feat(chatter): 引入性别判断并细化表情包处理规则
- 关系追踪器(Relationship Tracker)的提示词现在要求在生成用户印象时,根据已知信息自然地融入用户性别判断,使描述更加个性化和生动。 - 规划器(Planner)的提示词被调整,将原先处理“纯表情/符号”的规则,细化为专门处理“无上下文的纯表情包”,避免AI忽略对话中有意义的简单表情符号,从而提升交互的自然度。
This commit is contained in:
@@ -52,7 +52,7 @@ def init_prompts():
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- 其他与上下文弱相关的内容最后考虑。
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{mentioned_bonus}
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4. 多目标:若多人同时需要回应,请在 actions 中并行生成多个 reply,每个都指向各自的 target_message_id。
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5. **【核心规则】处理纯表情/符号**: 表情包和纯表情符号主要用于情感辅助。对不含任何实质文本的纯表情/符号消息,应默认选择`no_action`,除非你有非常特别的理由要回应。
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5. **【核心规则】处理无上下文的纯表情包**: 对不含任何实质文本、且无紧密上下文互动的纯**表情包**消息(如消息内容仅为“[表情包:xxxxx]”),应默认选择 `no_action`。
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6. **【!!!绝对禁止!!!】处理失败消息**: 绝不能回复任何指示媒体内容(图片、表情包等)处理失败的消息。如果消息中出现如“[表情包(描述生成失败)]”或“[图片(描述生成失败)]”等文字,必须将其视为系统错误提示,并立即选择`no_action`。
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6. 风格:保持人设一致;避免重复你说过的话;避免冗余和口头禅。
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@@ -604,6 +604,7 @@ class ChatterRelationshipTracker:
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- 你们关系的整体状态和发展阶段
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- 基于所有互动形成的用户整体形象认知
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- 避免提及具体事件或对话内容,而是总结形成的整体印象
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5. 在撰写人物印象时,请根据已有信息自然地融入用户的性别。如果性别不确定,请使用中性描述。
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性格视角深度分析:
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1. 从你的性格视角,基于这次互动,你对用户的整体印象有什么新的认识?
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@@ -614,7 +615,7 @@ class ChatterRelationshipTracker:
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请以JSON格式返回更新结果:
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{{
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"relationship_text": "泛化的用户整体印象描述(100-200字),包含用户的整体性格特质、给你的整体感觉和印象氛围,避免具体事件描述",
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"relationship_text": "泛化的用户整体印象描述(100-200字),其中自然地体现用户的性别,包含用户的整体性格特质、给你的整体感觉和印象氛围,避免具体事件描述",
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"relationship_score": 0.0~1.0的新分数(必须严格符合现实逻辑),
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"analysis_reasoning": "从你性格角度的深度分析,重点说明分数调整的现实合理性",
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"interaction_quality": "high/medium/low"
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@@ -726,7 +727,7 @@ class ChatterRelationshipTracker:
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【严格要求】:
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1. 建立一个初始关系分数,通常在0.2-0.4之间(普通网友)。
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2. 初始关系印象描述要简洁地记录你对用户的整体初步看法(50-100字):
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2. 初始关系印象描述要简洁地记录你对用户的整体初步看法(50-100字)。请在描述中自然地融入你对用户性别的初步判断(例如“他似乎是...”或“感觉她...”),如果完全无法判断,则使用中性描述。
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- 基于用户名和初次互动,用户给你的整体感觉
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- 你感受到的用户整体性格特质倾向
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- 你对与这个用户建立关系的整体期待和感觉
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@@ -734,7 +735,7 @@ class ChatterRelationshipTracker:
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请以JSON格式返回结果:
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"relationship_text": "简洁的用户整体初始印象描述(50-100字),基于第一印象的整体性格感觉",
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"relationship_text": "简洁的用户整体初始印象描述(50-100字),其中自然地体现对用户性别的初步判断",
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"relationship_score": 0.2~0.4的新分数,
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"analysis_reasoning": "从你性格角度说明建立此初始印象的理由"
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}}
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