feat(chat): 增加已读标记以聚焦未读消息

为聊天上下文生成逻辑引入了“已读标记” (read_mark) 机制。

当生成回复时，可以在历史消息中插入一个明确的分隔符，以告知模型哪些消息是它已经看过的旧消息，哪些是需要关注的新消息。

这有助于模型更好地聚焦于未读内容，提升上下文感知能力和回复的相关性。

同时，将 Prompt 模板中的“群聊”等硬编码文本参数化，以更好地适配私聊等不同聊天场景。

src/chat/utils/chat_message_builder.py

@@ -516,6 +516,7 @@ async def _build_readable_messages_internal(
     pic_counter: int = 1,
     show_pic: bool = True,
     message_id_list: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    read_mark: float = 0.0,
 ) -> Tuple[str, List[Tuple[float, str, str]], Dict[str, str], int]:
     """
     内部辅助函数，构建可读消息字符串和原始消息详情列表。
@@ -721,11 +722,10 @@ async def _build_readable_messages_internal(
                     "is_action": is_action,
                 }
                 continue
-
             # 如果是同一个人发送的连续消息且时间间隔小于等于60秒
             if name == current_merge["name"] and (timestamp - current_merge["end_time"] <= 60):
                 current_merge["content"].append(content)
-                current_merge["end_time"] = timestamp  # 更新最后消息时间
+                current_merge["end_time"] = timestamp
             else:
                 # 保存上一个合并块
                 merged_messages.append(current_merge)
@@ -753,8 +753,14 @@ async def _build_readable_messages_internal(
 
     # 4 & 5: 格式化为字符串
     output_lines = []
+    read_mark_inserted = False
 
     for _i, merged in enumerate(merged_messages):
+        # 检查是否需要插入已读标记
+        if read_mark > 0 and not read_mark_inserted and merged["start_time"] >= read_mark:
+            output_lines.append("\n--- 以上消息是你已经看过，请关注以下未读的新消息---\n")
+            read_mark_inserted = True
+
         # 使用指定的 timestamp_mode 格式化时间
         readable_time = translate_timestamp_to_human_readable(merged["start_time"], mode=timestamp_mode)
 

src/chat/utils/prompt.py

@@ -78,6 +78,7 @@ class PromptParameters:
     
     # 可用动作信息
     available_actions: Optional[Dict[str, Any]] = None
+    read_mark: float = 0.0
     
     def validate(self) -> List[str]:
         """参数验证"""
@@ -449,7 +450,8 @@ class Prompt:
         core_dialogue, background_dialogue = await self._build_s4u_chat_history_prompts(
             self.parameters.message_list_before_now_long,
             self.parameters.target_user_info.get("user_id") if self.parameters.target_user_info else "",
-            self.parameters.sender
+            self.parameters.sender,
+            read_mark=self.parameters.read_mark,
         )
         
         context_data["core_dialogue_prompt"] = core_dialogue
@@ -465,7 +467,7 @@ class Prompt:
     
     @staticmethod
     async def _build_s4u_chat_history_prompts(
-            message_list_before_now: List[Dict[str, Any]], target_user_id: str, sender: str
+            message_list_before_now: List[Dict[str, Any]], target_user_id: str, sender: str, read_mark: float = 0.0
     ) -> Tuple[str, str]:
         """构建S4U风格的分离对话prompt"""
         # 实现逻辑与原有SmartPromptBuilder相同
@@ -491,6 +493,7 @@ class Prompt:
                 replace_bot_name=True,
                 timestamp_mode="normal",
                 truncate=True,
+                read_mark=read_mark,
             )
             all_dialogue_prompt = f"所有用户的发言：\n{all_dialogue_prompt_str}"
         
@@ -510,7 +513,7 @@ class Prompt:
                     replace_bot_name=True,
                     merge_messages=False,
                     timestamp_mode="normal_no_YMD",
-                    read_mark=0.0,
+                    read_mark=read_mark,
                     truncate=True,
                     show_actions=True,
                 )
@@ -764,6 +767,7 @@ class Prompt:
             "keywords_reaction_prompt": self.parameters.keywords_reaction_prompt or context_data.get("keywords_reaction_prompt", ""),
             "moderation_prompt": self.parameters.moderation_prompt_block or context_data.get("moderation_prompt", ""),
             "safety_guidelines_block": self.parameters.safety_guidelines_block or context_data.get("safety_guidelines_block", ""),
+            "chat_context_type": "群聊" if self.parameters.is_group_chat else "私聊",
         }
     
     def _prepare_normal_params(self, context_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: