tt-P607
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feat(chat): 优化提及检测并精简兴趣度评分日志
增强了机器人提及检测逻辑，使其能够识别配置文件中设置的所有别名（alias_names），而不仅仅是主昵称。这提高了交互的灵活性和准确性。
此外，还对兴趣度评分和匹配系统的日志输出进行了大幅重构：
- 将多条评分计算日志合并为一条包含核心指标的摘要日志，使输出更简洁。
- 调整了部分日志级别，将非关键信息移至 DEBUG 级别，以减少日志噪音。
- 在关键日志中增加了消息内容预览，以便于快速上下文定位和调试。
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2025-11-19 23:08:02 +08:00 |
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tt-P607
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refactor(log): 精简聊天相关模块的日志输出
为了提高日志的可读性和实用性，对聊天核心流程（兴趣评分、兴趣系统、规划执行）中的日志记录进行了全面优化。
主要变更：
- 移除装饰性的分割线和表情符号，使日志格式更加统一和专业。
- 将多行分散的日志信息合并为单行，提高信息密度，方便快速浏览。
- 调整日志用语，使其更加简洁、客观，便于程序解析和人工阅读。
这些改动旨在使生产环境中的日志更易于追踪和调试，同时保持了关键信息的完整性。
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2025-11-19 23:08:01 +08:00 |
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Windpicker-owo
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ruff，私聊视为提及了bot
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2025-11-19 23:07:30 +08:00 |
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Windpicker-owo
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2ceda70e8e
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修复新兴趣标签没有commit的问题
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2025-11-19 23:07:13 +08:00 |
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Windpicker-owo
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feat(affinity-flow): 重构亲和流配置系统
将硬编码的兴趣度评分参数迁移到集中式配置管理，新增AffinityFlowConfig配置类
- 从全局配置加载评分权重、阈值和计算参数
- 统一管理匹配奖励、关系分数和提及bot相关配置
- 更新配置文件模板包含完整的亲和流参数
- 确保各模块使用一致的配置值而非硬编码常量
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2025-11-19 23:07:11 +08:00 |
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Windpicker-owo
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feat(affinity-flow): 重构消息处理以使用StreamContext对象
重构AFC消息处理系统，将基于字典的消息数据传递改为直接使用StreamContext对象。主要变更包括：
- 修改AFCManager的process_message方法为process_stream_context，直接接收StreamContext对象
- 在chatter中重构消息处理逻辑，直接从StreamContext获取未读和历史消息
- 移除批量消息处理功能，改为单次StreamContext处理
- 在message_manager中简化消息处理流程，直接传递StreamContext对象
- 添加未读消息清理机制，防止异常情况下消息一直未读
同时优化兴趣度评分系统的参数：
- 调整回复阈值从0.55到0.56
- 增加最大不回复次数从15到20
- 提升每次不回复的概率增加从0.01到0.02
- 优化提及奖励从3.0降到1.0
- 调整回复后的不回复计数减少从1到3
BREAKING CHANGE: AFCManager的process_message方法已重命名为process_stream_context，参数从message_data改为context对象
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2025-11-19 23:07:03 +08:00 |
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Windpicker-owo
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feat(affinity-flow): 优化兴趣度评分和回复决策逻辑
- 降低回复阈值从0.6到0.55以增加回复可能性
- 在最终分数计算中加入标签数量奖励机制，每多匹配一个标签加0.05分，最高加0.3分
- 引入分级相似度匹配系统（高/中/低）并应用不同加成系数
- 增加关键词直接匹配奖励机制，支持完全匹配、包含匹配和部分匹配
- 在计划过滤器中处理回复动作不可用时的自动转换逻辑
- 增加兴趣度阈值80%检查，低于该阈值直接返回no_action
- 优化日志输出和统计信息，提供更详细的匹配分析
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2025-11-19 23:06:43 +08:00 |
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Windpicker-owo
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feat(affinity-flow): 调整回复概率参数和评分计算
- 增加最大不回复次数至15次，降低每次不回复的概率提升至1%
- 在最终评分计算中增加1.15倍系数提升
- 被提及时的基础分数从1.0提升至3.0
- 为兴趣标签保存添加数据库验证机制
- 在消息处理流程中增加数据库存储功能
- 修复JSON解析错误处理，增加异常情况下的默认响应
- 优化数据库会话管理和模型转换的健壮性
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2025-11-19 23:06:42 +08:00 |
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Windpicker-owo
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feat(affinity-flow): 重构兴趣度评分系统为智能embedding匹配
- 移除传统关键词匹配方式，改用embedding计算智能兴趣匹配度
- 添加异步方法支持机器人兴趣管理器的智能匹配计算
- 增加详细的日志记录和错误处理机制
- 添加数据库关键词提取和降级处理逻辑
- 集成智能兴趣系统初始化到人设构建流程
- 防止回复自身消息的死循环保护机制
BREAKING CHANGE: 兴趣匹配评分机制完全重构，从基于关键词的硬编码匹配改为基于embedding的智能匹配，需要重新初始化兴趣系统
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2025-11-19 23:06:40 +08:00 |
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