp;&emsp;[CSDN-windows10设置环境变量Path详细步骤](https://blog.csdn.net/flame_007/article/details/106401215)
 >
-><br>
->
 >&emsp;&emsp;**需要往path里填入的是 exe 所在的完整目录！不带 exe 本体**
 >
 ><br>
 >
 > 2. 环境变量添加完之后，可以按下`WIN+R`,在弹出的小框中输入`powershell`，回车，进入到powershell界面后，输入`mongod --version`如果有输出信息，就说明你的环境变量添加成功了。
 >     接下来，直接输入`mongod --port 27017`命令(`--port`指定了端口，方便在可视化界面中连接)，如果连不上，很大可能会出现
->```
+>```shell
 >"error":"NonExistentPath: Data directory \\data\\db not found. Create the missing directory or specify another path using (1) the --dbpath command line option, or (2) by adding the 'storage.dbPath' option in the configuration file."
 >```
 >这是因为你的C盘下没有`data\db`文件夹，mongo不知道将数据库文件存放在哪，不过不建议在C盘中添加,因为这样你的C盘负担会很大，可以通过`mongod --dbpath=PATH --port 27017`来执行，将`PATH`替换成你的自定义文件夹，但是不要放在mongodb的bin文件夹下！例如，你可以在D盘中创建一个mongodata文件夹，然后命令这样写
->```mongod --dbpath=D:\mongodata --port 27017```
+>```shell
->
+>mongod --dbpath=D:\mongodata --port 27017
+>```
 >
 >如果还是不行，有可能是因为你的27017端口被占用了
 >通过命令
->```
+>```shell
 > netstat -ano | findstr :27017
 >```
 >可以查看当前端口是否被占用，如果有输出,其一般的格式是这样的
->``` 
+>```shell
->TCP    127.0.0.1:27017        0.0.0.0:0              LISTENING       5764
+> TCP    127.0.0.1:27017        0.0.0.0:0              LISTENING       5764
->TCP     127.0.0.1:27017        127.0.0.1:63387        ESTABLISHED     5764
+> TCP    127.0.0.1:27017        127.0.0.1:63387        ESTABLISHED     5764
 > TCP    127.0.0.1:27017        127.0.0.1:63388        ESTABLISHED     5764
 > TCP    127.0.0.1:27017        127.0.0.1:63389        ESTABLISHED     5764
 >```
 >最后那个数字就是PID,通过以下命令查看是哪些进程正在占用
->```tasklist /FI "PID eq 5764"```
+>```shell
->如果是无关紧要的进程，可以通过`taskkill`命令关闭掉它，例如`Taskkill /F /PID 5764`
+>tasklist /FI "PID eq 5764"
->如果你对命令行实在不熟悉，可以通过`Ctrl+Shift+Esc`调出任务管理器，在搜索框中输入PID，也可以找到相应的进程。
->如果你害怕关掉重要进程，可以修改`.env.dev`中的`MONGODB_PORT`为其它值，并在启动时同时修改`--port`参数为一样的值
 >```
+>如果是无关紧要的进程，可以通过`taskkill`命令关闭掉它，例如`Taskkill /F /PID 5764`
+>
+>如果你对命令行实在不熟悉，可以通过`Ctrl+Shift+Esc`调出任务管理器，在搜索框中输入PID，也可以找到相应的进程。
+>
+>如果你害怕关掉重要进程，可以修改`.env.dev`中的`MONGODB_PORT`为其它值，并在启动时同时修改`--port`参数为一样的值
+>```ini
 >MONGODB_HOST=127.0.0.1
 >MONGODB_PORT=27017 #修改这里
 >DATABASE_NAME=MegBot
->```
+>```
-><br>

results/personality_result.json

@@ -1,46 +0,0 @@
-{
-  "final_scores": {
-    "开放性": 5.5,
-    "尽责性": 5.0,
-    "外向性": 6.0,
-    "宜人性": 1.5,
-    "神经质": 6.0
-  },
-  "scenarios": [
-    {
-      "场景": "在团队项目中，你发现一个同事的工作质量明显低于预期，这可能会影响整个项目的进度。",
-      "评估维度": [
-        "尽责性",
-        "宜人性"
-      ]
-    },
-    {
-      "场景": "你被邀请参加一个完全陌生的社交活动，现场都是不认识的人。",
-      "评估维度": [
-        "外向性",
-        "神经质"
-      ]
-    },
-    {
-      "场景": "你的朋友向你推荐了一个新的艺术展览，但风格与你平时接触的完全不同。",
-      "评估维度": [
-        "开放性",
-        "外向性"
-      ]
-    },
-    {
-      "场景": "在工作中，你遇到了一个技术难题，需要学习全新的技术栈。",
-      "评估维度": [
-        "开放性",
-        "尽责性"
-      ]
-    },
-    {
-      "场景": "你的朋友因为个人原因情绪低落，向你寻求帮助。",
-      "评估维度": [
-        "宜人性",
-        "神经质"
-      ]
-    }
-  ]
-}

src/plugins/chat/__init__.py

@@ -92,8 +92,11 @@ async def _(bot: Bot):
 
 @msg_in.handle()
 async def _(bot: Bot, event: MessageEvent, state: T_State):
-    await chat_bot.handle_message(event, bot)
+    #处理合并转发消息
-
+    if "forward" in event.message:
+        await chat_bot.handle_forward_message(event , bot)
+    else :
+        await chat_bot.handle_message(event, bot)
 
 @notice_matcher.handle()
 async def _(bot: Bot, event: NoticeEvent, state: T_State):

src/plugins/chat/bot.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from nonebot.adapters.onebot.v11 import (
     Bot,
     MessageEvent,
     PrivateMessageEvent,
+    GroupMessageEvent,
     NoticeEvent,
     PokeNotifyEvent,
     GroupRecallNoticeEvent,
@@ -411,6 +412,69 @@ class ChatBot:
 
         await self.message_process(message_cq)
 
+    async def handle_forward_message(self, event: MessageEvent, bot: Bot) -> None:
+        """专用于处理合并转发的消息处理器"""
+
+        # 获取合并转发消息的详细信息
+        forward_info = await bot.get_forward_msg(message_id=event.message_id)
+        messages = forward_info["messages"]
+
+        # 构建合并转发消息的文本表示
+        processed_messages = []
+        for node in messages:
+            # 提取发送者昵称
+            nickname = node["sender"].get("nickname", "未知用户")
+            
+            # 处理消息内容
+            message_content = []
+            for seg in node["message"]: 
+                if seg["type"] == "text":
+                    message_content.append(seg["data"]["text"])
+                elif seg["type"] == "image":
+                    message_content.append("[图片]")
+                elif seg["type"] =="face":
+                    message_content.append("[表情]")
+                elif seg["type"] == "at":
+                    message_content.append(f"@{seg['data'].get('qq', '未知用户')}")
+                else:
+                    message_content.append(f"[{seg['type']}]")
+            
+            # 拼接为【昵称】+ 内容
+            processed_messages.append(f"【{nickname}】{''.join(message_content)}")
+
+        # 组合所有消息
+        combined_message = "\n".join(processed_messages)
+        combined_message = f"合并转发消息内容：\n{combined_message}"
+        
+        # 构建用户信息（使用转发消息的发送者）
+        user_info = UserInfo(
+            user_id=event.user_id,
+            user_nickname=event.sender.nickname,
+            user_cardname=event.sender.card if hasattr(event.sender, "card") else None,
+            platform="qq",
+        )
+
+        # 构建群聊信息（如果是群聊）
+        group_info = None
+        if isinstance(event, GroupMessageEvent):
+            group_info = GroupInfo(
+                group_id=event.group_id,
+                group_name= None,
+                platform="qq"
+            )
+
+        # 创建消息对象
+        message_cq = MessageRecvCQ(
+            message_id=event.message_id,
+            user_info=user_info,
+            raw_message=combined_message,
+            group_info=group_info,
+            reply_message=event.reply,
+            platform="qq",
+        )
+
+        # 进入标准消息处理流程
+        await self.message_process(message_cq)
 
 # 创建全局ChatBot实例
 chat_bot = ChatBot()

src/plugins/memory_system/draw_memory.py

@@ -7,14 +7,17 @@ import jieba
 import matplotlib.pyplot as plt
 import networkx as nx
 from dotenv import load_dotenv
-from src.common.logger import get_module_logger
+from loguru import logger
+# from src.common.logger import get_module_logger
 
-logger = get_module_logger("draw_memory")
+# logger = get_module_logger("draw_memory")
 
 # 添加项目根目录到 Python 路径
 root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../.."))
 sys.path.append(root_path)
 
+print(root_path)
+
 from src.common.database import db  # noqa: E402
 
 # 加载.env.dev文件

src/plugins/memory_system/memory.py

@@ -594,7 +594,7 @@ class Hippocampus:
 
         logger.info("[遗忘] 开始检查数据库... 当前Logger信息:")
         # logger.info(f"- Logger名称: {logger.name}")
-        logger.info(f"- Logger等级: {logger.level}")
+        # logger.info(f"- Logger等级: {logger.level}")
         # logger.info(f"- Logger处理器: {[handler.__class__.__name__ for handler in logger.handlers]}")
 
         # logger2 = setup_logger(LogModule.MEMORY)

src/plugins/personality/big5_test.py

@@ -0,0 +1,111 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+# from .questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS, FACTOR_DESCRIPTIONS
+
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+
+current_dir = Path(__file__).resolve().parent
+project_root = current_dir.parent.parent.parent
+env_path = project_root / ".env.prod"
+
+root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../.."))
+sys.path.append(root_path)
+
+from src.plugins.personality.scene import get_scene_by_factor,get_all_scenes,PERSONALITY_SCENES
+from src.plugins.personality.questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS,FACTOR_DESCRIPTIONS
+from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel 
+
+
+
+class BigFiveTest:
+    def __init__(self):
+        self.questions = PERSONALITY_QUESTIONS
+        self.factors = FACTOR_DESCRIPTIONS
+        
+    def run_test(self):
+        """运行测试并收集答案"""
+        print("\n欢迎参加中国大五人格测试！")
+        print("\n本测试采用六级评分，请根据每个描述与您的符合程度进行打分：")
+        print("1 = 完全不符合")
+        print("2 = 比较不符合")
+        print("3 = 有点不符合")
+        print("4 = 有点符合")
+        print("5 = 比较符合")
+        print("6 = 完全符合")
+        print("\n请认真阅读每个描述，选择最符合您实际情况的选项。\n")
+        
+        answers = {}
+        for question in self.questions:
+            while True:
+                try:
+                    print(f"\n{question['id']}. {question['content']}")
+                    score = int(input("您的评分（1-6）: "))
+                    if 1 <= score <= 6:
+                        answers[question['id']] = score
+                        break
+                    else:
+                        print("请输入1-6之间的数字！")
+                except ValueError:
+                    print("请输入有效的数字！")
+        
+        return self.calculate_scores(answers)
+    
+    def calculate_scores(self, answers):
+        """计算各维度得分"""
+        results = {}
+        factor_questions = {
+            "外向性": [],
+            "神经质": [],
+            "严谨性": [],
+            "开放性": [],
+            "宜人性": []
+        }
+        
+        # 将题目按因子分类
+        for q in self.questions:
+            factor_questions[q['factor']].append(q)
+        
+        # 计算每个维度的得分
+        for factor, questions in factor_questions.items():
+            total_score = 0
+            for q in questions:
+                score = answers[q['id']]
+                # 处理反向计分题目
+                if q['reverse_scoring']:
+                    score = 7 - score  # 6分量表反向计分为7减原始分
+                total_score += score
+            
+            # 计算平均分
+            avg_score = round(total_score / len(questions), 2)
+            results[factor] = {
+                "得分": avg_score,
+                "题目数": len(questions),
+                "总分": total_score
+            }
+        
+        return results
+
+    def get_factor_description(self, factor):
+        """获取因子的详细描述"""
+        return self.factors[factor]
+
+def main():
+    test = BigFiveTest()
+    results = test.run_test()
+    
+    print("\n测试结果：")
+    print("=" * 50)
+    for factor, data in results.items():
+        print(f"\n{factor}:")
+        print(f"平均分: {data['得分']} (总分: {data['总分']}, 题目数: {data['题目数']})")
+        print("-" * 30)
+        description = test.get_factor_description(factor)
+        print("维度说明:", description['description'][:100] + "...")
+        print("\n特征词:", ", ".join(description['trait_words']))
+    print("=" * 50)
+    
+if __name__ == "__main__":
+    main()

src/plugins/personality/offline_llm.py

@@ -11,7 +11,7 @@ logger = get_module_logger("offline_llm")
 
 
 class LLMModel:
-    def __init__(self, model_name="deepseek-ai/DeepSeek-V3", **kwargs):
+    def __init__(self, model_name="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3", **kwargs):
         self.model_name = model_name
         self.params = kwargs
         self.api_key = os.getenv("SILICONFLOW_KEY")

src/plugins/personality/questionnaire.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+# 人格测试问卷题目 王孟成, 戴晓阳, & 姚树桥. (2011). 中国大五人格问卷的初步编制Ⅲ:简式版的制定及信效度检验. 中国临床心理学杂志, 19(04), Article 04.
+# 王孟成, 戴晓阳, & 姚树桥. (2010). 中国大五人格问卷的初步编制Ⅰ:理论框架与信度分析. 中国临床心理学杂志, 18(05), Article 05.
+
+PERSONALITY_QUESTIONS = [
+    # 神经质维度 (F1)
+    {"id": 1, "content": "我常担心有什么不好的事情要发生", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 2, "content": "我常感到害怕", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 3, "content": "有时我觉得自己一无是处", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 4, "content": "我很少感到忧郁或沮丧", "factor": "神经质", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 5, "content": "别人一句漫不经心的话，我常会联系在自己身上", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 6, "content": "在面对压力时，我有种快要崩溃的感觉", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 7, "content": "我常担忧一些无关紧要的事情", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 8, "content": "我常常感到内心不踏实", "factor": "神经质", "reverse_scoring": False},
+    
+    # 严谨性维度 (F2)
+    {"id": 9, "content": "在工作上，我常只求能应付过去便可", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 10, "content": "一旦确定了目标，我会坚持努力地实现它", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 11, "content": "我常常是仔细考虑之后才做出决定", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 12, "content": "别人认为我是个慎重的人", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 13, "content": "做事讲究逻辑和条理是我的一个特点", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 14, "content": "我喜欢一开头就把事情计划好", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 15, "content": "我工作或学习很勤奋", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 16, "content": "我是个倾尽全力做事的人", "factor": "严谨性", "reverse_scoring": False},
+    
+    # 宜人性维度 (F3)
+    {"id": 17, "content": "尽管人类社会存在着一些阴暗的东西（如战争、罪恶、欺诈），我仍然相信人性总的来说是善良的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 18, "content": "我觉得大部分人基本上是心怀善意的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 19, "content": "虽然社会上有骗子，但我觉得大部分人还是可信的", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 20, "content": "我不太关心别人是否受到不公正的待遇", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 21, "content": "我时常觉得别人的痛苦与我无关", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 22, "content": "我常为那些遭遇不幸的人感到难过", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 23, "content": "我是那种只照顾好自己，不替别人担忧的人", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 24, "content": "当别人向我诉说不幸时，我常感到难过", "factor": "宜人性", "reverse_scoring": False},
+    
+    # 开放性维度 (F4)
+    {"id": 25, "content": "我的想象力相当丰富", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 26, "content": "我头脑中经常充满生动的画面", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 27, "content": "我对许多事情有着很强的好奇心", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 28, "content": "我喜欢冒险", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 29, "content": "我是个勇于冒险，突破常规的人", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 30, "content": "我身上具有别人没有的冒险精神", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 31, "content": "我渴望学习一些新东西，即使它们与我的日常生活无关", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 32, "content": "我很愿意也很容易接受那些新事物、新观点、新想法", "factor": "开放性", "reverse_scoring": False},
+    
+    # 外向性维度 (F5)
+    {"id": 33, "content": "我喜欢参加社交与娱乐聚会", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 34, "content": "我对人多的聚会感到乏味", "factor": "外向性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 35, "content": "我尽量避免参加人多的聚会和嘈杂的环境", "factor": "外向性", "reverse_scoring": True},
+    {"id": 36, "content": "在热闹的聚会上，我常常表现主动并尽情玩耍", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 37, "content": "有我在的场合一般不会冷场", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 38, "content": "我希望成为领导者而不是被领导者", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 39, "content": "在一个团体中，我希望处于领导地位", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False},
+    {"id": 40, "content": "别人多认为我是一个热情和友好的人", "factor": "外向性", "reverse_scoring": False}
+]
+
+# 因子维度说明
+FACTOR_DESCRIPTIONS = {
+    "外向性": {
+        "description": "反映个体神经系统的强弱和动力特征。外向性主要表现为个体在人际交往和社交活动中的倾向性，包括对社交活动的兴趣、对人群的态度、社交互动中的主动程度以及在群体中的影响力。高分者倾向于积极参与社交活动，乐于与人交往，善于表达自我，并往往在群体中发挥领导作用；低分者则倾向于独处，不喜欢热闹的社交场合，表现出内向、安静的特征。",
+        "trait_words": ["热情", "活力", "社交", "主动"],
+        "subfactors": {
+            "合群性": "个体愿意与他人聚在一起，即接近人群的倾向；高分表现乐群、好交际，低分表现封闭、独处",
+            "热情": "个体对待别人时所表现出的态度；高分表现热情好客，低分表现冷淡",
+            "支配性": "个体喜欢指使、操纵他人，倾向于领导别人的特点；高分表现好强、发号施令，低分表现顺从、低调",
+            "活跃": "个体精力充沛，活跃、主动性等特点；高分表现活跃，低分表现安静"
+        }
+    },
+    "神经质": {
+        "description": "反映个体情绪的状态和体验内心苦恼的倾向性。这个维度主要关注个体在面对压力、挫折和日常生活挑战时的情绪稳定性和适应能力。它包含了对焦虑、抑郁、愤怒等负面情绪的敏感程度，以及个体对这些情绪的调节和控制能力。高分者容易体验负面情绪，对压力较为敏感，情绪波动较大；低分者则表现出较强的情绪稳定性，能够较好地应对压力和挫折。",
+        "trait_words": ["稳定", "沉着", "从容", "坚韧"],
+        "subfactors": {
+            "焦虑": "个体体验焦虑感的个体差异；高分表现坐立不安，低分表现平静",
+            "抑郁": "个体体验抑郁情感的个体差异；高分表现郁郁寡欢，低分表现平静",
+            "敏感多疑": "个体常常关注自己的内心活动，行为和过于意识人对自己的看法、评价；高分表现敏感多疑，低分表现淡定、自信",
+            "脆弱性": "个体在危机或困难面前无力、脆弱的特点；高分表现无能、易受伤、逃避，低分表现坚强",
+            "愤怒-敌意": "个体准备体验愤怒，及相关情绪的状态；高分表现暴躁易怒，低分表现平静"
+        }
+    },
+    "严谨性": {
+        "description": "反映个体在目标导向行为上的组织、坚持和动机特征。这个维度体现了个体在工作、学习等目标性活动中的自我约束和行为管理能力。它涉及到个体的责任感、自律性、计划性、条理性以及完成任务的态度。高分者往往表现出强烈的责任心、良好的组织能力、谨慎的决策风格和持续的努力精神；低分者则可能表现出随意性强、缺乏规划、做事马虎或易放弃的特点。",
+        "trait_words": ["负责", "自律", "条理", "勤奋"],
+        "subfactors": {
+            "责任心": "个体对待任务和他人认真负责，以及对自己承诺的信守；高分表现有责任心、负责任，低分表现推卸责任、逃避处罚",
+            "自我控制": "个体约束自己的能力，及自始至终的坚持性；高分表现自制、有毅力，低分表现冲动、无毅力",
+            "审慎性": "个体在采取具体行动前的心理状态；高分表现谨慎、小心，低分表现鲁莽、草率",
+            "条理性": "个体处理事务和工作的秩序，条理和逻辑性；高分表现整洁、有秩序，低分表现混乱、遗漏",
+            "勤奋": "个体工作和学习的努力程度及为达到目标而表现出的进取精神；高分表现勤奋、刻苦，低分表现懒散"
+        }
+    },
+    "开放性": {
+        "description": "反映个体对新异事物、新观念和新经验的接受程度，以及在思维和行为方面的创新倾向。这个维度体现了个体在认知和体验方面的广度、深度和灵活性。它包括对艺术的欣赏能力、对知识的求知欲、想象力的丰富程度，以及对冒险和创新的态度。高分者往往具有丰富的想象力、广泛的兴趣、开放的思维方式和创新的倾向；低分者则倾向于保守、传统，喜欢熟悉和常规的事物。",
+        "trait_words": ["创新", "好奇", "艺术", "冒险"],
+        "subfactors": {
+            "幻想": "个体富于幻想和想象的水平；高分表现想象力丰富，低分表现想象力匮乏",
+            "审美": "个体对于艺术和美的敏感与热爱程度；高分表现富有艺术气息，低分表现一般对艺术不敏感",
+            "好奇心": "个体对未知事物的态度；高分表现兴趣广泛、好奇心浓，低分表现兴趣少、无好奇心",
+            "冒险精神": "个体愿意尝试有风险活动的个体差异；高分表现好冒险，低分表现保守",
+            "价值观念": "个体对新事物、新观念、怪异想法的态度；高分表现开放、坦然接受新事物，低分则相反"
+        }
+    },
+    "宜人性": {
+        "description": "反映个体在人际关系中的亲和倾向，体现了对他人的关心、同情和合作意愿。这个维度主要关注个体与他人互动时的态度和行为特征，包括对他人的信任程度、同理心水平、助人意愿以及在人际冲突中的处理方式。高分者通常表现出友善、富有同情心、乐于助人的特质，善于与他人建立和谐关系；低分者则可能表现出较少的人际关注，在社交互动中更注重自身利益，较少考虑他人感受。",
+        "trait_words": ["友善", "同理", "信任", "合作"],
+        "subfactors": {
+            "信任": "个体对他人和/或他人言论的相信程度；高分表现信任他人，低分表现怀疑",
+            "体贴": "个体对别人的兴趣和需要的关注程度；高分表现体贴、温存，低分表现冷漠、不在乎",
+            "同情": "个体对处于不利地位的人或物的态度；高分表现富有同情心，低分表现冷漠"
+        }
+    }
+} 

src/plugins/personality/renqingziji.py

@@ -5,16 +5,19 @@ from pathlib import Path
 from dotenv import load_dotenv
 import sys
 
+'''
+第一种方案：基于情景评估的人格测定
+'''
 current_dir = Path(__file__).resolve().parent
-# 获取项目根目录（上三层目录）
 project_root = current_dir.parent.parent.parent
-# env.dev文件路径
 env_path = project_root / ".env.prod"
 
 root_path = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../.."))
 sys.path.append(root_path)
 
-from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel  # noqa E402
+from src.plugins.personality.scene import get_scene_by_factor,get_all_scenes,PERSONALITY_SCENES
+from src.plugins.personality.questionnaire import PERSONALITY_QUESTIONS,FACTOR_DESCRIPTIONS
+from src.plugins.personality.offline_llm import LLMModel 
 
 # 加载环境变量
 if env_path.exists():
@@ -25,29 +28,32 @@ else:
     print("将使用默认配置")
 
 
-class PersonalityEvaluator:
+class PersonalityEvaluator_direct:
     def __init__(self):
-        self.personality_traits = {"开放性": 0, "尽责性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0}
+        self.personality_traits = {"开放性": 0, "严谨性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0}
-        self.scenarios = [
+        self.scenarios = []
-            {
+        
-                "场景": "在团队项目中，你发现一个同事的工作质量明显低于预期，这可能会影响整个项目的进度。",
+        # 为每个人格特质获取对应的场景
-                "评估维度": ["尽责性", "宜人性"],
+        for trait in PERSONALITY_SCENES:
-            },
+            scene = get_scene_by_factor(trait)
-            {"场景": "你被邀请参加一个完全陌生的社交活动，现场都是不认识的人。", "评估维度": ["外向性", "神经质"]},
+            # 为每个场景添加评估维度
-            {
+            # 主维度是当前特质，次维度随机选择一个其他特质
-                "场景": "你的朋友向你推荐了一个新的艺术展览，但风格与你平时接触的完全不同。",
+            other_traits = [t for t in PERSONALITY_SCENES if t != trait]
-                "评估维度": ["开放性", "外向性"],
+            import random
-            },
+            secondary_trait = random.choice(other_traits)
-            {"场景": "在工作中，你遇到了一个技术难题，需要学习全新的技术栈。", "评估维度": ["开放性", "尽责性"]},
+            
-            {"场景": "你的朋友因为个人原因情绪低落，向你寻求帮助。", "评估维度": ["宜人性", "神经质"]},
+            self.scenarios.append({
-        ]
+                "场景": scene["scenario"],
+                "评估维度": [trait, secondary_trait]
+            })
+            
         self.llm = LLMModel()
 
     def evaluate_response(self, scenario: str, response: str, dimensions: List[str]) -> Dict[str, float]:
         """
         使用 DeepSeek AI 评估用户对特定场景的反应
         """
-        prompt = f"""请根据以下场景和用户描述，评估用户在大五人格模型中的相关维度得分（0-10分）。
+        prompt = f"""请根据以下场景和用户描述，评估用户在大五人格模型中的相关维度得分（1-6分）。
 场景：{scenario}
 用户描述：{response}
 
@@ -59,14 +65,22 @@ class PersonalityEvaluator:
     "维度2": 分数
 }}
 
-评估标准：
+评分标准：
+1 = 非常不符合
+2 = 比较不符合
+3 = 有点不符合
+4 = 有点符合
+5 = 比较符合
+6 = 非常符合
+
+评估维度说明：
 - 开放性：对新事物的接受程度和创造性思维
-- 尽责性：计划性、组织性和责任感
+- 严谨性：计划性、组织性和责任感
 - 外向性：社交倾向和能量水平
 - 宜人性：同理心、合作性和友善程度
 - 神经质：情绪稳定性和压力应对能力
 
-请确保分数在0-10之间，并给出合理的评估理由。"""
+请确保分数在1-6之间，并给出合理的评估理由。"""
 
         try:
             ai_response, _ = self.llm.generate_response(prompt)
@@ -76,25 +90,26 @@ class PersonalityEvaluator:
             if start_idx != -1 and end_idx != 0:
                 json_str = ai_response[start_idx:end_idx]
                 scores = json.loads(json_str)
-                # 确保所有分数在0-10之间
+                # 确保所有分数在1-6之间
-                return {k: max(0, min(10, float(v))) for k, v in scores.items()}
+                return {k: max(1, min(6, float(v))) for k, v in scores.items()}
             else:
                 print("AI响应格式不正确，使用默认评分")
-                return {dim: 5.0 for dim in dimensions}
+                return {dim: 3.5 for dim in dimensions}
         except Exception as e:
             print(f"评估过程出错：{str(e)}")
-            return {dim: 5.0 for dim in dimensions}
+            return {dim: 3.5 for dim in dimensions}
 
 
 def main():
     print("欢迎使用人格形象创建程序！")
     print("接下来，您将面对一系列场景。请根据您想要创建的角色形象，描述在该场景下可能的反应。")
     print("每个场景都会评估不同的人格维度，最终得出完整的人格特征评估。")
+    print("评分标准：1=非常不符合，2=比较不符合，3=有点不符合，4=有点符合，5=比较符合，6=非常符合")
     print("\n准备好了吗？按回车键开始...")
     input()
 
-    evaluator = PersonalityEvaluator()
+    evaluator = PersonalityEvaluator_direct()
-    final_scores = {"开放性": 0, "尽责性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0}
+    final_scores = {"开放性": 0, "严谨性": 0, "外向性": 0, "宜人性": 0, "神经质": 0}
     dimension_counts = {trait: 0 for trait in final_scores.keys()}
 
     for i, scenario_data in enumerate(evaluator.scenarios, 1):
@@ -119,7 +134,7 @@ def main():
         print("\n当前评估结果：")
         print("-" * 30)
         for dimension, score in scores.items():
-            print(f"{dimension}: {score}/10")
+            print(f"{dimension}: {score}/6")
 
         if i < len(evaluator.scenarios):
             print("\n按回车键继续下一个场景...")
@@ -133,7 +148,7 @@ def main():
     print("\n最终人格特征评估结果：")
     print("-" * 30)
     for trait, score in final_scores.items():
-        print(f"{trait}: {score}/10")
+        print(f"{trait}: {score}/6")
 
     # 保存结果
     result = {"final_scores": final_scores, "scenarios": evaluator.scenarios}

src/plugins/personality/scene.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+from typing import Dict, List
+
+PERSONALITY_SCENES = {
+    "外向性": {
+        "scenario": """你刚刚搬到一个新的城市工作。今天是你入职的第一天，在公司的电梯里，一位同事微笑着和你打招呼：
+        
+同事：「嗨！你是新来的同事吧？我是市场部的小林。」
+
+同事看起来很友善，还主动介绍说：「待会午饭时间，我们部门有几个人准备一起去楼下新开的餐厅，你要一起来吗？可以认识一下其他同事。」""",
+        "explanation": "这个场景通过职场社交情境，观察个体对于新环境、新社交圈的态度和反应倾向。"
+    },
+    
+    "神经质": {
+        "scenario": """你正在准备一个重要的项目演示，这关系到你的晋升机会。就在演示前30分钟，你收到了主管发来的消息：
+
+主管：「临时有个变动，CEO也会来听你的演示。他对这个项目特别感兴趣。」
+
+正当你准备回复时，主管又发来一条：「对了，能不能把演示时间压缩到15分钟？CEO下午还有其他安排。你之前准备的是30分钟的版本对吧？」""",
+        "explanation": "这个场景通过突发的压力情境，观察个体在面对计划外变化时的情绪反应和调节能力。"
+    },
+    
+    "严谨性": {
+        "scenario": """你是团队的项目负责人，刚刚接手了一个为期两个月的重要项目。在第一次团队会议上：
+
+小王：「老大，我觉得两个月时间很充裕，我们先做着看吧，遇到问题再解决。」
+
+小张：「要不要先列个时间表？不过感觉太详细的计划也没必要，点到为止就行。」
+
+小李：「客户那边说如果能提前完成有奖励，我觉得我们可以先做快一点的部分。」""",
+        "explanation": "这个场景通过项目管理情境，体现个体在工作方法、计划性和责任心方面的特征。"
+    },
+    
+    "开放性": {
+        "scenario": """周末下午，你的好友小美兴致勃勃地给你打电话：
+
+小美：「我刚发现一个特别有意思的沉浸式艺术展！不是传统那种挂画的展览，而是把整个空间都变成了艺术品。观众要穿特制的服装，还要带上VR眼镜，好像还有AI实时互动！」
+
+小美继续说：「虽然票价不便宜，但听说体验很独特。网上评价两极分化，有人说是前所未有的艺术革新，也有人说是哗众取宠。要不要周末一起去体验一下？」""",
+        "explanation": "这个场景通过新型艺术体验，反映个体对创新事物的接受程度和尝试意愿。"
+    },
+    
+    "宜人性": {
+        "scenario": """在回家的公交车上，你遇到这样一幕：
+
+一位老奶奶颤颤巍巍地上了车，车上座位已经坐满了。她站在你旁边，看起来很疲惫。这时你听到前排两个年轻人的对话：
+
+年轻人A：「那个老太太好像站不稳，看起来挺累的。」
+
+年轻人B：「现在的老年人真是...我看她包里还有菜，肯定是去菜市场买完菜回来的，这么多人都不知道叫子女开车接送。」
+
+就在这时，老奶奶一个趔趄，差点摔倒。她扶住了扶手，但包里的东西洒了一些出来。""",
+        "explanation": "这个场景通过公共场合的助人情境，体现个体的同理心和对他人需求的关注程度。"
+    }
+}
+
+def get_scene_by_factor(factor: str) -> Dict:
+    """
+    根据人格因子获取对应的情景测试
+    
+    Args:
+        factor (str): 人格因子名称
+        
+    Returns:
+        Dict: 包含情景描述的字典
+    """
+    return PERSONALITY_SCENES.get(factor, None)
+
+def get_all_scenes() -> Dict:
+    """
+    获取所有情景测试
+    
+    Returns:
+        Dict: 所有情景测试的字典
+    """
+    return PERSONALITY_SCENES

webui.py

@@ -1,14 +1,36 @@
 import gradio as gr
 import os
 import toml
+import signal
+import sys
 import requests
-from src.common.logger import get_module_logger
+try:
+    from src.common.logger import get_module_logger
+    logger = get_module_logger("webui")
+except ImportError:
+    from loguru import logger
+    # 检查并创建日志目录
+    log_dir = "logs/webui"
+    if not os.path.exists(log_dir):
+        os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+    # 配置控制台输出格式
+    logger.remove()  # 移除默认的处理器
+    logger.add(sys.stderr, format="{time:MM-DD HH:mm} | webui | {message}")  # 添加控制台输出
+    logger.add("logs/webui/{time:YYYY-MM-DD}.log", rotation="00:00", format="{time:MM-DD HH:mm} | webui | {message}")
+    logger.warning("检测到src.common.logger并未导入，将使用默认loguru作为日志记录器")
+    logger.warning("如果你是用的是低版本(0.5.13)麦麦，请忽略此警告")
 import shutil
 import ast
 from packaging import version
 from decimal import Decimal
 
-logger = get_module_logger("webui")
+def signal_handler(signum, frame):
+    """处理 Ctrl+C 信号"""
+    logger.info("收到终止信号，正在关闭 Gradio 服务器...")
+    sys.exit(0)
+
+# 注册信号处理器
+signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
 
 is_share = False
 debug = True
@@ -22,14 +44,30 @@ if not os.path.exists(".env.prod"):
     raise FileNotFoundError("环境配置文件 .env.prod 不存在，请检查配置文件路径")
 
 config_data = toml.load("config/bot_config.toml")
+#增加对老版本配置文件支持
+LEGACY_CONFIG_VERSION = version.parse("0.0.1")
+
+#增加最低支持版本
+MIN_SUPPORT_VERSION = version.parse("0.0.8")
+MIN_SUPPORT_MAIMAI_VERSION = version.parse("0.5.13")
+
+if "inner" in config_data:
+    CONFIG_VERSION = config_data["inner"]["version"]
+    PARSED_CONFIG_VERSION = version.parse(CONFIG_VERSION)
+    if PARSED_CONFIG_VERSION < MIN_SUPPORT_VERSION:
+        logger.error("您的麦麦版本过低！！已经不再支持，请更新到最新版本！！")
+        logger.error("最低支持的麦麦版本：" + str(MIN_SUPPORT_MAIMAI_VERSION))
+        raise Exception("您的麦麦版本过低！！已经不再支持，请更新到最新版本！！")
+else:
+    logger.error("您的麦麦版本过低！！已经不再支持，请更新到最新版本！！")
+    logger.error("最低支持的麦麦版本：" + str(MIN_SUPPORT_MAIMAI_VERSION))
+    raise Exception("您的麦麦版本过低！！已经不再支持，请更新到最新版本！！")
+
 
-CONFIG_VERSION = config_data["inner"]["version"]
-PARSED_CONFIG_VERSION = version.parse(CONFIG_VERSION)
 HAVE_ONLINE_STATUS_VERSION = version.parse("0.0.9")
 
-# 添加WebUI配置文件版本
+#添加WebUI配置文件版本
-WEBUI_VERSION = version.parse("0.0.8")
+WEBUI_VERSION = version.parse("0.0.9")
-
 
 # ==============================================
 # env环境配置文件读取部分
@@ -156,7 +194,7 @@ MODEL_PROVIDER_LIST = parse_model_providers(env_config_data)
 # env读取保存结束
 # ==============================================
 
-# 获取在线麦麦数量
+#获取在线麦麦数量
 
 
 def get_online_maimbot(url="http://hyybuth.xyz:10058/api/clients/details", timeout=10):

麦麦开始学习.bat

@@ -1,17 +1,27 @@
 @echo off
+chcp 65001 > nul
 setlocal enabledelayedexpansion
-chcp 65001
 cd /d %~dp0
 
-echo =====================================
+title 麦麦学习系统
-echo 选择Python环境:
+
-echo 1 - venv (推荐)
+cls
-echo 2 - conda
+echo ======================================
-echo =====================================
+echo    警告提示
-choice /c 12 /n /m "输入数字(1或2): "
+echo ======================================
+echo  1.这是一个demo系统,不完善不稳定,仅用于体验/不要塞入过长过大的文本,这会导致信息提取迟缓
+echo ======================================
+
+echo.
+echo ======================================
+echo    请选择Python环境:
+echo    1 - venv (推荐)
+echo    2 - conda
+echo ======================================
+choice /c 12 /n /m "请输入数字选择(1或2): "
 
 if errorlevel 2 (
-    echo =====================================
+    echo ======================================
     set "CONDA_ENV="
     set /p CONDA_ENV="请输入要激活的 conda 环境名称: "
     
@@ -35,11 +45,12 @@ if errorlevel 2 (
     if exist "venv\Scripts\python.exe" (
         venv\Scripts\python src/plugins/zhishi/knowledge_library.py
     ) else (
-        echo =====================================
+        echo ======================================
         echo 错误: venv环境不存在，请先创建虚拟环境
         pause
         exit /b 1
     )
 )
+
 endlocal
 pause