gardel/Mofox-Core
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Windpicker-owo
dc39fd26c7 feat(memory): 重构记忆系统并移除插件热重载 
重构记忆系统核心模块，引入全局记忆作用域、记忆指纹去重机制和查询规划器，优化多阶段检索性能。移除插件热重载系统及其相关依赖。

主要变更：
- 引入全局记忆作用域，简化记忆管理
- 实现记忆指纹去重，避免重复记忆存储
- 新增查询规划器，支持语义查询规划和记忆类型过滤
- 优化多阶段检索，增加语义重排和权重配置
- 改进向量存储，支持嵌入维度自动解析和查询向量生成
- 增强元数据索引，支持主体索引和更新操作
- 记忆构建器支持多主体和自然语言展示
- 移除watchdog依赖和插件热重载模块
- 更新配置模板，简化记忆配置项

BREAKING CHANGE: 移除插件热重载系统，相关API和命令不再可用。记忆系统接口有较大调整，使用该系统的模块需要适配新接口。
 2025-10-01 04:56:32 +08:00
Windpicker-owo
08ef960947 refactor(database): 将同步数据库操作迁移为异步操作 
将整个项目的数据库操作从同步模式迁移为异步模式，主要涉及以下修改：

- 将 `with get_db_session()` 改为 `async with get_db_session()`
- 将同步的 SQLAlchemy 查询方法改为异步执行
- 更新相关的方法签名，添加 async/await 关键字
- 修复由于异步化导致的并发问题和性能问题

这些修改提高了数据库操作的并发性能，避免了阻塞主线程，提升了系统的整体响应能力。涉及修改的模块包括表情包管理、反提示注入统计、用户封禁管理、记忆系统、消息存储等多个核心组件。

BREAKING CHANGE: 所有涉及数据库操作的方法现在都需要使用异步调用，同步调用将不再工作
 2025-09-28 15:42:30 +08:00
Windpicker-owo
80d34f3130 refactor(interest-system): 移除旧兴趣度管理系统，迁移到插件内部实现 
移除旧的集中式兴趣度管理系统（interest_manager.py），将兴趣度计算功能迁移到affinity_flow_chatter插件内部实现。主要包括：

- 删除interest_manager.py及其相关导入引用
- 修改RelationshipEnergyCalculator使用插件内部的关系分计算
- 重构StreamContextManager使用插件内部的兴趣度评分系统
- 更新ChatStream、PlanFilter、Planner等组件使用新的插件接口
- 简化上下文管理器，移除事件系统和验证器相关代码

此次重构提高了模块独立性，减少了核心代码对插件功能的直接依赖，符合"高内聚低耦合"的设计原则。
 2025-09-27 19:07:24 +08:00
Windpicker-owo
c49b3f3ac4 refactor(chat): 重构消息管理器以使用集中式上下文管理和能量系统 
- 将流上下文管理从MessageManager迁移到专门的ContextManager
- 使用统一的能量系统计算focus_energy和分发间隔
- 重构ChatStream的消息数据转换逻辑，支持更完整的数据字段
- 更新数据库模型，移除interest_degree字段，统一使用interest_value
- 集成新的兴趣度管理系统替代原有的评分系统
- 添加消息存储的interest_value修复功能
 2025-09-27 14:23:48 +08:00
tt-P607
1b8876c4bb feat(affinity_flow_chatter): 重构计划器以支持多动作并优化思考逻辑 
本次提交对亲和流聊天器（AFC）的计划与决策核心进行了重大重构和功能增强，旨在提升其响应的灵活性、鲁棒性和可观测性。

主要变更包括：

1.  **多动作支持与解析重构**:
    -   `PlanFilter` 现在能够正确解析并处理 LLM 返回的动作列表（`"actions": [...]`），而不仅限于单个动作，这使得机器人能够执行更复杂的组合行为。
    -   增强了动作解析的鲁棒性，当找不到 `target_message_id` 时会优雅降级（如 `reply` 变为 `no_action`），并会根据当前实际可用的动作列表对 LLM 的选择进行验证。

2.  **提示词工程与思考模式优化**:
    -   重新设计了核心 Planner 提示词，将 `thinking` 字段定义为“思绪流”，引导 LLM 生成更自然、更符合角色的内心独白，而非简单的决策理由，从而提升决策质量和角色扮演的沉浸感。
    -   强制要求 LLM 为需要目标消息的动作提供 `target_message_id`，提高了动作执行的准确性。

3.  **上下文构建与鲁棒性增强**:
    -   在 `PlanFilter` 中增加了上下文回退机制，当内存中缺少历史消息时（如冷启动），会自动从数据库加载最近的消息记录，确保决策所需上下文的完整性。
    -   简化了提供给 LLM 的未读消息格式，移除了兴趣度分数等内部信息，并加入了用户昵称，使其更易于理解和处理。

4.  **可观测性与日志改进**:
    -   在 AFC 的多个关键节点（消息接收、决策、动作执行）增加了彩色的详细日志，使其决策流程像 HFC 一样清晰可见，极大地方便了调试。
    -   将系统中多个模块（视频分析、兴趣度匹配、情绪管理）的常规日志级别从 `INFO` 调整为 `DEBUG`，以减少在生产环境中的日志噪音。

5.  **动作描述优化**:
    -   优化了 `set_emoji_like` 和 `emoji` 等动作的描述，使其意图更清晰，帮助 LLM 做出更准确的动作选择。
 2025-09-24 01:41:04 +08:00
tt-P607
bf0d214376 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。
 2025-09-21 22:58:18 +08:00
tt-P607
e0e81b209a 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。
 2025-09-21 20:40:00 +08:00
Windpicker-owo
444f1ca315 ruff，私聊视为提及了bot 2025-09-20 22:34:22 +08:00
Windpicker-owo
10d5fc7202 修复新兴趣标签没有commit的问题 2025-09-19 18:28:02 +08:00
Windpicker-owo
96e4dc2946 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
 2025-09-19 13:16:45 +08:00
Windpicker-owo
a2225cad3a 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
 2025-09-18 22:27:29 +08:00
Windpicker-owo
ddf0d08fac 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
 2025-09-17 20:50:03 +08:00
Windpicker-owo
553739f2cd 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
 2025-09-17 13:37:57 +08:00
Windpicker-owo
974de4d25d 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
 2025-09-16 22:55:38 +08:00