fix：修复一些小问题

src/plugins/heartFC_chat/expressors/default_expressor.py

@@ -79,12 +79,13 @@ class DefaultExpressor:
         action_data: Dict[str, Any],
         reasoning: str,
         anchor_message: MessageRecv,
-    ) -> tuple[bool, str]:
+    ) -> tuple[bool, Optional[List[str]]]:
         # 创建思考消息
         thinking_id = await self._create_thinking_message(anchor_message)
         if not thinking_id:
             raise Exception("无法创建思考消息")
 
+        reply = None  # 初始化 reply，防止未定义
         try:
             has_sent_something = False
 
@@ -124,7 +125,7 @@ class DefaultExpressor:
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"回复失败: {e}")
-            return False, thinking_id
+            return False, None
 
         # --- 回复器 (Replier) 的定义 --- #
 
@@ -142,8 +143,8 @@ class DefaultExpressor:
         try:
             # 1. 获取情绪影响因子并调整模型温度
             arousal_multiplier = MoodManager.get_instance().get_arousal_multiplier()
-            current_temp = global_config.llm_normal["temp"] * arousal_multiplier
+            current_temp = float(global_config.llm_normal["temp"]) * arousal_multiplier
-            self.express_model.temperature = current_temp  # 动态调整温度
+            self.express_model.params["temperature"] = current_temp  # 动态调整温度
 
             # 2. 获取信息捕捉器
             info_catcher = info_catcher_manager.get_info_catcher(thinking_id)
@@ -217,11 +218,14 @@ class DefaultExpressor:
         self, anchor_message: Optional[MessageRecv], response_set: List[str], thinking_id: str
     ) -> Optional[MessageSending]:
         """发送回复消息 (尝试锚定到 anchor_message)，使用 HeartFCSender"""
-        if not anchor_message or not anchor_message.chat_stream:
+        chat = self.chat_stream
-            logger.error(f"{self.log_prefix} 无法发送回复，缺少有效的锚点消息或聊天流。")
+        if chat is None:
+            logger.error(f"{self.log_prefix} 无法发送回复，chat_stream 为空。")
+            return None
+        if not anchor_message:
+            logger.error(f"{self.log_prefix} 无法发送回复，anchor_message 为空。")
             return None
 
-        chat = self.chat_stream
         chat_id = self.chat_id
         stream_name = chat_manager.get_stream_name(chat_id) or chat_id  # 获取流名称用于日志
 

src/plugins/heartFC_chat/expressors/exprssion_learner.py

@@ -25,8 +25,9 @@ def init_prompt() -> None:
 例如：
 当"表示十分惊叹"时，使用"我嘞个xxxx"
 当"表示讽刺的赞同，不想讲道理"时，使用"对对对"
-当"想表达某个观点，但不想明说"，使用"反讽"
+当"想表达某个观点，但不想明说"，使用"反讽的句式"
 当"想说明某个观点，但懒得明说"，使用"懂的都懂"
+当"想搞笑的表现高深的感觉"，使用"文言文句式"
 
 现在请你概括
 """

src/plugins/heartFC_chat/heartFC_chat.py

@@ -442,7 +442,7 @@ class HeartFChatting:
                 pending = set(tasks.values())
 
                 # 等待所有任务完成，同时追踪每个任务的完成情况
-                results = {}
+                results: dict[str, list[InfoBase]] = {}
                 while pending:
                     # 等待任务完成
                     done, pending = await asyncio.wait(pending, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED, timeout=1.0)
@@ -467,12 +467,9 @@ class HeartFChatting:
                         )
 
                 # 所有任务完成，从结果中提取数据
-                mind_processed_infos = []
+                mind_processed_infos = results.get("思考任务", [])
-                tool_processed_infos = []
+                tool_processed_infos = results.get("工具任务", [])
-                chatting_info_processed_infos = []
+                chatting_info_processed_infos = results.get("聊天信息处理任务", [])
-                mind_processed_infos = results.get("思考任务")
-                tool_processed_infos = results.get("工具任务")
-                chatting_info_processed_infos = results.get("聊天信息处理任务")
 
                 # 记录总耗时
                 parallel_end_time = time.time()

src/plugins/heartFC_chat/heartflow_prompt_builder.py

@@ -50,7 +50,7 @@ def init_prompt():
         
 {chat_info}
 
-你需要学习聊天内容中其他人的回复风格，并结合到你的回复中
+你只需要了解聊天记录中的内容就好
         
 {chat_target}
 你的名字是{bot_name}，{prompt_personality}，你想表达：{in_mind_reply},原因是：{reason}
@@ -373,7 +373,7 @@ class PromptBuilder:
         in_mind_reply=None,
     ) -> Optional[str]:
         if build_mode == "normal":
-            return await self._build_prompt_normal(chat_stream, message_txt, sender_name)
+            return await self._build_prompt_normal(chat_stream, message_txt or "", sender_name)
 
         elif build_mode == "focus":
             return await _build_prompt_focus(

src/plugins/heartFC_chat/info_processors/mind_processor.py

@@ -22,6 +22,7 @@ from src.plugins.heartFC_chat.info_processors.processor_utils import (
     get_spark,
 )
 from typing import Dict
+from src.heart_flow.info.info_base import InfoBase
 
 logger = get_logger("sub_heartflow")
 
@@ -123,14 +124,14 @@ class MindProcessor(BaseProcessor):
 
     async def process_info(
         self, observations: Optional[List[Observation]] = None, running_memorys: Optional[List[Dict]] = None, *infos
-    ) -> List[dict]:
+    ) -> List[InfoBase]:
         """处理信息对象
 
         Args:
             *infos: 可变数量的InfoBase类型的信息对象
 
         Returns:
-            List[dict]: 处理后的结构化信息列表
+            List[InfoBase]: 处理后的结构化信息列表
         """
         current_mind = await self.do_thinking_before_reply(observations, running_memorys)
 
@@ -180,6 +181,8 @@ class MindProcessor(BaseProcessor):
         # 获取现有想法和情绪状态
         previous_mind = self.current_mind if self.current_mind else ""
 
+        if observations is None:
+            observations = []
         for observation in observations:
             if isinstance(observation, ChattingObservation):
                 # 获取聊天元信息