feat(proactive_thinker): 启用并优化主动思考插件

- 默认启用主动思考插件，并进行多项功能增强和修复。
- 修复了日常唤醒任务中 `stream_id` 的格式问题，确保能正确调用执行器。
- 调整了冷启动任务的初始等待时间，以更好地适应系统启动流程。
- 优化了执行器中获取日程和聊天流的逻辑，使其更加健壮。
- 简化了部分日志输出，使其更清晰。
- 增加了在调试模式下打印 Planner 和 Responder 提示词的功能，便于调试。

src/plugins/built_in/proactive_thinker/plugin.py

@@ -18,13 +18,12 @@ class ProactiveThinkerPlugin(BasePlugin):
     """一个主动思考的插件，但现在还只是个空壳子"""
 
     plugin_name: str = "proactive_thinker"
-    enable_plugin: bool = False
+    enable_plugin: bool = True
     dependencies: list[str] = []
     python_dependencies: list[str] = []
     config_file_name: str = "config.toml"
     config_schema: dict = {
         "plugin": {
-            "enabled": ConfigField(bool, default=False, description="是否启用插件"),
             "config_version": ConfigField(type=str, default="1.1.0", description="配置文件版本"),
         },
     }

src/plugins/built_in/proactive_thinker/proacive_thinker_event.py

@@ -33,7 +33,7 @@ class ColdStartTask(AsyncTask):
         """任务主循环，周期性地检查是否有需要“破冰”的新用户。"""
         logger.info("冷启动任务已启动，将周期性检查白名单中的新朋友。")
         # 初始等待一段时间，确保其他服务（如数据库）完全启动
-        await asyncio.sleep(20)
+        await asyncio.sleep(100)
 
         while True:
             try:
@@ -179,7 +179,16 @@ class ProactiveThinkingTask(AsyncTask):
                             f"【日常唤醒】聊天流 {stream.stream_id} 已冷却 {time_since_last_active:.2f} 秒，触发主动对话。"
                         )
 
-                        await self.executor.execute(stream_id=stream.stream_id, start_mode="wake_up")
+                        # 构建符合 executor 期望的 stream_id 格式
+                        if stream.group_info and stream.group_info.group_id:
+                            formatted_stream_id = f"{stream.user_info.platform}:{stream.group_info.group_id}:group"
+                        elif stream.user_info and stream.user_info.user_id:
+                            formatted_stream_id = f"{stream.user_info.platform}:{stream.user_info.user_id}:private"
+                        else:
+                            logger.warning(f"【日常唤醒】跳过 stream {stream.stream_id}，因为它缺少有效的用户信息或群组信息。")
+                            continue
+
+                        await self.executor.execute(stream_id=formatted_stream_id, start_mode="wake_up")
 
                         # 【关键步骤】在触发后，立刻更新活跃时间并保存。
                         # 这可以防止在同一个检查周期内，对同一个目标因为意外的延迟而发送多条消息。
@@ -203,17 +212,15 @@ class ProactiveThinkerEventHandler(BaseEventHandler):
 
     async def execute(self, kwargs: dict | None) -> "HandlerResult":
         """在机器人启动时执行，根据配置决定是否启动后台任务。"""
-        logger.info("检测到插件启动事件，正在初始化【主动思考】插件...")
+        logger.info("检测到插件启动事件，正在初始化【主动思考】")
         # 检查总开关
         if global_config.proactive_thinking.enable:
             # 启动负责“日常唤醒”的核心任务
-            logger.info("【主动思考】功能已启用，正在启动“日常唤醒”任务...")
             proactive_task = ProactiveThinkingTask()
             await async_task_manager.add_task(proactive_task)
 
             # 检查“冷启动”功能的独立开关
             if global_config.proactive_thinking.enable_cold_start:
-                logger.info("“冷启动”功能已启用，正在启动“破冰”任务...")
                 cold_start_task = ColdStartTask()
                 await async_task_manager.add_task(cold_start_task)
 

src/plugins/built_in/proactive_thinker/proactive_thinker_executor.py

@@ -95,9 +95,9 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
         try:
             platform, chat_id, stream_type = stream_id.split(":")
             if stream_type == "private":
-                return chat_api.ChatManager.get_private_stream_by_user_id(platform, chat_id)
+                return chat_api.ChatManager.get_private_stream_by_user_id(platform=platform, user_id=chat_id)
             elif stream_type == "group":
-                return chat_api.ChatManager.get_group_stream_by_group_id(platform, chat_id)
+                return chat_api.ChatManager.get_group_stream_by_group_id(platform=platform,group_id=chat_id)
         except Exception as e:
             logger.error(f"解析 stream_id ({stream_id}) 或获取 stream 失败: {e}")
         return None
@@ -122,7 +122,12 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
         # 获取日程
         schedules = await schedule_api.ScheduleAPI.get_today_schedule()
         schedule_context = (
-            "\n".join([f"- {s['title']} ({s['start_time']}-{s['end_time']})" for s in schedules])
+            "\n".join(
+                [
+                    f"- {s.get('time_range', '未知时间')}: {s.get('activity', '未知活动')}"
+                    for s in schedules
+                ]
+            )
             if schedules
             else "今天没有日程安排。"
         )
@@ -157,7 +162,6 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
             "schedule_context": schedule_context,
             "recent_chat_history": recent_chat_history,
             "action_history_context": action_history_context,
-            "relationship": {"short_impression": short_impression, "impression": impression, "attitude": attitude},
             "persona": {
                 "core": global_config.personality.personality_core,
                 "side": global_config.personality.personality_side,
@@ -219,7 +223,8 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
 
 请输出你的决策:
 """
-
+        if global_config.debug.show_prompt:
+            logger.info(f"主动思考规划器原始提示词:{prompt}")
         is_success, response, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
             prompt=prompt, model_config=model_config.model_task_config.utils
         )
@@ -229,6 +234,8 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
 
         try:
             # 假设LLM返回JSON格式的决策结果
+            if global_config.debug.show_prompt:
+                logger.info(f"主动思考规划器响应:{response}")
             decision = orjson.loads(response)
             return decision
         except orjson.JSONDecodeError:
@@ -298,4 +305,6 @@ class ProactiveThinkerExecutor:
 - 你的语气应该符合你的人设以及你对Ta的好感度。
 - 直接输出你要说的第一句话，不要包含任何额外的前缀或解释。
 """
+        if global_config.debug.show_prompt:
+            logger.info(f"主动思考回复器原始提示词:{prompt}")
         return prompt