tt-P607
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feat(sleep): 实现睡眠唤醒与重新入睡机制
引入了更完善的睡眠唤醒和重新入睡逻辑，以处理在睡眠期间被消息打扰的情况。
- **唤醒机制**: 当在睡眠时间内收到消息并达到唤醒阈值时，角色会被唤醒并进入愤怒状态。唤醒后，将保持清醒状态处理消息，而不是立即重新入睡。
- **状态持久化**: 新增 `_is_woken_up` 状态到 `schedule_manager`，并将其持久化，以确保在重启后能记住唤醒状态。
- **重新入睡**: 如果角色被吵醒后，在配置的一段时间内（`re_sleep_delay_minutes`）没有收到新消息，系统将自动尝试重新进入睡眠状态，以模拟更自然的行为。
- **上下文同步**: 在唤醒时，`wakeup_manager` 会通知 `schedule_manager` 更新其内部状态，确保系统各模块之间的睡眠状态一致。
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2025-11-19 22:49:09 +08:00 |
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tt-P607
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feat(core): 实现HFC及睡眠状态的持久化
将HFC上下文、唤醒管理器和日程管理器的核心状态保存到本地存储，并在程序启动时加载。这确保了角色的能量、睡眠压力、唤醒度、失眠状态和弹性睡眠进度在重启后能够恢复，增强了长期运行的连续性和稳定性。
主要变更：
- **HfcContext**: 增加状态的加载与保存逻辑，持久化能量、睡眠压力和失眠状态。
- **WakeupManager**: 增加状态的加载与保存逻辑，持久化唤醒度及愤怒状态。
- **ScheduleManager**: 增加弹性睡眠状态的加载与保存逻辑，持久化“准备入睡”及延迟睡眠的状态。
- **HeartFChatting**: 在主循环中调用保存HFC上下文状态的方法。
- 调整了失眠和唤醒逻辑，以更好地与持久化状态和弹性睡眠机制协同工作。
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2025-11-19 22:49:08 +08:00 |
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tt-P607
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200cad4630
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feat(schedule): 引入弹性睡眠与睡前通知机制
新增了弹性睡眠功能，使AI的入睡行为更加自然。AI现在会根据睡眠压力决定是否延迟入睡，而不是严格按日程表时间立即休眠。
主要更新包括：
- **弹性睡眠逻辑**: 在进入理论睡眠时间时，会有一段5-10分钟的准备缓冲期。如果睡眠压力低于阈值，AI会推迟入睡，以增加互动时间。
- **睡前通知**: 在决定入睡后，AI可以自动向指定群组发送晚安消息。
- **配置选项**: 在配置文件中增加了相关选项，允许用户启用/禁用这些功能，并自定义睡眠压力阈值、最大延迟时间、通知群组和提示词。
- **代码重构**: 对 `is_sleeping` 方法进行了重构，将其拆分为理论睡眠时间判断和核心弹性逻辑，提高了代码的可读性和可维护性。
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2025-11-19 22:49:07 +08:00 |
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tt-P607
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feat(monthly_plan): 增加月度计划数量上限并自动清理
style: 优化月度计划相关日志输出
- 在数据库模块中新增物理删除月度计划的函数 `delete_plans_by_ids`
- 在月度计划管理器中引入 `max_plans_per_month` 配置，用于限制每月计划数量
- 当检测到计划数量超出上限时，自动按创建时间删除最旧的计划以维持数量限制
- 优化了标记计划完成和删除计划时的日志记录，使其输出更详细的计划内容
- 调整了检查现有计划时的日志信息，使其更清晰
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2025-11-19 22:48:58 +08:00 |
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minecraft1024a
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refactor(schedule): 重构日程与月度计划管理模块
将 `schedule_manager` 和 `monthly_plan_manager` 从 `src/manager` 移动到 `src/schedule` 目录，以更好地组织与日程和计划相关的功能。
主要变更：
- 将 `schedule_manager` 和 `monthly_plan_manager` 移动到新的 `src/schedule` 目录。
- 更新了所有对这两个模块的导入路径，以反映新的文件位置。
- 删除了旧的 `src/manager` 目录下的模块文件。
- `monthly_plan_manager` 内部实现被重构，取代了原有的 `plan_generator.py`，简化了计划生成逻辑。
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2025-11-19 22:48:42 +08:00 |
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雅诺狐
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全面更换orjson
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2025-11-19 22:47:10 +08:00 |
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minecraft1024a
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refactor(schedule): 重构月度计划生成器以增强稳定性和可维护性
将计划生成逻辑重构为使用统一的 `LLMRequest` 类，以简化模型调用流程。此更改消除了原有的手动选择模型、构建客户端和处理响应的复杂逻辑。
引入了 Pydantic 模型 `PlanResponse` 对 LLM 的 JSON 输出进行严格的验证和解析，并集成了 `json_repair` 库来自动修复格式错误的 JSON。这些措施显著提高了计划生成功能的健壮性和对 LLM 异常输出的容错能力。
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2025-11-19 22:45:17 +08:00 |
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minecraft1024a
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feat:添加了月度计划 # 我要混提交
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2025-11-19 22:45:06 +08:00 |
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