feat：新的人格结构，完成20%

src/heart_flow/heartflow.py

@@ -6,7 +6,9 @@ from src.plugins.config.config import global_config
 from src.plugins.schedule.schedule_generator import bot_schedule
 import asyncio
 from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, HEARTFLOW_STYLE_CONFIG  # noqa: E402
+from src.individuality.individuality import Individuality
 import time
+import random
 
 heartflow_config = LogConfig(
     # 使用海马体专用样式
@@ -40,7 +42,6 @@ class Heartflow:
         self._subheartflows = {}
         self.active_subheartflows_nums = 0
 
-        self.personality_info = " ".join(global_config.PROMPT_PERSONALITY)
 
     async def _cleanup_inactive_subheartflows(self):
         """定期清理不活跃的子心流"""
@@ -81,7 +82,27 @@ class Heartflow:
         logger.debug("麦麦大脑袋转起来了")
         self.current_state.update_current_state_info()
 
-        personality_info = self.personality_info
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+        
+        personality_info = prompt_personality
+        
+        
         current_thinking_info = self.current_mind
         mood_info = self.current_state.mood
         related_memory_info = "memory"
@@ -123,7 +144,25 @@ class Heartflow:
         return await self.minds_summary(sub_minds)
 
     async def minds_summary(self, minds_str):
-        personality_info = self.personality_info
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+        
+        personality_info = prompt_personality
         mood_info = self.current_state.mood
 
         prompt = ""

src/heart_flow/observation.py

@@ -4,7 +4,8 @@ from datetime import datetime
 from src.plugins.models.utils_model import LLM_request
 from src.plugins.config.config import global_config
 from src.common.database import db
-
+from src.individuality.individuality import Individuality
+import random
 
 # 所有观察的基类
 class Observation:
@@ -24,7 +25,6 @@ class ChattingObservation(Observation):
         self.talking_message = []
         self.talking_message_str = ""
         
-        self.personality_info = " ".join(global_config.PROMPT_PERSONALITY)
         self.name = global_config.BOT_NICKNAME
         self.nick_name = global_config.BOT_ALIAS_NAMES
 
@@ -115,8 +115,30 @@ class ChattingObservation(Observation):
     async def update_talking_summary(self, new_messages_str):
         # 基于已经有的talking_summary，和新的talking_message，生成一个summary
         # print(f"更新聊天总结：{self.talking_summary}")
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+        
+        personality_info = prompt_personality
+        
+        
+        
         prompt = ""
-        prompt += f"你{self.personality_info}，请注意识别你自己的聊天发言"
+        prompt += f"{personality_info}，请注意识别你自己的聊天发言"
         prompt += f"你的名字叫：{self.name}，你的昵称是：{self.nick_name}\n"
         prompt += f"你正在参与一个qq群聊的讨论，你记得这个群之前在聊的内容是：{self.observe_info}\n"
         prompt += f"现在群里的群友们产生了新的讨论，有了新的发言，具体内容如下：{new_messages_str}\n"

src/heart_flow/sub_heartflow.py

@@ -11,6 +11,8 @@ from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, SUB_HEARTFLOW_STYLE_
 from src.plugins.chat.utils import get_embedding
 from src.common.database import db
 from typing import Union
+from src.individuality.individuality import Individuality
+import random
 
 subheartflow_config = LogConfig(
     # 使用海马体专用样式
@@ -51,7 +53,6 @@ class SubHeartflow:
         if not self.current_mind:
             self.current_mind = "你什么也没想"
 
-        self.personality_info = " ".join(global_config.PROMPT_PERSONALITY)
 
         self.is_active = False
 
@@ -159,6 +160,25 @@ class SubHeartflow:
         chat_observe_info = observation.observe_info
         # print(f"chat_observe_info：{chat_observe_info}")
 
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+
+
+
+
         # 调取记忆
         related_memory = await HippocampusManager.get_instance().get_memory_from_text(
             text=chat_observe_info, max_memory_num=2, max_memory_length=2, max_depth=3, fast_retrieval=False
@@ -184,7 +204,7 @@ class SubHeartflow:
 
         prompt = ""
         # prompt += f"麦麦的总体想法是：{self.main_heartflow_info}\n\n"
-        prompt += f"你{self.personality_info}\n"
+        prompt += f"{prompt_personality}\n"
         prompt += f"你刚刚在做的事情是：{schedule_info}\n"
         if related_memory_info:
             prompt += f"你想起来你之前见过的回忆：{related_memory_info}。\n以上是你的回忆，不一定是目前聊天里的人说的，也不一定是现在发生的事情，请记住。\n"
@@ -207,6 +227,25 @@ class SubHeartflow:
 
     async def do_thinking_after_reply(self, reply_content, chat_talking_prompt):
         # print("麦麦回复之后脑袋转起来了")
+        
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+        
         current_thinking_info = self.current_mind
         mood_info = self.current_state.mood
 
@@ -219,7 +258,7 @@ class SubHeartflow:
 
         prompt = ""
         # prompt += f"你现在正在做的事情是：{schedule_info}\n"
-        prompt += f"你{self.personality_info}\n"
+        prompt += f"{prompt_personality}\n"
         prompt += f"现在你正在上网，和qq群里的网友们聊天，群里正在聊的话题是：{chat_observe_info}\n"
         prompt += f"刚刚你的想法是{current_thinking_info}。"
         prompt += f"你现在看到了网友们发的新消息:{message_new_info}\n"
@@ -238,12 +277,30 @@ class SubHeartflow:
         self.last_reply_time = time.time()
 
     async def judge_willing(self):
+        # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+        
         # print("麦麦闹情绪了1")
         current_thinking_info = self.current_mind
         mood_info = self.current_state.mood
         # print("麦麦闹情绪了2")
         prompt = ""
-        prompt += f"{self.personality_info}\n"
+        prompt += f"{prompt_personality}\n"
         prompt += "现在你正在上网，和qq群里的网友们聊天"
         prompt += f"你现在的想法是{current_thinking_info}。"
         prompt += f"你现在{mood_info}。"

src/individuality/identity.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List
+
+@dataclass
+class Identity:
+    """身份特征类"""
+    identity_detail: List[str]  # 身份细节描述
+    height: int  # 身高（厘米）
+    weight: int  # 体重（千克）
+    age: int  # 年龄
+    gender: str  # 性别
+    appearance: str  # 外貌特征
+    
+    _instance = None
+    
+    def __new__(cls, *args, **kwargs):
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+        return cls._instance
+    
+    def __init__(self, identity_detail: List[str] = None, height: int = 0, weight: int = 0, 
+                 age: int = 0, gender: str = "", appearance: str = ""):
+        """初始化身份特征
+        
+        Args:
+            identity_detail: 身份细节描述列表
+            height: 身高（厘米）
+            weight: 体重（千克）
+            age: 年龄
+            gender: 性别
+            appearance: 外貌特征
+        """
+        if identity_detail is None:
+            identity_detail = []
+        self.identity_detail = identity_detail
+        self.height = height
+        self.weight = weight
+        self.age = age
+        self.gender = gender
+        self.appearance = appearance
+    
+    @classmethod
+    def get_instance(cls) -> 'Identity':
+        """获取Identity单例实例
+        
+        Returns:
+            Identity: 单例实例
+        """
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = cls()
+        return cls._instance
+    
+    @classmethod
+    def initialize(cls, identity_detail: List[str], height: int, weight: int, 
+                 age: int, gender: str, appearance: str) -> 'Identity':
+        """初始化身份特征
+        
+        Args:
+            identity_detail: 身份细节描述列表
+            height: 身高（厘米）
+            weight: 体重（千克）
+            age: 年龄
+            gender: 性别
+            appearance: 外貌特征
+            
+        Returns:
+            Identity: 初始化后的身份特征实例
+        """
+        instance = cls.get_instance()
+        instance.identity_detail = identity_detail
+        instance.height = height
+        instance.weight = weight
+        instance.age = age
+        instance.gender = gender
+        instance.appearance = appearance
+        return instance
+    
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """将身份特征转换为字典格式"""
+        return {
+            "identity_detail": self.identity_detail,
+            "height": self.height,
+            "weight": self.weight,
+            "age": self.age,
+            "gender": self.gender,
+            "appearance": self.appearance
+        }
+    
+    @classmethod
+    def from_dict(cls, data: dict) -> 'Identity':
+        """从字典创建身份特征实例"""
+        instance = cls.get_instance()
+        for key, value in data.items():
+            setattr(instance, key, value)
+        return instance 

src/individuality/individuality.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+from typing import Optional
+from .personality import Personality
+from .identity import Identity
+
+class Individuality:
+    """个体特征管理类"""
+    _instance = None
+    
+    def __new__(cls, *args, **kwargs):
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+        return cls._instance
+    
+    def __init__(self):
+        self.personality: Optional[Personality] = None
+        self.identity: Optional[Identity] = None
+    
+    @classmethod
+    def get_instance(cls) -> 'Individuality':
+        """获取Individuality单例实例
+        
+        Returns:
+            Individuality: 单例实例
+        """
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = cls()
+        return cls._instance
+    
+    def initialize(self, bot_nickname: str, personality_core: str, personality_sides: list,
+                  identity_detail: list, height: int, weight: int, age: int, 
+                  gender: str, appearance: str) -> None:
+        """初始化个体特征
+        
+        Args:
+            bot_nickname: 机器人昵称
+            personality_core: 人格核心特点
+            personality_sides: 人格侧面描述
+            identity_detail: 身份细节描述
+            height: 身高（厘米）
+            weight: 体重（千克）
+            age: 年龄
+            gender: 性别
+            appearance: 外貌特征
+        """
+        # 初始化人格
+        self.personality = Personality.initialize(
+            bot_nickname=bot_nickname,
+            personality_core=personality_core,
+            personality_sides=personality_sides
+        )
+        
+        # 初始化身份
+        self.identity = Identity.initialize(
+            identity_detail=identity_detail,
+            height=height,
+            weight=weight,
+            age=age,
+            gender=gender,
+            appearance=appearance
+        )
+    
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """将个体特征转换为字典格式"""
+        return {
+            "personality": self.personality.to_dict() if self.personality else None,
+            "identity": self.identity.to_dict() if self.identity else None
+        }
+    
+    @classmethod
+    def from_dict(cls, data: dict) -> 'Individuality':
+        """从字典创建个体特征实例"""
+        instance = cls.get_instance()
+        if data.get("personality"):
+            instance.personality = Personality.from_dict(data["personality"])
+        if data.get("identity"):
+            instance.identity = Identity.from_dict(data["identity"])
+        return instance 

src/individuality/personality.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Dict, List
+import os
+import json
+from pathlib import Path
+
+@dataclass
+class Personality:
+    """人格特质类"""
+    openness: float  # 开放性
+    conscientiousness: float  # 尽责性
+    extraversion: float  # 外向性
+    agreeableness: float  # 宜人性
+    neuroticism: float  # 神经质
+    bot_nickname: str  # 机器人昵称
+    personality_core: str  # 人格核心特点
+    personality_sides: List[str]  # 人格侧面描述
+    
+    _instance = None
+    
+    def __new__(cls, *args, **kwargs):
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+        return cls._instance
+    
+    def __init__(self, personality_core: str = "", personality_sides: List[str] = None):
+        if personality_sides is None:
+            personality_sides = []
+        self.personality_core = personality_core
+        self.personality_sides = personality_sides
+    
+    @classmethod
+    def get_instance(cls) -> 'Personality':
+        """获取Personality单例实例
+        
+        Returns:
+            Personality: 单例实例
+        """
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = cls()
+        return cls._instance
+    
+    def _init_big_five_personality(self):
+        """初始化大五人格特质"""
+        # 构建文件路径
+        personality_file = Path("data/personality") / f"{self.bot_nickname}_personality.per"
+        
+        # 如果文件存在，读取文件
+        if personality_file.exists():
+            with open(personality_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                personality_data = json.load(f)
+                self.openness = personality_data.get('openness', 0.5)
+                self.conscientiousness = personality_data.get('conscientiousness', 0.5)
+                self.extraversion = personality_data.get('extraversion', 0.5)
+                self.agreeableness = personality_data.get('agreeableness', 0.5)
+                self.neuroticism = personality_data.get('neuroticism', 0.5)
+        else:
+            # 如果文件不存在，根据personality_core和personality_core来设置大五人格特质
+            if "活泼" in self.personality_core or "开朗" in self.personality_sides:
+                self.extraversion = 0.8
+                self.neuroticism = 0.2
+            else:
+                self.extraversion = 0.3
+                self.neuroticism = 0.5
+                
+            if "认真" in self.personality_core or "负责" in self.personality_sides:
+                self.conscientiousness = 0.9
+            else:
+                self.conscientiousness = 0.5
+                
+            if "友善" in self.personality_core or "温柔" in self.personality_sides:
+                self.agreeableness = 0.9
+            else:
+                self.agreeableness = 0.5
+                
+            if "创新" in self.personality_core or "开放" in self.personality_sides:
+                self.openness = 0.8
+            else:
+                self.openness = 0.5
+    
+    @classmethod
+    def initialize(cls, bot_nickname: str, personality_core: str, personality_sides: List[str]) -> 'Personality':
+        """初始化人格特质
+        
+        Args:
+            bot_nickname: 机器人昵称
+            personality_core: 人格核心特点
+            personality_sides: 人格侧面描述
+            
+        Returns:
+            Personality: 初始化后的人格特质实例
+        """
+        instance = cls.get_instance()
+        instance.bot_nickname = bot_nickname
+        instance.personality_core = personality_core
+        instance.personality_sides = personality_sides
+        instance._init_big_five_personality()
+        return instance
+    
+    def to_dict(self) -> Dict:
+        """将人格特质转换为字典格式"""
+        return {
+            "openness": self.openness,
+            "conscientiousness": self.conscientiousness,
+            "extraversion": self.extraversion,
+            "agreeableness": self.agreeableness,
+            "neuroticism": self.neuroticism,
+            "bot_nickname": self.bot_nickname,
+            "personality_core": self.personality_core,
+            "personality_sides": self.personality_sides
+        }
+    
+    @classmethod
+    def from_dict(cls, data: Dict) -> 'Personality':
+        """从字典创建人格特质实例"""
+        instance = cls.get_instance()
+        for key, value in data.items():
+            setattr(instance, key, value)
+        return instance 

src/individuality/scene.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import json
+from typing import Dict
+import os
+
+def load_scenes() -> Dict:
+    """
+    从JSON文件加载场景数据
+
+    Returns:
+        Dict: 包含所有场景的字典
+    """
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    json_path = os.path.join(current_dir, 'template_scene.json')
+    
+    with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        return json.load(f)
+
+PERSONALITY_SCENES = load_scenes()
+
+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

src/individuality/template_scene.json

@@ -0,0 +1,112 @@
+{
+    "外向性": {
+        "场景1": {
+            "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：\n\n同事：「嗨！你是新来的同事吧？我是市场部的小林。」\n\n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。"
+        },
+        "场景2": {
+            "scenario": "在大学班级群里，班长发起了一个组织班级联谊活动的投票：\n\n班长：「大家好！下周末我们准备举办一次班级联谊活动，地点在学校附近的KTV。想请大家报名参加，也欢迎大家邀请其他班级的同学！」\n\n已经有几个同学在群里积极响应，有人@你问你要不要一起参加。",
+            "explanation": "通过班级活动场景，观察个体对群体社交活动的参与意愿。"
+        },
+        "场景3": {
+            "scenario": "你在社交平台上发布了一条动态，收到了很多陌生网友的评论和私信：\n\n网友A：「你说的这个观点很有意思！想和你多交流一下。」\n\n网友B：「我也对这个话题很感兴趣，要不要建个群一起讨论？」",
+            "explanation": "通过网络社交场景，观察个体对线上社交的态度。"
+        },
+        "场景4": {
+            "scenario": "你暗恋的对象今天主动来找你：\n\n对方：「那个...我最近在准备一个演讲比赛，听说你口才很好。能不能请你帮我看看演讲稿，顺便给我一些建议？如果你有时间的话，可以一起吃个饭聊聊。」",
+            "explanation": "通过恋爱情境，观察个体在面对心仪对象时的社交表现。"
+        },
+        "场景5": {
+            "scenario": "在一次线下读书会上，主持人突然点名让你分享读后感：\n\n主持人：「听说你对这本书很有见解，能不能和大家分享一下你的想法？」\n\n现场有二十多个陌生的读书爱好者，都期待地看着你。",
+            "explanation": "通过即兴发言场景，观察个体的社交表现欲和公众表达能力。"
+        }
+    },
+    "神经质": {
+        "场景1": {
+            "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：\n\n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。」\n\n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。"
+        },
+        "场景2": {
+            "scenario": "期末考试前一天晚上，你收到了好朋友发来的消息：\n\n好朋友：「不好意思这么晚打扰你...我看你平时成绩很好，能不能帮我解答几个问题？我真的很担心明天的考试。」\n\n你看了看时间，已经是晚上11点，而你原本计划的复习还没完成。",
+            "explanation": "通过考试压力场景，观察个体在时间紧张时的情绪管理。"
+        },
+        "场景3": {
+            "scenario": "你在社交媒体上发表的一个观点引发了争议，有不少人开始批评你：\n\n网友A：「这种观点也好意思说出来，真是无知。」\n\n网友B：「建议楼主先去补补课再来发言。」\n\n评论区里的负面评论越来越多，还有人开始人身攻击。",
+            "explanation": "通过网络争议场景，观察个体面对批评时的心理承受能力。"
+        },
+        "场景4": {
+            "scenario": "你和恋人约好今天一起看电影，但在约定时间前半小时，对方发来消息：\n\n恋人：「对不起，我临时有点事，可能要迟到一会儿。」\n\n二十分钟后，对方又发来消息：「可能要再等等，抱歉！」\n\n电影快要开始了，但对方还是没有出现。",
+            "explanation": "通过恋爱情境，观察个体对不确定性的忍耐程度。"
+        },
+        "场景5": {
+            "scenario": "在一次重要的小组展示中，你的组员在演示途中突然卡壳了：\n\n组员小声对你说：「我忘词了，接下来的部分是什么来着...」\n\n台下的老师和同学都在等待，气氛有些尴尬。",
+            "explanation": "通过公开场合的突发状况，观察个体的应急反应和压力处理能力。"
+        }
+    },
+    "严谨性": {
+        "场景1": {
+            "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：\n\n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。」\n\n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。」\n\n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。"
+        },
+        "场景2": {
+            "scenario": "期末小组作业，组长让大家分工完成一份研究报告。在截止日期前三天：\n\n组员A：「我的部分大概写完了，感觉还行。」\n\n组员B：「我这边可能还要一天才能完成，最近太忙了。」\n\n组员C发来一份没有任何引用出处、可能存在抄袭的内容：「我写完了，你们看看怎么样？」",
+            "explanation": "通过学习场景，观察个体对学术规范和质量要求的重视程度。"
+        },
+        "场景3": {
+            "scenario": "你在一个兴趣小组的群聊中，大家正在讨论举办一次线下活动：\n\n成员A：「到时候见面就知道具体怎么玩了！」\n\n成员B：「对啊，随意一点挺好的。」\n\n成员C：「人来了自然就热闹了。」",
+            "explanation": "通过活动组织场景，观察个体对活动计划的态度。"
+        },
+        "场景4": {
+            "scenario": "你和恋人计划一起去旅游，对方说：\n\n恋人：「我们就随心而行吧！订个目的地，其他的到了再说，这样更有意思。」\n\n距离出发还有一周时间，但机票、住宿和具体行程都还没有确定。",
+            "explanation": "通过旅行规划场景，观察个体的计划性和对不确定性的接受程度。"
+        },
+        "场景5": {
+            "scenario": "在一个重要的团队项目中，你发现一个同事的工作存在明显错误：\n\n同事：「差不多就行了，反正领导也看不出来。」\n\n这个错误可能不会立即造成问题，但长期来看可能会影响项目质量。",
+            "explanation": "通过工作质量场景，观察个体对细节和标准的坚持程度。"
+        }
+    },
+    "开放性": {
+        "场景1": {
+            "scenario": "周末下午，你的好友小美兴致勃勃地给你打电话：\n\n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！」\n\n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。"
+        },
+        "场景2": {
+            "scenario": "在一节创意写作课上，老师提出了一个特别的作业：\n\n老师：「下周的作业是用AI写作工具协助创作一篇小说。你们可以自由探索如何与AI合作，打破传统写作方式。」\n\n班上随即展开了激烈讨论，有人认为这是对创作的亵渎，也有人对这种新形式感到兴奋。",
+            "explanation": "通过新技术应用场景，观察个体对创新学习方式的态度。"
+        },
+        "场景3": {
+            "scenario": "在社交媒体上，你看到一个朋友分享了一种新的生活方式：\n\n「最近我在尝试'数字游牧'生活，就是一边远程工作一边环游世界。没有固定住所，住青旅或短租，认识来自世界各地的朋友。虽然有时会很不稳定，但这种自由的生活方式真的很棒！」\n\n评论区里争论不断，有人向往这种生活，也有人觉得太冒险。",
+            "explanation": "通过另类生活方式，观察个体对非传统选择的态度。"
+        },
+        "场景4": {
+            "scenario": "你的恋人突然提出了一个想法：\n\n恋人：「我们要不要尝试一下开放式关系？就是在保持彼此关系的同时，也允许和其他人发展感情。现在国外很多年轻人都这样。」\n\n这个提议让你感到意外，你之前从未考虑过这种可能性。",
+            "explanation": "通过感情观念场景，观察个体对非传统关系模式的接受度。"
+        },
+        "场景5": {
+            "scenario": "在一次朋友聚会上，大家正在讨论未来职业规划：\n\n朋友A：「我准备辞职去做自媒体，专门介绍一些小众的文化和艺术。」\n\n朋友B：「我想去学习生物科技，准备转行做人造肉研发。」\n\n朋友C：「我在考虑加入一个区块链创业项目，虽然风险很大。」",
+            "explanation": "通过职业选择场景，观察个体对新兴领域的探索意愿。"
+        }
+    },
+    "宜人性": {
+        "场景1": {
+            "scenario": "在回家的公交车上，你遇到这样一幕：\n\n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：\n\n年轻人A：「那个老太太好像站不稳，看起来挺累的。」\n\n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。」\n\n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。"
+        },
+        "场景2": {
+            "scenario": "在班级群里，有同学发起为生病住院的同学捐款：\n\n同学A：「大家好，小林最近得了重病住院，医药费很贵，家里负担很重。我们要不要一起帮帮他？」\n\n同学B：「我觉得这是他家里的事，我们不方便参与吧。」\n\n同学C：「但是都是同学一场，帮帮忙也是应该的。」",
+            "explanation": "通过同学互助场景，观察个体的助人意愿和同理心。"
+        },
+        "场景3": {
+            "scenario": "在一个网络讨论组里，有人发布了求助信息：\n\n求助者：「最近心情很低落，感觉生活很压抑，不知道该怎么办...」\n\n评论区里已经有一些回复：\n「生活本来就是这样，想开点！」\n「你这样子太消极了，要积极面对。」\n「谁还没点烦心事啊，过段时间就好了。」",
+            "explanation": "通过网络互助场景，观察个体的共情能力和安慰方式。"
+        },
+        "场景4": {
+            "scenario": "你的恋人向你倾诉工作压力：\n\n恋人：「最近工作真的好累，感觉快坚持不下去了...」\n\n但今天你也遇到了很多烦心事，心情也不太好。",
+            "explanation": "通过感情关系场景，观察个体在自身状态不佳时的关怀能力。"
+        },
+        "场景5": {
+            "scenario": "在一次团队项目中，新来的同事小王因为经验不足，造成了一个严重的错误。在部门会议上：\n\n主管：「这个错误造成了很大的损失，是谁负责的这部分？」\n\n小王看起来很紧张，欲言又止。你知道是他造成的错误，同时你也是这个项目的共同负责人。",
+            "explanation": "通过职场情境，观察个体在面对他人过错时的态度和处理方式。"
+        }
+    }
+} 

src/main.py

@@ -15,6 +15,7 @@ from .plugins.config.config import global_config
 from .plugins.chat.bot import chat_bot
 from .common.logger import get_module_logger
 from .plugins.remote import heartbeat_thread  # noqa: F401
+from .individuality.individuality import Individuality
 
 
 logger = get_module_logger("main")
@@ -26,6 +27,7 @@ class MainSystem:
         self.mood_manager = MoodManager.get_instance()
         self.hippocampus_manager = HippocampusManager.get_instance()
         self._message_manager_started = False
+        self.individuality = Individuality.get_instance()
 
         # 使用消息API替代直接的FastAPI实例
         from .plugins.message import global_api
@@ -79,7 +81,7 @@ class MainSystem:
         # 初始化日程
         bot_schedule.initialize(
             name=global_config.BOT_NICKNAME,
-            personality=global_config.PROMPT_PERSONALITY,
+            personality=global_config.personality_core,
             behavior=global_config.PROMPT_SCHEDULE_GEN,
             interval=global_config.SCHEDULE_DOING_UPDATE_INTERVAL,
         )
@@ -88,6 +90,20 @@ class MainSystem:
         # 启动FastAPI服务器
         self.app.register_message_handler(chat_bot.message_process)
 
+        # 初始化个体特征
+        self.individuality.initialize(
+            bot_nickname=global_config.BOT_NICKNAME,
+            personality_core=global_config.personality_core,
+            personality_sides=global_config.personality_sides,
+            identity_detail=global_config.identity_detail,
+            height=global_config.height,
+            weight=global_config.weight,
+            age=global_config.age,
+            gender=global_config.gender,
+            appearance=global_config.appearance
+        )
+        logger.success("个体特征初始化成功")
+
         try:
             # 启动心流系统
             asyncio.create_task(heartflow.heartflow_start_working())

src/personality/personality.py

@@ -1,32 +0,0 @@
-from dataclasses import dataclass
-from typing import Dict, List
-
-@dataclass
-class Personality:
-    """人格特质类"""
-    openness: float  # 开放性
-    conscientiousness: float  # 尽责性
-    extraversion: float  # 外向性
-    agreeableness: float  # 宜人性
-    neuroticism: float  # 神经质
-    bot_nickname: str  # 机器人昵称
-    personality_core: str  # 人格核心特点
-    personality_detail: List[str]  # 人格细节描述
-    
-    def to_dict(self) -> Dict:
-        """将人格特质转换为字典格式"""
-        return {
-            "openness": self.openness,
-            "conscientiousness": self.conscientiousness,
-            "extraversion": self.extraversion,
-            "agreeableness": self.agreeableness,
-            "neuroticism": self.neuroticism,
-            "bot_nickname": self.bot_nickname,
-            "personality_core": self.personality_core,
-            "personality_detail": self.personality_detail
-        }
-    
-    @classmethod
-    def from_dict(cls, data: Dict) -> 'Personality':
-        """从字典创建人格特质实例"""
-        return cls(**data) 

src/personality/personality_gen.py

@@ -1,186 +0,0 @@
-import os
-import json
-import sys
-from typing import Optional, List
-
-sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))))
-from src.personality.offline_llm import LLM_request_off
-from src.common.logger import get_module_logger
-from src.personality.personality import Personality
-
-logger = get_module_logger("personality_gen")
-
-class PersonalityGenerator:
-    """人格生成器类"""
-    def __init__(self, bot_nickname: str):
-        self.bot_nickname = bot_nickname
-        self.llm = LLM_request_off()
-        self.personality: Optional[Personality] = None
-        self.save_path = os.path.join("data", "personality")
-        
-        # 确保保存目录存在
-        os.makedirs(self.save_path, exist_ok=True)
-    
-    def personality_exists(self) -> bool:
-        """检查是否已存在该机器人的人格文件"""
-        file_path = os.path.join(self.save_path, f"{self.bot_nickname}_personality.per")
-        return os.path.exists(file_path)
-    
-    async def generate_personality(
-        self,
-        personality_core: str,
-        personality_detail: List[str],
-        height: int,
-        weight: int,
-        age: int,
-        gender: str,
-        appearance: str,
-        interests: List[str],
-        others: List[str]
-    ) -> Optional[Personality]:
-        """根据配置生成人格特质"""
-        # 检查是否已存在
-        if self.personality_exists():
-            logger.info(f"机器人 {self.bot_nickname} 的人格文件已存在，跳过生成")
-            return await self.load_personality()
-            
-        # 构建提示文本
-        prompt = f"""你是一个心理学家，专职心理测量和大五人格研究。请根据以下信息分析并给出这个人的大五人格特质评分。
-每个特质的分数范围是0到1之间的小数，请确保返回标准的JSON格式。
-
-机器人信息：
-- 昵称：{self.bot_nickname}
-- 性格核心的特质：{personality_core}
-- 性格细节：{', '.join(personality_detail)}
-- 身高：{height}cm
-- 体重：{weight}kg
-- 年龄：{age}岁
-- 性别：{gender}
-- 外貌：{appearance}
-- 兴趣爱好：{', '.join(interests)}
-- 其他信息：{', '.join(others)}
-请只返回如下JSON格式数据（不要包含任何其他文字）：
-{{
-    "openness": 0.x,
-    "conscientiousness": 0.x,
-    "extraversion": 0.x,
-    "agreeableness": 0.x,
-    "neuroticism": 0.x
-}}"""
-        
-        response, _ = await self.llm.generate_response_async(prompt)
-        try:
-            # 尝试清理响应文本，只保留JSON部分
-            json_str = response.strip()
-            if "```json" in json_str:
-                json_str = json_str.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
-            elif "```" in json_str:
-                json_str = json_str.split("```")[1].strip()
-                
-            traits = json.loads(json_str)
-            
-            # 验证所有必需的字段是否存在
-            required_fields = ["openness", "conscientiousness", "extraversion", "agreeableness", "neuroticism"]
-            if not all(field in traits for field in required_fields):
-                raise ValueError("缺少必需的人格特质字段")
-                
-            # 验证数值是否在合理范围内
-            for field in required_fields:
-                if not 0 <= traits[field] <= 1:
-                    traits[field] = max(0, min(traits[field], 1))
-            
-            self.personality = Personality(
-                **traits,
-                bot_nickname=self.bot_nickname
-            )
-            await self.save_personality()
-            return self.personality
-            
-        except json.JSONDecodeError as e:
-            logger.error(f"JSON解析失败: {e}\n响应内容: {response}")
-            raise
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"生成人格特质失败: {e}")
-            raise
-    
-    async def save_personality(self) -> None:
-        """保存人格特质到文件"""
-        if not self.personality:
-            raise ValueError("没有可保存的人格特质")
-            
-        file_path = os.path.join(self.save_path, f"{self.bot_nickname}_personality.per")
-        try:
-            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump(self.personality.to_dict(), f, ensure_ascii=False, indent=4)
-            logger.info(f"人格特质已保存到: {file_path}")
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"保存人格特质失败: {e}")
-            raise
-    
-    async def load_personality(self) -> Optional[Personality]:
-        """从文件加载人格特质"""
-        file_path = os.path.join(self.save_path, f"{self.bot_nickname}_personality.per")
-        try:
-            if os.path.exists(file_path):
-                with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    data = json.load(f)
-                self.personality = Personality.from_dict(data)
-                return self.personality
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"加载人格特质失败: {e}")
-        return None
-
-async def main():
-    """主函数，用于测试人格生成"""
-    # 创建人格生成器实例
-    generator = PersonalityGenerator("麦麦")
-    
-    # 生成或加载人格
-    personality = await generator.generate_personality(
-        personality_core="对世界抱着善意和好奇，愿意尝试新奇事物",
-        personality_detail=[
-            "你会刷小红书",
-            "你会刷贴吧",
-            "学习心理学和脑科学",
-            "你会刷b站，对ACG文化感兴趣",
-            "有时候有些搞怪",
-        ],
-        height=160,
-        weight=45,
-        age=20,
-        gender="女",
-        appearance="有着橙色短发",
-        interests=["摄影", "绘画"],
-        others=["是一个大二女大学生"]
-    )
-    
-    if personality:
-        logger.info("人格特质生成成功：")
-        logger.info(f"开放性: {personality.openness}")
-        logger.info(f"尽责性: {personality.conscientiousness}")
-        logger.info(f"外向性: {personality.extraversion}")
-        logger.info(f"宜人性: {personality.agreeableness}")
-        logger.info(f"神经质: {personality.neuroticism}")
-    else:
-        logger.error("人格特质生成失败")
-
-if __name__ == "__main__":
-    import asyncio
-    import platform
-    
-    if platform.system() == 'Windows':
-        # Windows平台特殊处理
-        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
-    
-    try:
-        loop = asyncio.get_event_loop()
-        loop.run_until_complete(main())
-    finally:
-        # 确保所有待处理的任务都完成
-        pending = asyncio.all_tasks(loop)
-        for task in pending:
-            task.cancel()
-        
-        # 运行一次以处理取消的任务
-        loop.run_until_complete(asyncio.gather(*pending, return_exceptions=True))
-        loop.close()

src/plugins/chat_module/reasoning_chat/reasoning_prompt_builder.py

@@ -1,14 +1,13 @@
 import random
 import time
 from typing import Optional, Union
-import re
-import jieba
 import numpy as np
 
 from ....common.database import db
 from ...chat.utils import get_embedding, get_recent_group_detailed_plain_text, get_recent_group_speaker
 from ...chat.chat_stream import chat_manager
 from ...moods.moods import MoodManager
+from ....individuality.individuality import Individuality
 from ...memory_system.Hippocampus import HippocampusManager
 from ...schedule.schedule_generator import bot_schedule
 from ...config.config import global_config
@@ -28,7 +27,23 @@ class PromptBuilder:
     ) -> tuple[str, str]:
     
         # 开始构建prompt
-
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
+        
+        
+            
         # 关系
         who_chat_in_group = [(chat_stream.user_info.platform, 
                               chat_stream.user_info.user_id, 
@@ -105,20 +120,6 @@ class PromptBuilder:
                     )
                     keywords_reaction_prompt += rule.get("reaction", "") + "，"
 
-        # 人格选择
-        personality = global_config.PROMPT_PERSONALITY
-        probability_1 = global_config.PERSONALITY_1
-        probability_2 = global_config.PERSONALITY_2
-
-        personality_choice = random.random()
-
-        if personality_choice < probability_1:  # 第一种风格
-            prompt_personality = personality[0]
-        elif personality_choice < probability_1 + probability_2:  # 第二种风格
-            prompt_personality = personality[1]
-        else:  # 第三种人格
-            prompt_personality = personality[2]
-
         # 中文高手(新加的好玩功能)
         prompt_ger = ""
         if random.random() < 0.04:

src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from ...chat.utils import get_recent_group_detailed_plain_text, get_recent_group
 from ...chat.chat_stream import chat_manager
 from src.common.logger import get_module_logger
 from ...person_info.relationship_manager import relationship_manager
-
+from ....individuality.individuality import Individuality
 from src.heart_flow.heartflow import heartflow
 
 logger = get_module_logger("prompt")
@@ -28,6 +28,20 @@ class PromptBuilder:
         current_mind_info = heartflow.get_subheartflow(stream_id).current_mind
 
         # 开始构建prompt
+        prompt_personality = "你"
+        #person
+        individuality = Individuality.get_instance()
+        
+        personality_core = individuality.personality.personality_core
+        prompt_personality += personality_core
+        
+        personality_sides = individuality.personality.personality_sides
+        random.shuffle(personality_sides)
+        prompt_personality += f",{personality_sides[0]}"
+        
+        identity_detail = individuality.identity.identity_detail
+        random.shuffle(identity_detail)
+        prompt_personality += f",{identity_detail[0]}"
 
         # 关系
         who_chat_in_group = [(chat_stream.user_info.platform, 
@@ -90,20 +104,6 @@ class PromptBuilder:
                     )
                     keywords_reaction_prompt += rule.get("reaction", "") + "，"
 
-        # 人格选择
-        personality = global_config.PROMPT_PERSONALITY
-        probability_1 = global_config.PERSONALITY_1
-        probability_2 = global_config.PERSONALITY_2
-
-        personality_choice = random.random()
-
-        if personality_choice < probability_1:  # 第一种风格
-            prompt_personality = personality[0]
-        elif personality_choice < probability_1 + probability_2:  # 第二种风格
-            prompt_personality = personality[1]
-        else:  # 第三种人格
-            prompt_personality = personality[2]
-
         # 中文高手(新加的好玩功能)
         prompt_ger = ""
         if random.random() < 0.04:
@@ -133,73 +133,5 @@ class PromptBuilder:
         
         return prompt
 
-    def _build_initiative_prompt_select(self, group_id, probability_1=0.8, probability_2=0.1):
-        current_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
-        current_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())
-        bot_schedule_now_time, bot_schedule_now_activity = bot_schedule.get_current_task()
-        prompt_date = f"""今天是{current_date}，现在是{current_time}，你今天的日程是：
-{bot_schedule.today_schedule}
-你现在正在{bot_schedule_now_activity}
-"""
-
-        chat_talking_prompt = ""
-        if group_id:
-            chat_talking_prompt = get_recent_group_detailed_plain_text(
-                group_id, limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE, combine=True
-            )
-
-        chat_talking_prompt = f"以下是群里正在聊天的内容：\n{chat_talking_prompt}"
-        # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
-
-        # 获取主动发言的话题
-        all_nodes = HippocampusManager.get_instance().memory_graph.dots
-        all_nodes = filter(lambda dot: len(dot[1]["memory_items"]) > 3, all_nodes)
-        nodes_for_select = random.sample(all_nodes, 5)
-        topics = [info[0] for info in nodes_for_select]
-
-        # 激活prompt构建
-        activate_prompt = ""
-        activate_prompt = "以上是群里正在进行的聊天。"
-        personality = global_config.PROMPT_PERSONALITY
-        prompt_personality = ""
-        personality_choice = random.random()
-        if personality_choice < probability_1:  # 第一种人格
-            prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[0]}"""
-        elif personality_choice < probability_1 + probability_2:  # 第二种人格
-            prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[1]}"""
-        else:  # 第三种人格
-            prompt_personality = f"""{activate_prompt}你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{personality[2]}"""
-
-        topics_str = ",".join(f'"{topics}"')
-        prompt_for_select = (
-            f"你现在想在群里发言，回忆了一下，想到几个话题，分别是{topics_str}，综合当前状态以及群内气氛，"
-            f"请你在其中选择一个合适的话题，注意只需要输出话题，除了话题什么也不要输出(双引号也不要输出)"
-        )
-
-        prompt_initiative_select = f"{prompt_date}\n{prompt_personality}\n{prompt_for_select}"
-        prompt_regular = f"{prompt_date}\n{prompt_personality}"
-
-        return prompt_initiative_select, nodes_for_select, prompt_regular
-
-    def _build_initiative_prompt_check(self, selected_node, prompt_regular):
-        memory = random.sample(selected_node["memory_items"], 3)
-        memory = "\n".join(memory)
-        prompt_for_check = (
-            f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，"
-            f"关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，以这个作为主题发言合适吗？请在把握群里的聊天内容的基础上，"
-            f"综合群内的氛围，如果认为应该发言请输出yes，否则输出no，请注意是决定是否需要发言，而不是编写回复内容，"
-            f"除了yes和no不要输出任何回复内容。"
-        )
-        return prompt_for_check, memory
-
-    def _build_initiative_prompt(self, selected_node, prompt_regular, memory):
-        prompt_for_initiative = (
-            f"{prompt_regular}你现在想在群里发言，回忆了一下，想到一个话题,是{selected_node['concept']}，"
-            f"关于这个话题的记忆有\n{memory}\n，请在把握群里的聊天内容的基础上，综合群内的氛围，"
-            f"以日常且口语化的口吻，简短且随意一点进行发言，不要说的太有条理，可以有个性。"
-            f"记住不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情,@等)"
-        )
-        return prompt_for_initiative
-
 
 prompt_builder = PromptBuilder()

src/plugins/config/config.py

@@ -149,20 +149,11 @@ class BotConfig:
 
     # personality
     personality_core = "用一句话或几句话描述人格的核心特点" # 建议20字以内，谁再写3000字小作文敲谁脑袋
-    personality_detail: List[str] = field(default_factory=lambda: [
+    personality_sides: List[str] = field(default_factory=lambda: [
-        "用一句话或几句话描述人格的一些细节",
+        "用一句话或几句话描述人格的一些侧面",
-        "用一句话或几句话描述人格的一些细节", 
+        "用一句话或几句话描述人格的一些侧面",
-        "用一句话或几句话描述人格的一些细节",
+        "用一句话或几句话描述人格的一些侧面"
-        "用一句话或几句话描述人格的一些细节",
-        "用一句话或几句话描述人格的一些细节"
     ])
-    
-    traits: List[str] = field(default_factory=lambda: [
-        "用一个词描述性格",
-        "用一个词描述性格",
-        "用一个词描述性格",
-    ])
-
     # identity
     identity_detail: List[str] = field(default_factory=lambda: [
         "身份特点",
@@ -173,11 +164,6 @@ class BotConfig:
     age: int = 20  # 年龄 单位岁
     gender: str = "男"  # 性别
     appearance: str = "用几句话描述外貌特征"  # 外貌特征
-    interests: List[str] = field(default_factory=lambda: [
-        "兴趣爱好1",
-        "兴趣爱好2", 
-        "兴趣爱好3"
-    ])
 
     # schedule
     ENABLE_SCHEDULE_GEN: bool = False  # 是否启用日程生成
@@ -371,7 +357,7 @@ class BotConfig:
             personality_config = parent["personality"]
             if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=1.2.4"):
                 config.personality_core = personality_config.get("personality_core", config.personality_core)
-                config.personality_detail = personality_config.get("personality_detail", config.personality_detail)
+                config.personality_sides = personality_config.get("personality_sides", config.personality_sides)
 
         def identity(parent: dict):
             identity_config = parent["identity"]
@@ -382,7 +368,6 @@ class BotConfig:
                 config.age = identity_config.get("age", config.age)
                 config.gender = identity_config.get("gender", config.gender)
                 config.appearance = identity_config.get("appearance", config.appearance)
-                config.interests = identity_config.get("interests", config.interests)
 
         def schedule(parent: dict):
             schedule_config = parent["schedule"]

src/plugins/personality_s/scene.py

@@ -1,261 +0,0 @@
-from typing import Dict
-
-PERSONALITY_SCENES = {
-    "外向性": {
-        "场景1": {
-            "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。",
-        },
-        "场景2": {
-            "scenario": """在大学班级群里，班长发起了一个组织班级联谊活动的投票：
-
-班长：「大家好！下周末我们准备举办一次班级联谊活动，地点在学校附近的KTV。想请大家报名参加，也欢迎大家邀请其他班级的同学！」
-
-已经有几个同学在群里积极响应，有人@你问你要不要一起参加。""",
-            "explanation": "通过班级活动场景，观察个体对群体社交活动的参与意愿。",
-        },
-        "场景3": {
-            "scenario": """你在社交平台上发布了一条动态，收到了很多陌生网友的评论和私信：
-
-网友A：「你说的这个观点很有意思！想和你多交流一下。」
-
-网友B：「我也对这个话题很感兴趣，要不要建个群一起讨论？」""",
-            "explanation": "通过网络社交场景，观察个体对线上社交的态度。",
-        },
-        "场景4": {
-            "scenario": """你暗恋的对象今天主动来找你：
-
-对方：「那个...我最近在准备一个演讲比赛，听说你口才很好。能不能请你帮我看看演讲稿，顺便给我一些建议？"""
-            """如果你有时间的话，可以一起吃个饭聊聊。」""",
-            "explanation": "通过恋爱情境，观察个体在面对心仪对象时的社交表现。",
-        },
-        "场景5": {
-            "scenario": """在一次线下读书会上，主持人突然点名让你分享读后感：
-
-主持人：「听说你对这本书很有见解，能不能和大家分享一下你的想法？」
-
-现场有二十多个陌生的读书爱好者，都期待地看着你。""",
-            "explanation": "通过即兴发言场景，观察个体的社交表现欲和公众表达能力。",
-        },
-    },
-    "神经质": {
-        "场景1": {
-            "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。",
-        },
-        "场景2": {
-            "scenario": """期末考试前一天晚上，你收到了好朋友发来的消息：
-
-好朋友：「不好意思这么晚打扰你...我看你平时成绩很好，能不能帮我解答几个问题？我真的很担心明天的考试。」
-
-你看了看时间，已经是晚上11点，而你原本计划的复习还没完成。""",
-            "explanation": "通过考试压力场景，观察个体在时间紧张时的情绪管理。",
-        },
-        "场景3": {
-            "scenario": """你在社交媒体上发表的一个观点引发了争议，有不少人开始批评你：
-
-网友A：「这种观点也好意思说出来，真是无知。」
-
-网友B：「建议楼主先去补补课再来发言。」
-
-评论区里的负面评论越来越多，还有人开始人身攻击。""",
-            "explanation": "通过网络争议场景，观察个体面对批评时的心理承受能力。",
-        },
-        "场景4": {
-            "scenario": """你和恋人约好今天一起看电影，但在约定时间前半小时，对方发来消息：
-
-恋人：「对不起，我临时有点事，可能要迟到一会儿。」
-
-二十分钟后，对方又发来消息：「可能要再等等，抱歉！」
-
-电影快要开始了，但对方还是没有出现。""",
-            "explanation": "通过恋爱情境，观察个体对不确定性的忍耐程度。",
-        },
-        "场景5": {
-            "scenario": """在一次重要的小组展示中，你的组员在演示途中突然卡壳了：
-
-组员小声对你说：「我忘词了，接下来的部分是什么来着...」
-
-台下的老师和同学都在等待，气氛有些尴尬。""",
-            "explanation": "通过公开场合的突发状况，观察个体的应急反应和压力处理能力。",
-        },
-    },
-    "严谨性": {
-        "场景1": {
-            "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。",
-        },
-        "场景2": {
-            "scenario": """期末小组作业，组长让大家分工完成一份研究报告。在截止日期前三天：
-
-组员A：「我的部分大概写完了，感觉还行。」
-
-组员B：「我这边可能还要一天才能完成，最近太忙了。」
-
-组员C发来一份没有任何引用出处、可能存在抄袭的内容：「我写完了，你们看看怎么样？」""",
-            "explanation": "通过学习场景，观察个体对学术规范和质量要求的重视程度。",
-        },
-        "场景3": {
-            "scenario": """你在一个兴趣小组的群聊中，大家正在讨论举办一次线下活动：
-
-成员A：「到时候见面就知道具体怎么玩了！」
-
-成员B：「对啊，随意一点挺好的。」
-
-成员C：「人来了自然就热闹了。」""",
-            "explanation": "通过活动组织场景，观察个体对活动计划的态度。",
-        },
-        "场景4": {
-            "scenario": """你和恋人计划一起去旅游，对方说：
-
-恋人：「我们就随心而行吧！订个目的地，其他的到了再说，这样更有意思。」
-
-距离出发还有一周时间，但机票、住宿和具体行程都还没有确定。""",
-            "explanation": "通过旅行规划场景，观察个体的计划性和对不确定性的接受程度。",
-        },
-        "场景5": {
-            "scenario": """在一个重要的团队项目中，你发现一个同事的工作存在明显错误：
-
-同事：「差不多就行了，反正领导也看不出来。」
-
-这个错误可能不会立即造成问题，但长期来看可能会影响项目质量。""",
-            "explanation": "通过工作质量场景，观察个体对细节和标准的坚持程度。",
-        },
-    },
-    "开放性": {
-        "场景1": {
-            "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。",
-        },
-        "场景2": {
-            "scenario": """在一节创意写作课上，老师提出了一个特别的作业：
-
-老师：「下周的作业是用AI写作工具协助创作一篇小说。你们可以自由探索如何与AI合作，打破传统写作方式。」
-
-班上随即展开了激烈讨论，有人认为这是对创作的亵渎，也有人对这种新形式感到兴奋。""",
-            "explanation": "通过新技术应用场景，观察个体对创新学习方式的态度。",
-        },
-        "场景3": {
-            "scenario": """在社交媒体上，你看到一个朋友分享了一种新的生活方式：
-
-「最近我在尝试'数字游牧'生活，就是一边远程工作一边环游世界。"""
-            """没有固定住所，住青旅或短租，认识来自世界各地的朋友。虽然有时会很不稳定，但这种自由的生活方式真的很棒！」
-
-评论区里争论不断，有人向往这种生活，也有人觉得太冒险。""",
-            "explanation": "通过另类生活方式，观察个体对非传统选择的态度。",
-        },
-        "场景4": {
-            "scenario": """你的恋人突然提出了一个想法：
-
-恋人：「我们要不要尝试一下开放式关系？就是在保持彼此关系的同时，也允许和其他人发展感情。现在国外很多年轻人都这样。」
-
-这个提议让你感到意外，你之前从未考虑过这种可能性。""",
-            "explanation": "通过感情观念场景，观察个体对非传统关系模式的接受度。",
-        },
-        "场景5": {
-            "scenario": """在一次朋友聚会上，大家正在讨论未来职业规划：
-
-朋友A：「我准备辞职去做自媒体，专门介绍一些小众的文化和艺术。」
-
-朋友B：「我想去学习生物科技，准备转行做人造肉研发。」
-
-朋友C：「我在考虑加入一个区块链创业项目，虽然风险很大。」""",
-            "explanation": "通过职业选择场景，观察个体对新兴领域的探索意愿。",
-        },
-    },
-    "宜人性": {
-        "场景1": {
-            "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。",
-        },
-        "场景2": {
-            "scenario": """在班级群里，有同学发起为生病住院的同学捐款：
-
-同学A：「大家好，小林最近得了重病住院，医药费很贵，家里负担很重。我们要不要一起帮帮他？」
-
-同学B：「我觉得这是他家里的事，我们不方便参与吧。」
-
-同学C：「但是都是同学一场，帮帮忙也是应该的。」""",
-            "explanation": "通过同学互助场景，观察个体的助人意愿和同理心。",
-        },
-        "场景3": {
-            "scenario": """在一个网络讨论组里，有人发布了求助信息：
-
-求助者：「最近心情很低落，感觉生活很压抑，不知道该怎么办...」
-
-评论区里已经有一些回复：
-「生活本来就是这样，想开点！」
-「你这样子太消极了，要积极面对。」
-「谁还没点烦心事啊，过段时间就好了。」""",
-            "explanation": "通过网络互助场景，观察个体的共情能力和安慰方式。",
-        },
-        "场景4": {
-            "scenario": """你的恋人向你倾诉工作压力：
-
-恋人：「最近工作真的好累，感觉快坚持不下去了...」
-
-但今天你也遇到了很多烦心事，心情也不太好。""",
-            "explanation": "通过感情关系场景，观察个体在自身状态不佳时的关怀能力。",
-        },
-        "场景5": {
-            "scenario": """在一次团队项目中，新来的同事小王因为经验不足，造成了一个严重的错误。在部门会议上：
-
-主管：「这个错误造成了很大的损失，是谁负责的这部分？」
-
-小王看起来很紧张，欲言又止。你知道是他造成的错误，同时你也是这个项目的共同负责人。""",
-            "explanation": "通过职场情境，观察个体在面对他人过错时的态度和处理方式。",
-        },
-    },
-}
-
-
-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

src/plugins/schedule/schedule_generator.py

@@ -62,9 +62,7 @@ class ScheduleGenerator:
         self.name = name
         self.behavior = behavior
         self.schedule_doing_update_interval = interval
-
+        self.personality = personality
-        for pers in personality:
-            self.personality += pers + "\n"
 
     async def mai_schedule_start(self):
         """启动日程系统，每5分钟执行一次move_doing，并在日期变化时重新检查日程"""

template/bot_config_template.toml

@@ -35,7 +35,7 @@ ban_user_id = []  #禁止回复和读取消息的QQ号
 
 [personality]
 personality_core = "用一句话或几句话描述人格的核心特点" # 建议20字以内，谁再写3000字小作文敲谁脑袋
-personality_detail = [
+personality_sides = [
     "用一句话或几句话描述人格的一些细节",
     "用一句话或几句话描述人格的一些细节",
     "用一句话或几句话描述人格的一些细节",

从0.6.0升级0.6.1请先看我.txt

@@ -0,0 +1 @@
+该版本变动了人格相关设置，原有的配置内容可能被自动更新，如果你没有备份，可以在\config\old找回