fix：优化prompt和Logger

src/chat/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -412,7 +412,7 @@ class EmojiManager:
         except Exception as e:
             logger.error(f"记录表情使用失败: {str(e)}")
 
-    async def get_emoji_for_text(self, text_emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str]]:
+    async def get_emoji_for_text(self, text_emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
         """根据文本内容获取相关表情包
         Args:
             text_emotion: 输入的情感描述文本
@@ -478,7 +478,7 @@ class EmojiManager:
                 f"为[{text_emotion}]找到表情包: {matched_emotion} ({selected_emoji.filename}), Similarity: {similarity:.4f}"
             )
             # 返回完整文件路径和描述
-            return selected_emoji.full_path, f"[ {selected_emoji.description} ]"
+            return selected_emoji.full_path, f"[ {selected_emoji.description} ]", matched_emotion
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"[错误] 获取表情包失败: {str(e)}")

src/chat/focus_chat/expressors/default_expressor.py

@@ -476,7 +476,7 @@ class DefaultExpressor:
         emoji_base64 = ""
         emoji_raw = await emoji_manager.get_emoji_for_text(send_emoji)
         if emoji_raw:
-            emoji_path, _description = emoji_raw
+            emoji_path, _description, _emotion = emoji_raw
             emoji_base64 = image_path_to_base64(emoji_path)
         return emoji_base64
 

src/chat/focus_chat/heartFC_chat.py

@@ -527,7 +527,7 @@ class HeartFChatting:
                 else:
                     action_str = action_type
 
-                logger.debug(f"{self.log_prefix} 麦麦想要：'{action_str}', 原因'{reasoning}'")
+                logger.debug(f"{self.log_prefix} 麦麦想要：'{action_str}'")
 
                 success, reply_text, command = await self._handle_action(
                     action_type, reasoning, action_data, cycle_timers, thinking_id

src/chat/focus_chat/info_processors/relationship_processor.py

@@ -31,6 +31,7 @@ def init_prompt():
 现在请你根据现有的信息，总结你和群里的人的关系
 1. 当聊天记录中提到你时，请输出你和这个人之间的关系
 2. 当聊天记录中提到其他人时，请输出你和这个人之间的关系
+3. 如果没有特别需要提及的关系，请输出“没有特别在意的人”
 
 输出内容平淡一些，说中文。
 请注意不要输出多余内容(包括前后缀，括号()，表情包，at或 @等 )。只输出关系内容，记得明确说明这是你的关系。
@@ -130,9 +131,10 @@ class RelationshipProcessor(BaseProcessor):
         name_block = f"你的名字是{global_config.bot.nickname},你的昵称有{nickname_str}，有人也会用这些昵称称呼你。"
 
         if is_group_chat:
-            relation_prompt_init = "在这个群聊中，你：\n"
+            relation_prompt_init = "你对群聊里的人的印象是：\n"
         else:
-            relation_prompt_init = ""
+            relation_prompt_init = "你对对方的印象是：\n"
+            
         for person in person_list:
             relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person, is_id=True)
         if relation_prompt:

src/chat/focus_chat/info_processors/self_processor.py

@@ -163,7 +163,7 @@ class SelfProcessor(BaseProcessor):
         if content == "None":
             content = ""
         # 记录初步思考结果
-        logger.debug(f"{self.log_prefix} 自我识别prompt: \n{prompt}\n")
+        # logger.debug(f"{self.log_prefix} 自我识别prompt: \n{prompt}\n")
         logger.info(f"{self.log_prefix} 自我认知: {content}")
 
         return content

src/chat/focus_chat/info_processors/working_memory_processor.py

@@ -120,7 +120,7 @@ class WorkingMemoryProcessor(BaseProcessor):
             memory_str=memory_choose_str,
         )
 
-        print(f"prompt: {prompt}")
+        # print(f"prompt: {prompt}")
         
         # 调用LLM处理记忆
         content = ""
@@ -197,7 +197,7 @@ class WorkingMemoryProcessor(BaseProcessor):
         """
         try:
             await working_memory.add_memory(content=content, from_source="chat_text")
-            logger.debug(f"{self.log_prefix} 异步添加新记忆成功: {content[:30]}...")
+            # logger.debug(f"{self.log_prefix} 异步添加新记忆成功: {content[:30]}...")
         except Exception as e:
             logger.error(f"{self.log_prefix} 异步添加新记忆失败: {e}")
             logger.error(traceback.format_exc())
@@ -211,7 +211,7 @@ class WorkingMemoryProcessor(BaseProcessor):
         """
         try:
             merged_memory = await working_memory.merge_memory(memory_id1, memory_id2)
-            logger.debug(f"{self.log_prefix} 异步合并记忆成功: {memory_id1} 和 {memory_id2}...")
+            # logger.debug(f"{self.log_prefix} 异步合并记忆成功: {memory_id1} 和 {memory_id2}...")
             logger.debug(f"{self.log_prefix} 合并后的记忆梗概: {merged_memory.summary.get('brief')}")
             logger.debug(f"{self.log_prefix} 合并后的记忆要点: {merged_memory.summary.get('points')}")
 

src/chat/focus_chat/planners/actions/emoji_action.py

@@ -19,11 +19,15 @@ class EmojiAction(BaseAction):
     """
 
     action_name: str = "emoji"
-    action_description: str = "当你想单独发送一个表情辅助你的回复表达"
+    action_description: str = "当你想单独发送一个表情包辅助你的回复表达"
     action_parameters: dict[str:str] = {
-        "description": "文字描述你想要发送的表情",
+        "description": "文字描述你想要发送的表情包内容",
     }
-    action_require: list[str] = ["你想要发送一个表情", "表达情绪时可以选择使用", "一般在你回复之后可以选择性使用"]
+    action_require: list[str] = [
+        "你想要发送一个表情",
+        "表达情绪时可以选择使用",
+        "一般在你回复之后可以选择性使用",
+        "重点：不要连续发，不要发太多[表情包]"]
 
     associated_types: list[str] = ["emoji"]
 

src/llm_models/utils_model.py

@@ -136,7 +136,7 @@ class LLMRequest:
         try:
             # 使用 Peewee 创建表，safe=True 表示如果表已存在则不会抛出错误
             db.create_tables([LLMUsage], safe=True)
-            logger.debug("LLMUsage 表已初始化/确保存在。")
+            # logger.debug("LLMUsage 表已初始化/确保存在。")
         except Exception as e:
             logger.error(f"创建 LLMUsage 表失败: {str(e)}")