群聊增强插件 (Group Chat Plus)

⚠️ 重要提醒：使用前必读

关于与AstrBot官方回复功能的冲突：

本插件提供的智能回复功能与AstrBot官方的主动回复功能是完全独立的两套系统。为了避免冲突和重复回复，使用本插件前必须关闭AstrBot官方自带的主动回复功能。

不关闭官方功能可能导致的问题：

• ❌ 同一条消息被回复多次
• ❌ 机器人过于频繁回复，刷屏严重
• ❌ 两套回复逻辑冲突，体验变差
• ❌ API调用次数翻倍，费用增加

💡 配置建议：关闭AstrBot自带的主动回复功能。本插件专注于群聊场景的智能回复。
-（如果您有其他的主动回复或者主动对话等会自动让AI回复内容或发消息的插件也建议关闭，否则可能会导致冲突，或者像打开了AstrBot官方主动回复功能一样，导致一条消息被重复回复或者回复过于频繁等问题。）

⚠️ 重要警告：图片处理功能说明

关于图片处理功能的当前限制：

目前图片处理功能存在一个已知问题：如果不填写图片转文字提供商的ID（即留空 image_to_text_provider_id），尝试直接将图片信息传递给多模态AI的方法目前无法正常工作。

尽管经过了多次改进和调试，但在不配置图片转文字提供商ID的情况下，虽然代码确实传递了图片的原始信息，但多模态AI始终无法正确接收和处理这些图片数据。由于个人代码水平有限，目前尚未找到根本原因。

临时解决方案：

• 请务必配置 image_to_text_provider_id，使用图片转文字流程
• 虽然这会经过一层"图片→文字描述→AI处理"的转换，可能导致部分图片细节损失和API费用略微增加
• 但这是目前唯一可靠的图片处理方式

寻求帮助：
如果有技术大佬知道如何解决多模态AI直接接收图片数据的问题，欢迎随时提交Issues或Pull Request，我们将非常感谢您的贡献！

🤝 插件合作：AstrBot智能自学习插件（astrbot_plugin_self_learning）

我们很高兴宣布与 AstrBot智能自学习插件 建立官方合作关系！

为什么推荐同时使用？

本插件专注于智能回复与群聊互动，自学习插件专注于AI学习与人格优化，两者完美互补，共同打造最智能的群聊Bot体验！

🎯 功能互补关系

✨ 自学习插件的核心优势

1. 🧠 全自动学习循环

   • 实时消息捕获与智能筛选
   • 多维度对话风格分析
   • AI人格自动优化迭代
   • 质量评估与效果验证

2. ❤️ 情感智能系统

   • 用户好感度管理（单用户最大100分，总分250分上限）
   • 每日随机情绪系统（10种情绪类型）
   • 智能交互分析（称赞、鼓励、侮辱、骚扰等识别）
   • 动态情绪响应融入AI回复

3. 🎨 表达模式学习（参考MaiBot）

   • 场景-表达模式映射
   • 15天时间衰减的质量管理
   • 知识图谱实体-关系提取
   • 25条消息触发学习节奏控制

4. 🌐 可视化管理系统

   • 完整的Web管理界面（7833端口）
   • 数据统计与学习轨迹图表
   • 人格管理、审查与备份
   • 社交关系网络可视化分析

🚀 配合使用的效果

场景1：群聊日常互动

用户A: "今天天气真不错！"
↓
【群聊增强插件】读空气判断 → 概率0.3 → AI判断："适合回复" → 触发回复
↓
【自学习插件】学习用户A的说话风格 → 提取"积极乐观"特征 → 优化人格
↓
Bot: "是啊！这么好的天气出去走走吧~"（融入学习的表达风格）
↓
【群聊增强插件】提升对用户A的注意力 → 下次更容易回复ta
【自学习插件】记录好感度+5 → 情绪状态更积极

场景2：主动对话

【群聊增强插件】检测沉默5分钟 → 互动评分70分（高） → 触发主动对话
↓
【自学习插件】提供学习的表达模式 → 根据当前情绪状态调整语气
↓
Bot: "话说，你们最近有没有发现那个新游戏挺好玩的？"（自然的主动话题）
↓
用户B回复 → 【群聊增强插件】互动评分+15 → 临时概率提升
          → 【自学习插件】好感度+3 → 学习用户B的话题偏好

💡 组合使用的优势

✅ 智能决策 + 智能学习 = 既知道"何时说"又知道"怎么说"

✅ 读空气能力 + 人格优化 = 回复时机准确且风格自然

✅ 注意力机制 + 好感度系统 = 双重情感追踪，更真实的社交体验

✅ 互动评分 + 表达学习 = 越聊越聪明，持续进化

✅ 智能缓存 + 记忆图谱 = 完整的上下文理解与长期记忆

✅ 主动对话 + 情绪系统 = 像真人一样有情绪、有节奏的互动

🔧 进一步合作计划

我们正在与自学习插件团队共同开发更深度的API接口兼容，敬请期待！ 我们将持续优化两个插件的协同效果，为您打造最智能、最自然的群聊Bot！

📌 快速开始双插件配置

1. 安装两个插件

   # 在AstrBot插件市场分别安装：
   - astrbot_plugin_group_chat_plus（本插件）
   - astrbot_plugin_self_learning（自学习插件）
   

2. 推荐配置组合（本插件）

   {
     "initial_probability": 0.15,
     "enable_attention_mechanism": true,
     "enable_proactive_chat": true,
     "enable_adaptive_proactive": true,
     "enable_memory_injection": true,
     "memory_plugin_mode": "auto"
   }
   

3. 推荐配置组合（自学习插件）

   {
     "enable_auto_learning": true,
     "enable_affection_system": true,
     "daily_mood_change": true,
     "enable_web_interface": true
   }
   

4. 验证配合效果

   • 群聊增强插件处理回复时机和节奏
   • 自学习插件优化回复内容和风格
   • 两者数据独立但效果叠加

🎊 欢迎加入QQ群 1021544792 - ChatPlus插件用户和自学习插件用户交流群！

本插件的开发从以下开源项目中获得了灵感，特此感谢。我们并未直接使用其代码，但借鉴了其优秀的功能设计：

• 项目名称：astrbot_plugin_SpectreCore

• 项目仓库地址：https://github.com/23q3/astrbot_plugin_SpectreCore

• 项目作者：23q3

• 项目名称：MaiBot

• 项目仓库地址：https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot

• 项目作者：Mai.To.The.Gate 组织及众多贡献者

本插件支持两种记忆插件，优秀的记忆系统让AI的判断和回复更加智能，特此感谢：

推荐：LivingMemory（v1.1.2新适配，更智能）

• 项目名称：astrbot_plugin_livingmemory
• 项目仓库地址：https://github.com/lxfight-s-Astrbot-Plugins/astrbot_plugin_livingmemory
• 特性：混合检索、智能总结、自动遗忘、会话隔离、人格隔离、动态人格切换
• 项目作者: lxfight's Astrbot Plugins 组织及众多贡献者

传统：AI Memory（Legacy模式）

• 项目名称：strbot_plugin_play_sy (又名：ai_memory)
• 项目仓库地址：https://github.com/kjqwer/strbot_plugin_play_sy
• 项目作者：kjqwdw

本插件从v1.1.1版本开始新增的指令回复所最后用到的重启astrBot的功能取自于astrbot_plugin_restart插件，并且直接参考并使用了相应的代码，特此感谢:

• 项目名称：astrbot_plugin_restart
• 项目仓库地址：https://github.com/Zhalslar/astrbot_plugin_restart
• 项目作者：Zhalslar

📖 插件简介

在群聊场景中，Bot需要像真人一样"读懂气氛"——既不能过于活跃导致刷屏，也不能完全沉默失去存在感。本插件通过AI智能判断、动态概率调整和智能缓存机制，让Bot实现真正的"读空气"能力。

🎯 核心优势

• 🧠 AI读空气 - 通过专门的AI判断是否应该回复当前消息
• 📈 动态概率 - 回复后自动提升触发概率，促进连续对话
• 🎯 注意力机制 - 像真人一样专注对话，追踪多用户注意力和情绪（v1.0.1新增，v1.0.2大幅增强，v1.1.2再次增强）
• 🤖 关键词智能模式 - 触发关键词时可选择保留AI判断，拒绝机械式回复（v1.1.2新增）
• 📊 智能自适应主动对话 - 基于互动评分系统自动调整Bot活跃度，越聊越开心，冷场自动收敛（v1.1.2新增，v1.2.0内核）
• 💬 主动对话功能 - AI会在群聊沉默后主动发起话题，保持存在感（v1.1.0新增）
• ✍️ 打字错误 - 自动添加少量自然的错别字，让回复更真实（v1.0.2新增）
• 😊 情绪系统 - AI根据对话产生情绪变化，影响回复语气（v1.0.2新增，v1.0.7增强）
• ⏱️ 延迟模拟 - 模拟真人打字速度，避免秒回（v1.0.2新增）
• 📊 频率调整 - 自动分析发言频率并动态调整概率（v1.0.2新增）
• 👆 戳一戳支持 - 智能处理戳一戳消息，支持反戳和回复后戳（v1.0.9新增，v1.1.0增强，v1.1.2再次增强）
• 🚫 用户黑名单 - 可屏蔽特定用户，本插件不处理其消息（v1.0.7新增）
• 🚫 @他人过滤 - 可配置忽略@其他人的消息，避免插入他人对话（v1.0.9新增）
• 🔧 完整指令检测 - 支持全字符串匹配指令（如单独的new、help），更精准过滤（v1.1.2新增）
• 🔧 内存管理 - 自动清理不活跃群组记录，防止内存泄漏（v1.0.8新增）
• 💾 智能缓存 - 保存未回复消息的上下文，避免记忆断裂
• 🧠 智能记忆系统 - 支持LivingMemory插件（v1.1.2新适配），混合检索+智能总结+人格隔离
• 💬 会话隔离 - 每个会话的所有功能数据等完全隔离，每个会话不会互相污染和干扰
• 🔄 官方同步 - 自动同步到AstrBot官方对话系统
• 🤝 最大兼容 - 仅监听消息不拦截，不影响其他插件

✨ 功能特性

核心功能

社交节奏增强（v1.1.0 新增）

真实性增强功能（v1.0.2 新增，v1.0.7 增强）

管理增强功能（v1.0.7 新增，v1.0.9 增强）

增强功能

🚀 安装方法

直接下载

1. 下载整个 astrbot_plugin_group_chat_plus 文件夹
2. 将文件夹放入AstrBot的 /data/plugins 目录下
3. 重启AstrBot
4. 在AstrBot插件管理面板中找到插件并配置

📦 安装依赖

v1.0.2 开始新增的依赖：本插件需要 pypinyin 库（用于打字错误生成）

# 进入插件目录
cd astrbot_plugin_group_chat_plus

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

或手动安装：

pip install pypinyin

依赖要求

• 必需: AstrBot >= v4.0.0
• 必需: pypinyin >= 0.44.0 （v1.0.2开始新增的打字错误生成器需要）
• 可选: 记忆插件（记忆植入功能需要，二选一）
  • 推荐: astrbot_plugin_livingmemory （v1.1.2新适配，更智能）
  • 传统: strbot_plugin_play_sy

⚙️ 配置指南

快速开始配置

如果你是第一次使用，推荐使用以下配置快速开始：

方案1: 传统动态概率模式

{
  "initial_probability": 0.3,
  "after_reply_probability": 0.8,
  "probability_duration": 120,
  "decision_ai_timeout": 30,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "enabled_groups": []
}

方案2: 增强注意力机制模式（v1.0.2升级，推荐）

{
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.1,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "attention_max_tracked_users": 10,
  "attention_decay_halflife": 300,
  "emotion_decay_halflife": 600,
  "enable_emotion_system": true,
  "attention_boost_step": 0.4,
  "attention_decrease_step": 0.1,
  "emotion_boost_step": 0.1,
  "decision_ai_timeout": 30,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "enabled_groups": []
}

方案3: 真实感增强模式（v1.0.2全功能，最推荐）

{
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.1,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "attention_max_tracked_users": 10,
  "attention_decay_halflife": 300,
  "emotion_decay_halflife": 600,
  "enable_emotion_system": true,
  "attention_boost_step": 0.4,
  "attention_decrease_step": 0.1,
  "emotion_boost_step": 0.1,
  "enable_typo_generator": true,
  "typo_error_rate": 0.02,
  "enable_mood_system": true,
  "enable_typing_simulator": true,
  "typing_speed": 15.0,
  "typing_max_delay": 3.0,
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "decision_ai_timeout": 30,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "enabled_groups": []
}

方案4: 互动增强模式（v1.0.9全功能）

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.15,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "attention_max_tracked_users": 10,
  "attention_decay_halflife": 300,
  "emotion_decay_halflife": 600,
  "enable_emotion_system": true,
  "attention_boost_step": 0.4,
  "attention_decrease_step": 0.1,
  "emotion_boost_step": 0.1,
  "enable_typo_generator": true,
  "typo_error_rate": 0.02,
  "enable_mood_system": true,
  "enable_negation_detection": true,
  "enable_typing_simulator": true,
  "typing_speed": 15.0,
  "typing_max_delay": 3.0,
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "frequency_analysis_timeout": 20,
  "frequency_adjust_duration": 360,
  "frequency_analysis_message_count": 15,
  "mood_cleanup_threshold": 3600,
  "mood_cleanup_interval": 600,
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#"],
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot",
  "decision_ai_timeout": 30,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "enabled_groups": []
}

方案5: 主动聊天 + 时段概率（v1.1.0 新增，v1.1.1 完善，推荐搭配）

{
  "initial_probability": 0.12,
  "after_reply_probability": 0.65,
  "probability_duration": 180,

  "enable_dynamic_reply_probability": true,
  "reply_time_periods": [
    {"name": "深夜睡眠", "start": "23:00", "end": "07:00", "factor": 0.2},
    {"name": "午休时段", "start": "12:00", "end": "14:00", "factor": 0.5},
    {"name": "晚间活跃", "start": "19:00", "end": "22:00", "factor": 1.3}
  ],
  "reply_time_transition_minutes": 30,
  "reply_time_min_factor": 0.1,
  "reply_time_max_factor": 2.0,
  "reply_time_use_smooth_curve": true,

  "enable_proactive_chat": true,
  "proactive_silence_threshold": 600,
  "proactive_probability": 0.3,
  "proactive_check_interval": 60,
  "proactive_require_user_activity": true,
  "proactive_min_user_messages": 3,
  "proactive_user_activity_window": 300,
  "proactive_enable_quiet_time": true,
  "proactive_quiet_start": "23:00",
  "proactive_quiet_end": "07:00",
  "proactive_transition_minutes": 30,
  "proactive_temp_boost_probability": 0.5,
  "proactive_temp_boost_duration": 120,
  "proactive_max_consecutive_failures": 3,
  "proactive_cooldown_duration": 900,
  "proactive_use_attention": true,
  "proactive_at_probability": 0.3,
  "proactive_enabled_groups": [],

  "enable_dynamic_proactive_probability": true,
  "proactive_time_periods": [
    {"name": "深夜睡眠", "start": "23:00", "end": "07:00", "factor": 0.0},
    {"name": "午休时段", "start": "12:00", "end": "14:00", "factor": 0.3},
    {"name": "晚间超活跃", "start": "19:00", "end": "22:00", "factor": 1.8}
  ],
  "proactive_time_transition_minutes": 45,
  "proactive_time_min_factor": 0.0,
  "proactive_time_max_factor": 2.0,
  "proactive_time_use_smooth_curve": true,

  "enable_probability_hard_limit": true,
  "probability_min_limit": 0.05,
  "probability_max_limit": 0.8,

  "decision_ai_timeout": 30,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "enabled_groups": []
}

方案6: 智能自适应增强（v1.1.2 新增，强烈推荐）

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.15,
  
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_decrease_on_no_reply_step": 0.15,
  "attention_decrease_threshold": 0.3,
  "enable_attention_emotion_detection": true,
  
  "trigger_keywords": ["帮助", "机器人", "问题"],
  "keyword_smart_mode": true,
  
  "enable_full_command_detection": true,
  "full_command_list": ["new", "help", "reset", "clear"],
  
  "enable_proactive_chat": true,
  "proactive_silence_threshold": 300,
  "proactive_probability": 0.2,
  "proactive_check_interval": 60,
  "enable_adaptive_proactive": true,
  "score_increase_on_success": 15,
  "score_decrease_on_fail": 8,
  "interaction_score_min": 10,
  "interaction_score_max": 100,
  
  "enable_complaint_system": true,
  "complaint_trigger_threshold": 2,
  "complaint_decay_on_success": 2,
  
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": false,
  "poke_bot_probability_boost_reference": 0.3,
  "poke_enabled_groups": [],
  
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true
}

💡 配置建议:

• 方案1：传统模式，灵活简单
• 方案2：增强注意力机制，多用户追踪+情绪系统（v1.0.2升级）
• 方案3：真实感增强，最接近真人（v1.0.2全功能推荐）
• 方案4：互动增强模式，包含戳一戳回应和边界感保持（v1.0.9全功能推荐）
• 方案5：主动聊天+时段概率，拟人化作息与社交节奏（v1.1.0新增）
• 方案6：智能自适应增强，关键词智能模式+互动评分系统（v1.1.2新增，推荐） ⭐

详细配置说明

📊 概率控制（核心配置）

💡 概率调整建议:

• 轻度活跃: 0.05 → 0.6 (持续180秒)
• 中度活跃: 0.1 → 0.8 (持续300秒)
• 高度活跃: 0.3 → 0.95 (持续600秒)

🎯 增强注意力机制（v1.0.1 新增，v1.0.2 增强，v1.1.2 再次增强）

💡 注意力机制增强说明:

v1.0.2 升级内容：

• ✨ 多用户追踪: 同时追踪最多10个用户（可配置），不再只记录1个
• ✨ 渐进式调整: 概率根据注意力分数(0-1)平滑计算，不再0.9/0.1跳变
• ✨ 情绪态度系统: 对每个用户维护情绪值（-1到+1），影响回复倾向
• ✨ 指数衰减: 注意力随时间自然衰减（半衰期5分钟），不突然清零
• ✨ 智能清理: 自动清理长时间未互动且注意力低的用户，新用户能顶替
• ✨ 数据持久化: 保存到 data/plugin_data/chat_plus/attention_data.json，重启不丢失

工作原理：

• Bot回复用户A后，A的注意力分数提升（默认 +0.4，可通过 attention_boost_step 配置）
• 其他用户的注意力轻微降低（默认 -0.1，可通过 attention_decrease_step 配置）
• 被回复用户的情绪值提升（默认 +0.1，可通过 emotion_boost_step 配置）
• 概率计算：基础概率 × (1 + 注意力分数 × 提升幅度) × (1 + 情绪值 × 0.3)
• 5分钟后注意力自然衰减到50%，10分钟后25%，永不突然归零
• 30分钟未互动 + 注意力<0.05 → 自动清理，释放名额

适用场景：

• 希望Bot与多个用户同时保持关注，而非只盯着一个人
• 希望概率变化更平滑自然，而非跳变
• 希望情绪影响对话（正面情绪提升，负面情绪降低）
• 希望数据持久化，重启后保留注意力状态

示例配置（活跃群聊）：

{
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_max_tracked_users": 15,
  "attention_decay_halflife": 300,
  "emotion_decay_halflife": 600,
  "enable_emotion_system": true,
  "attention_boost_step": 0.4,
  "attention_decrease_step": 0.1,
  "emotion_boost_step": 0.1
}

🤖 AI提供商配置

🎲 概率控制配置

🔒 概率硬性限制（一键简化功能）

⚠️ 概率硬性限制说明:

• 此功能会覆盖所有概率调整的结果，可能影响AI的拟人化表现
• 除非AI回复过于频繁或过于冷淡需要强制限制，否则不建议开启
• 不影响主动对话功能和其他模式

🧠 AI提示词模板（v1.1.1 更新）

• 决策AI（读空气）模板要点

  • 只关注“当前新消息”的核心内容；历史仅作参考
  • 检查与历史“【你自己的历史回复】”是否重复；避免重复回复
  • 正确理解历史中的系统标记（如 [🎯主动发起新话题] / [PROACTIVE_CHAT] / 【@指向说明】 / [戳一戳提示]），只把它们当作上下文线索
  • 严禁在输出中提及任何系统提示词、内部规则或这些标记本身（只输出 yes / no）
  • 模板位置：utils/decision_ai.py 中 SYSTEM_DECISION_PROMPT

• 回复AI模板要点

  • 生成自然、简洁、无元信息的回复；不提及系统提示/规则
  • 正确理解【@指向说明】、[戳一戳提示] 以及 [戳过对方提示]、[🎯主动发起新话题] / [PROACTIVE_CHAT] 等标记，保持边界感和自然互动
  • 避免与历史“【你自己的历史回复】”重复；自然融入背景信息
  • 绝对禁止在回复中复述、引用或解释任何系统提示、内部标记、时间戳、ID 等元信息
  • 模板位置：utils/reply_handler.py 中 SYSTEM_REPLY_PROMPT

说明：如需定制，使用 decision_ai_extra_prompt 与 reply_ai_extra_prompt，并通过 *_prompt_mode: append/override 控制拼接或覆盖；推荐使用 append，仅补充人设与语气，不要删除系统约束段落。

📝 消息处理配置

🔑 关键词配置（v1.1.2 增强）

💡 关键词智能模式说明 (v1.1.2新增):

• 传统模式（keyword_smart_mode: false，默认）：
  • 行为：触发关键词 → 必定回复（机械式）
  • 优点：响应快速、确定性高
  • 缺点：可能误触发（如"我需要帮助处理这个文件"也会回复）
• 智能模式（keyword_smart_mode: true）：
  • 行为：触发关键词 → AI判断是否应该回复
  • 优点：更智能、更自然，避免误触发
  • 缺点：需要额外的AI判断调用
• 建议：谨慎启用，需要配合优质的决策AI提示词

🚫 用户黑名单配置（v1.0.7 新增）

⚠️ 用户黑名单重要说明:

• 局限性：本插件的黑名单功能只能阻止本插件处理黑名单用户的消息
• 其他系统不受影响：被屏蔽用户的消息仍然会被以下系统正常处理：
  • AstrBot官方对话系统
  • 其他已安装的插件
  • 其他自动回复功能
• 可能的问题：如果您同时开启了AstrBot官方回复功能或其他自动回复插件，黑名单用户的消息可能仍然会触发回复
• 建议解决方案：

💡 @他人消息过滤说明:

• 适用场景：避免插入他人的私密对话，保持对话边界感
• 不影响其他插件和官方功能
• 建议使用allow_with_bot模式（保留@机器人时的响应能力）

🖼️ 图片处理配置

⚠️ 图片处理注意:

• 留空 image_to_text_provider_id 需要确保默认AI支持多模态
• 建议将 image_to_text_scope 设为 mention_only 避免频繁调用API
• 图片描述会自动保存到缓存，下次回复时保持上下文
• 如果出现图片转文字超时，请适当增加 image_to_text_timeout 值

🧩 高级功能配置

🎯 启用范围配置

🐛 调试配置

� 插件重置配置

👆 戳一戳增强配置（v1.1.0 新增，v1.1.2 再次增强）

💡 v1.1.2 戳一戳增强说明:

• 智能概率增值: 关闭poke_bot_skip_probability后，戳机器人会参与概率判断但智能增加额外概率
• 动态调整: 实际增值根据情绪、注意力动态计算，情绪负面时减少，情绪正面时允许更多
• 群组独立控制: 可以仅在特定群组启用戳一戳功能
• 建议配置: bot_only + poke_bot_skip_probability: true（默认，最自然）

💬 主动对话功能配置（v1.1.0 新增，v1.1.2 智能自适应升级）

📊 智能自适应主动对话配置（v1.1.2 新增）

💡 智能自适应主动对话说明 (v1.1.2新增):

• 互动评分机制：
  • 成功互动：基础+15分，快速回复+5分，多人回复+10分，连续成功+5分，低分复苏+20分
  • 失败互动：基础-8分
• 评分影响：
  • 高分群聊（>70分）：沉默阈值×0.7，概率×1.5，更活跃
  • 低分群聊（<30分）：沉默阈值×1.5，概率×0.5，更克制
  • 极低分群聊（<20分）：进入冷淡期，显著抑制（×0.3）
• 自动衰减：每24小时无互动→自动扣2分（防止吃老本）
• 防误判机制：只有AI真正决定回复时才判定成功，避免"用户回复但AI不理会"的误判
• 吐槽系统：累积失败次数独立追踪，不受冷却重置影响，让Bot情绪变化更自然

💡 主动对话功能说明:

• 核心功能: 群聊长时间沉默后由AI主动开场或延展话题
• 拟人化设计: 模拟真人发言后留意回复的行为（临时概率提升）
• 智能控制: 支持用户活跃度判断、失败冷却、禁用时段等
• 安全机制: 避免在死群突然发言，避免深夜打扰用户
• 独立控制: 可单独设置启用群组，不影响其他功能
• 注意力配合: 可与注意力机制配合，让主动对话更有针对性

🗓️ 时段概率调整配置（v1.1.0 新增）

💡 时段概率调整说明:

• 模拟作息: 根据时间段调整AI的活跃度，模拟人类作息规律
• 双重模式: 支持普通回复和主动对话的独立时段调整
• 平滑过渡: 支持线性和曲线过渡，避免概率突变
• 安全限制: 设置最高最低系数限制，防止过度活跃或完全沉默
• 优先级: 主动对话的禁用时段优先级高于时段概率调整
• 配合其他功能: 与注意力机制、频率调整器等功能自动配合，不会产生冲突

🎭 真实性增强配置（v1.0.2 新增）

💡 真实性增强说明:

• 所有功能默认启用，经过调优，开箱即用
• 打字错误率2%表示平均每50字出现1个错字，非常自然
• 情绪系统会在检测到情绪关键词后维护5分钟，然后自动衰减
• 延迟模拟基于文本长度计算，短消息快速回复，长消息延迟更久
• 频率调整会消耗额外的AI调用（每3分钟一次），注意API成本
• v1.0.8增强：新增三个配置项精细控制频率调整（超时、持续时间、消息数量）
• 如需关闭所有新功能恢复v1.0.1体验，将所有enable开关设为false

🐛 调试配置

🔁 插件/会话重置配置（v1.1.1 新增）

🚫 用户黑名单配置（v1.0.7 新增）

💡 用户黑名单说明:

• 黑名单仅对本插件生效，不影响其他插件和AstrBot官方功能
• 被屏蔽用户的消息仍然会被其他插件和官方对话系统处理
• 适用场景：屏蔽刷屏用户、机器人账号等
• 支持字符串和数字类型的用户ID

👆 戳一戳消息处理配置（v1.0.9 新增）

💡 戳一戳消息处理说明:

• 平台限制: 仅支持QQ平台的aiocqhttp消息平台
• 工作原理:
  • ignore模式：本插件完全跳过戳一戳消息，不影响其他插件
  • bot_only模式：只处理戳机器人的消息，AI会收到"[戳一戳提示]有人在戳你"的系统提示
  • all模式：处理所有戳一戳，包括别人戳别人，AI会收到完整的戳一戳信息
• 概率筛选跳过:
  • 当poke_bot_skip_probability开启时，戳机器人会跳过概率筛选（不进行随机判断）
  • 但仍会进行读空气AI判断，AI会决定是否真的需要回复
  • 这样既保证了戳机器人有更高的响应率，又不会让每次戳一戳都必然回复
• AI理解: AI能识别戳一戳事件并做出自然回应（如俏皮话、调侃等）
• 系统提示: 戳一戳提示词在缓存时保存，保存到正式历史时会被过滤
• 防伪造机制 🆕:
  • 自动检测并过滤手动输入的[Poke:poke]文本标识符
  • 如果消息只包含[Poke:poke]（忽略空格），会被直接丢弃
  • 如果消息同时包含[Poke:poke]和其他内容，会过滤掉标识符，保留其他内容
  • 防止用户通过手动输入来伪造戳一戳消息，避免AI误判
  • 支持各种变体（如[ Poke : poke ]、[poke:poke]等，大小写不敏感）
• 最大兼容: 不影响其他插件和官方功能
• 推荐配置:
  • 普通场景：ignore（忽略，避免误判）
  • 互动场景：bot_only+poke_bot_skip_probability=true（默认，戳机器人时跳过概率，响应更积极）
  • 监控场景：all（了解所有戳一戳互动）

🚫 @他人消息过滤配置（v1.0.9 新增）

💡 @他人消息过滤说明:

• 工作原理:
  • strict模式：消息中只要@了其他人（非机器人），本插件直接跳过
  • allow_with_bot模式：消息中@了其他人，但如果也@了机器人，则继续处理
• 适用场景:
  • 避免插入他人的私密对话（如安慰、询问等）
  • 保持对话边界感，不干扰他人互动
  • 减少不必要的AI触发
• 检测逻辑:
  • 在黑名单检测之后、戳一戳检测之前执行
  • 不影响其他插件和官方功能
  • 过滤掉@全体成员（@all）的情况
• 推荐配置:
  • 默认关闭（enable_ignore_at_others: false）
  • 如需启用建议用allow_with_bot模式（保留@机器人时的响应能力）
  • strict模式更严格，适合不希望AI参与任何@他人对话的场景

🧠 情绪系统增强配置（v1.0.7 新增，v1.0.8 增强）

💡 智能否定词检测说明:

• 默认开启，强烈建议保持开启状态
• 支持检测"不"、"没"、"别"等常见否定词
• 检测范围默认5个字符，可根据需要调整
• 示例效果：
  • "我很难过" → 检测为"难过"情绪
  • "我不难过" → 不会被检测为"难过"（被否定词过滤）
  • "一点也不开心" → 不会被检测为"开心"（检测范围内有否定词）
• 可自定义情绪关键词，适配不同群聊风格

💾 内存管理说明 (v1.0.8 新增):

• 自动清理机制: 超过阈值时间未活跃的群组情绪记录会被自动清理
• 防止内存泄漏: 长期运行后，不活跃群组的记录会逐步释放内存
• 推荐配置:
  • 小型机器人(<20群): mood_cleanup_threshold: 7200 (2小时)
  • 中型机器人(20-100群): mood_cleanup_threshold: 3600 (1小时，默认)
  • 大型机器人(>100群): mood_cleanup_threshold: 1800 (30分钟)
• 禁用清理: 设置 mood_cleanup_threshold: 0 可完全禁用（不推荐）
• 性能影响: 清理操作每10分钟执行一次，对性能影响极小

🔧 工作原理

完整处理流程

📨 收到群消息
    ↓
【高优先级】指令过滤处理器（v1.0.5新增，v1.1.2增强，priority=sys.maxsize-1）
    ├─ 只处理群消息
    ├─ 检查群组是否启用
    ├─ 【v1.0.5】启用指令过滤且匹配前缀？（如 `/help`、`!status`）
    │   └─ ✅ 是 → 生成消息ID并标记 → return（不阻止事件传播）
    ├─ 【v1.1.2新增】启用完整指令检测且匹配指令列表？（如单独的 `new`、`help`）
    │   ├─ 去除@组件和空白符后进行全字符串匹配
    │   ├─ `new` 匹配，但 `new你好` 不匹配
    │   └─ ✅ 是 → 生成消息ID并标记 → return（不阻止事件传播）
    ├─ ❌ 否 → 不标记，继续传递
    └─ 继续到普通处理器
    ↓
【普通处理器】群消息处理器
    ↓
【步骤0】检查消息标记（v1.0.5新增，v1.1.2增强）
    ├─ 消息ID在指令标记列表中？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过处理（已被识别为前缀指令或完整指令）
    ├─  ❌ 否 → 继续正常处理
    ├─ 【v1.0.7新增】检查用户黑名单
    │   └─ 启用黑名单且用户在黑名单中？
    │      └─ ✅ 是 → 跳过处理（不阻止事件传播）
    ├─ 【v1.0.9新增】检查@他人消息过滤
    │   ├─ 启用`enable_ignore_at_others`？
    │   │   └─ ✅ 是 → 检测消息中的At组件
    │   │       ├─ `strict`模式：@了其他人（非机器人）？
    │   │       │   └─ ✅ 是 → 跳过处理（不阻止事件传播）
    │   │       └─ `allow_with_bot`模式：@了其他人但未@机器人？
    │   │           └─ ✅ 是 → 跳过处理（不阻止事件传播）
    │   └─  ❌ 否 → 继续处理
    ├─ 【v1.0.9新增】过滤伪造的戳一戳文本标识符
    │   ├─ 检测消息是否只包含`[Poke:poke]`标识符（忽略空格）？
    │   │   └─ ✅ 是 → 直接丢弃消息（不阻止事件传播）
    │   └─ ❌ 否 → 继续处理
    ├─ 【v1.0.9新增】检测并处理戳一戳消息（仅QQ平台aiocqhttp）
    │   ├─ 检查`poke_message_mode`配置
    │   ├─ `ignore`模式：检测到戳一戳？
    │   │   └─ ✅ 是 → 跳过处理（不阻止事件传播）
    │   ├─ `self_only`模式：检测到戳一戳？
    │   │   ├─ 戳的是机器人自己？
    │   │   │   ├─ ✅ 是 → 保存poke_info，继续处理（后续添加系统提示）
    │   │   │   └─ ❌ 否 → 跳过处理（不阻止事件传播）
    │   │   └─ ❌ 不是戳一戳 → 继续处理
    │   └─ `all`模式：检测到戳一戳？
    │       ├─ ✅ 是 → 保存poke_info，继续处理（后续添加系统提示）
    │       └─ ❌ 否 → 继续处理
    └─  ❌ 否 → 继续传递
    ↓
【步骤1】基础检查
    ├─ 检查群组是否启用
    ├─ 检查是否bot自己的消息
    └─ ✅ 通过 → 继续
    ↓
【步骤2】黑名单关键词检查
    ├─ 包含黑名单关键词？
    └─ ❌ 是 → 丢弃消息
    └─ ✅ 否 → 继续
    ↓
【v1.0.2】记录消息（用于频率统计）
    └─ 频率调整器记录消息计数
    ↓
【步骤3】@消息检测
    ├─ 是否@机器人？
    └─ 记录状态 → 继续
    ↓
【步骤4】触发关键词检查
    ├─ 包含触发关键词？
    └─ 记录状态 → 继续
    ↓
【步骤5】读空气概率判断（含增强注意力机制）
    ├─ 是@消息？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过概率判断
    ├─ 【v1.1.2新增】触发关键词且启用智能模式（keyword_smart_mode）？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过概率判断（但保留读空气AI判断，让AI智能决定）
    ├─ 触发关键词且未启用智能模式？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过概率判断
    ├─ 【v1.0.9增强】是戳机器人且开启poke_bot_skip_probability？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过概率判断（但仍保留读空气AI判断）
    ├─ 【v1.1.2增强】是戳机器人但未开启poke_bot_skip_probability？
    │   └─ ✅ 是 → 增加额外概率（根据情绪、注意力动态计算）
    └─ ❌ 否 → 开始概率判断
        ├─ 获取当前概率（initial_probability或after_reply_probability）
        ├─ 【v1.1.0新增】应用回复时间段概率系数
        │   ├─ 当前时间命中配置的时间段？
        │   │   └─ ✅ 是 → 基础概率 × 时间段系数（提升或降低）
        │   └─ ❌ 否 → 使用默认基础概率
        ├─ 【v1.1.0新增】安静时段检查（Quiet Time）
        │   ├─ 命中安静时段？
        │   │   └─ ✅ 是 → 普通消息抑制（直接丢弃，不调用AI）
        │   │       └─ 注：@消息/触发关键词不受安静时段影响（仍优先）
        │   └─ ❌ 否 → 继续
        ├─ 【v1.1.0新增】概率硬限制检查（当期时间段内）
        │   ├─ 当前时间段已达到回复上限？
        │   │   └─ ✅ 是 → 直接丢弃（不调用AI）
        │   └─ ❌ 否 → 继续
        ├─ 启用注意力机制（v1.0.2增强）？
        │   └─ ✅ 是 → 应用增强注意力调整
        │       ├─ 从持久化数据加载用户档案（多用户）
        │       ├─ 应用时间衰减（指数衰减，半衰期5分钟）
        │       ├─ 清理长时间未互动用户（30分钟+注意力<0.05）
        │       ├─ 获取当前用户的注意力分数(0-1)和情绪值(-1到1)
        │       ├─ 渐进式概率计算：
        │       │   └─ 调整概率 = 基础概率 × (1 + 注意力分数 × 提升幅度) × (1 + 情绪值 × 0.3)
        │       ├─ 注意力分数高（>0.1）→ 概率提升（渐进式）
        │       └─ 注意力分数低（<0.1）→ 概率轻微降低
        ├─ 随机值 < 调整后概率？
        └─ ❌ 否 → 丢弃消息（保存消息到自定义存储（含元数据））
        └─ ✅ 是 → 继续
    ↓
【步骤5.5】检测@提及信息（v1.0.3 新增）
    ├─ 检查消息中是否包含@组件
    ├─ @的是机器人自己或@全体成员？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过记录
    └─ ❌ 否 → 记录mention_info
        ├─ 保存被@用户的ID和昵称
        └─ 用于后续添加特殊标记
    ↓
【步骤6】提取纯净原始消息
    ├─ 使用MessageCleaner提取不含元数据的原始消息
    ├─ 检查是否是空@消息（纯@无其他内容）
    └─ ✅ 提取完成 → 继续
    ↓
【步骤6.5】处理图片内容（在缓存之前）
    ├─ mention_only模式检查
    │   └─ 非@消息的图片 → 丢弃（不缓存）
    ├─ 未启用图片处理？
    │   └─ 纯图片消息 → 丢弃
    │   └─ 图文消息 → 移除图片
    ├─ 配置了图片转文字AI？
    │   └─ ✅ 是 → 调用AI转为文字描述
    │       ├─ 使用配置的超时时间（image_to_text_timeout）
    │       ├─ 转换成功 → 图片描述替换图片内容
    │       └─ 超时或失败 → 降级处理（移除图片或丢弃）
    └─ 否 → 使用多模态AI直接处理（保留图片）
    ↓
【步骤7】缓存处理后的用户消息（不含元数据）
    ├─ 只缓存处理后的纯净消息（不含元数据）
    ├─ 如有图片描述，已包含在消息内容中
    ├─ 添加到pending_messages_cache
    ├─ 保存发送者ID、名字、时间戳（用于后续添加元数据）
    ├─ 保存mention_info（v1.0.3，如果存在@别人的情况）
    ├─ 清理超过30分钟的旧消息
    └─ 限制缓存最多10条
    ↓
【步骤7.5】为当前消息添加元数据（用于发送给AI）
    ├─ 使用处理后的消息（图片已处理）
    ├─ 添加时间戳（可选，格式：2025年01月27日 15:30:45）
    ├─ 添加发送者信息（可选，格式：[发送者: 张三(ID: 123456)]）
    ├─ 检测mention_info（v1.0.3）
    │   └─ ✅ 存在@别人 → 添加特殊标记
    │       ├─【@指向说明】这条消息通过@符号指定发送给其他用户...
    │       └─【原始内容】实际消息内容
    ├─ 检测poke_info（v1.0.9新增，仅用于AI判断，不保存）
    │   └─ ✅ 存在戳一戳信息 → 添加特殊标记
    │       ├─ 戳机器人："[戳一戳提示]有人在戳你，戳你的人是：XXX(ID:XXX)"
    │       └─ 戳别人："[戳一戳提示]这条消息是别人在戳别人，不是别人在戳你。戳人的人是：XXX，被戳的人是：XXX"
    ├─ 添加发送者识别系统提示（v1.0.4新增，仅用于AI判断，不保存）
    │   └─ 根据触发方式添加不同提示：
    │       ├─ @消息："[系统提示]注意,现在有人在直接@你..."
    │       ├─ 关键词触发："[系统提示]注意，你刚刚发现这条消息里面包含和你有关的信息..."
    │       └─ AI主动回复将在后续判断后添加
    └─ ✅ 元数据添加完成（系统提示仅用于AI理解，不会保存到历史）
    ↓
【步骤8】提取历史上下文
    ├─ 从官方存储读取历史消息（基于 AstrBotMessage 结构，保留平台/发送者等信息）
    ├─ 合并缓存中的消息（去重）
    ├─ 应用max_context_messages限制
    └─ 格式化为AI可读文本：标记【你自己的历史回复】，在需要时注入主动对话标记和`[戳过对方提示]`（仅供AI理解，后续会被清理）
    ↓
【步骤9】决策AI判断
    ├─ 是@消息？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过决策AI
    │       └─ 如果是@消息，检查是否已被其他插件处理
    ├─ 【v1.1.2新增】触发关键词且未启用智能模式？
    │   └─ ✅ 是 → 跳过决策AI（传统模式：必定回复）
    ├─ 【v1.1.2新增】触发关键词且启用智能模式（keyword_smart_mode）？
    │   └─ ✅ 是 → **保留决策AI判断**（智能模式：让AI决定）
    └─ ❌ 否 → 调用决策AI
        ├─ 构建完整提示词（含人格+上下文）
        ├─ 提示词包含特殊标记说明（v1.0.3）
        │   └─ 告知AI【@指向说明】标记的含义
        ├─ 调用AI判断（使用配置的超时时间 decision_ai_timeout）
        └─ 解析yes/no结果
            ├─ 超时 → 默认不回复，保存消息到自定义存储，退出
            ├─ ❌ no → 保存消息到自定义存储（含元数据），退出
            └─ ✅ yes → 继续
    ↓
【步骤10】标记会话
    └─ 添加到processing_sessions（用于after_message_sent识别）
    ↓
【步骤11】注入记忆（可选，v1.1.2增强）
    ├─ 启用记忆植入？
    └─ ✅ 是 → 自动检测记忆插件模式
        ├─ 【v1.1.2新增】LivingMemory模式（优先）
        │   ├─ 调用 astrbot_plugin_livingmemory
        │   ├─ 混合检索（相关性×重要性×新鲜度）
        │   ├─ 会话隔离 + 人格隔离
        │   └─ 支持动态人格切换
        ├─ Legacy模式（传统）
        │   └─ 调用 strbot_plugin_play_sy
        └─ 注入到消息中
    ↓
【步骤12】注入工具信息（可选）
    ├─ 启用工具提醒？
    └─ ✅ 是 → 获取可用工具列表
        └─ 注入到消息中
    ↓
【步骤12.5】注入情绪状态（v1.0.2 新增）
    ├─ 启用情绪系统？
    └─ ✅ 是 → 根据最近对话更新情绪
        ├─ 检测情绪关键词（开心、难过、生气等）
        ├─ 更新情绪状态和强度
        ├─ 检查情绪衰减（5分钟后回归平静）
        └─ 注入情绪提示词到prompt（如：[当前情绪状态: 你感到开心]）
    ↓
【步骤13】调用AI生成回复
    ├─ 构建完整消息（上下文+情绪+记忆[按重要性排序]+工具+额外提示词）
    ├─ 提示词包含特殊标记说明（v1.0.3）
    │   └─ 告知AI【@指向说明】标记的含义
    │   └─ 禁止AI在回复中提及系统标记和元信息
    ├─ 调用默认AI生成回复
    └─ ✅ 生成回复
    ↓
【步骤13.5】添加打字错误（v1.0.2 新增）
    ├─ 启用打字错误生成器？
    └─ ✅ 是 → 处理回复文本
        ├─ 检查是否应添加错字（长度、格式判断）
        │   ├─ 太短（<10字）→ 跳过
        │   ├─ 包含代码/链接/特殊格式 → 跳过
        │   └─ 30%概率触发
        ├─ 提取汉字位置
        ├─ 按2%概率为每个字生成错误
        └─ 使用拼音相似字替换（如：的→得、在→再）
    ↓
【步骤13.6】模拟打字延迟（v1.0.2 新增）
    ├─ 启用回复延迟模拟？
    └─ ✅ 是 → 计算并执行延迟
        ├─ 判断是否应该延迟
        │   ├─ 太短（≤3字）→ 快速回复
        │   └─ 包含特殊标记 → 不延迟
        ├─ 基础延迟 = 文本长度 / 打字速度（默认15字/秒）
        ├─ 添加随机波动（±30%）
        ├─ 限制在合理范围（0.5-3.0秒）
        └─ 等待延迟后继续
    ↓
【步骤14】保存用户消息到自定义存储
    ├─ 从缓存读取处理后的消息内容（不含元数据）
    ├─ 使用缓存中的发送者信息添加元数据
    ├─ 使用MessageCleaner清理系统提示（v1.0.4+v1.0.9+v1.1.1）
    │   └─ 过滤掉"[系统提示]"、"[戳一戳提示]"、"[戳过对方提示]"等内部标记，只保留原始消息内容
    ├─ 保存到自定义历史存储（data/chat_history/）
    └─ ✅ 保存完成（不包含临时系统提示）
    ↓
【步骤15】发送回复
    └─ yield 返回回复内容给用户
    ↓
【步骤15（并行）】调整读空气概率 / 记录注意力（v1.0.2增强，v1.1.2再次增强）
    ├─ 【v1.1.2新增】记录主动对话成功（智能自适应）
    │   ├─ 启用自适应主动对话且当前是主动对话的回复？
    │   │   └─ ✅ 是 → 记录成功互动、更新评分
    │   │       ├─ 基础加分：+15分
    │   │       ├─ 快速回复（30秒内）：+5分
    │   │       ├─ 多人回复：+10分
    │   │       ├─ 连续成功：+5分
    │   │       ├─ 低分复苏（<30分）：+20分
    │   │       └─ 清零连续失败次数，减少累积失败次数
    │   └─ ❌ 否 → 跳过
    ├─ 启用注意力机制？
    │   └─ ✅ 是 → 记录被回复的用户（增强版）
        │       ├─ 提升该用户注意力分数（默认+0.4，可配置attention_boost_step，叠加式，最高1.0）
        │       ├─ 提升该用户情绪值（默认+0.1，可配置emotion_boost_step，正面交互）
        │       ├─ 更新互动次数、时间戳、消息预览
        │       ├─ 降低其他用户注意力（默认-0.1，可配置attention_decrease_step，轻微）
        │       ├─ 清理不活跃用户（30分钟+注意力<0.05）
        │       ├─ 限制追踪用户数（最多10个，移除优先级最低的）
        │       └─ 自动保存到磁盘（60秒间隔，data/plugin_data/chat_plus/attention_data.json）
    └─ ❌ 否 → 提升概率至after_reply_probability
        └─ 持续probability_duration秒后恢复initial_probability
    ├─ 【v1.1.0新增】更新时间段统计与硬限制计数
    │   ├─ 回复成功 → 当期时间段计数+1
    │   ├─ 达到硬限制 → 该时间段内后续普通消息不再回复
    │   └─ 注：@消息不受硬限制影响（始终优先）
    ↓
【步骤16】检查并调整发言频率（v1.0.2 新增，v1.0.8 增强）
    ├─ 启用频率动态调整？
    └─ ✅ 是 → 检查是否到达检查间隔
        ├─ 条件1: 距离上次检查 > frequency_check_interval（默认180秒）
        ├─ 条件2: 消息数量 >= 8条
        └─ ✅ 满足条件 → 启动频率分析
            ├─ 收集最近N条对话记录（可通过frequency_analysis_message_count配置，默认15条）🆕 v1.0.8
            ├─ 调用AI判断发言频率（正常/过于频繁/过少）
            │   └─ 使用可配置的超时时间（frequency_analysis_timeout，默认20秒）🆕 v1.0.8
            ├─ 根据判断调整概率
            │   ├─ 过于频繁 → 降低15%（×0.85）
            │   ├─ 过少 → 提升15%（×1.15）
            │   └─ 正常 → 保持不变
            ├─ 限制概率范围（0.05-0.95）
            ├─ 调整后的新概率持续frequency_adjust_duration秒（默认360秒）🆕 v1.0.8
            └─ 更新检查状态，重置计数器
    ↓
【after_message_sent钩子】（在回复发送后自动触发）
    ├─ 检查是否本插件处理的会话（通过processing_sessions标记）
    ├─ 清除会话标记
    ├─ 检查result是否为LLM结果
    ├─ 提取AI回复文本
    ├─ 从缓存获取用户消息
    │   ├─ 读取缓存中的原始消息（不含元数据）
    │   └─ 使用缓存中的发送者信息添加元数据
    ├─ 准备待转正的缓存消息（除最后一条外的所有缓存）
    │   ├─ 遍历每条缓存消息
    │   ├─ 使用各自的发送者信息添加元数据
    │   └─ 构建转正列表
    ├─ 保存到官方对话系统（conversation表）
    │   ├─ 合并缓存消息（带元数据）
    │   ├─ 智能去重（与现有官方历史比对）
    │   ├─ 保存：缓存消息 + 当前用户消息 + AI回复
    │   └─ 验证保存成功
    └─ ✅ 成功 → 清空pending_messages_cache
    └─ ❌ 失败 → 保留缓存（待下次使用或清理）
    ↓
【主动聊天调度（v1.1.0新增，并行）】
    ├─ 定时器触发（每T秒）
    ├─ 过滤启用群组与安静时段（Quiet Time）
    ├─ 检查最近活跃度与失败冷却状态
    ├─ 计算主动发言概率：基础 × 时间段系数 × 临时加成
    ├─ 命中概率且未超硬限制？
    │   ├─ ✅ 是 → 构建系统提示，调用AI生成开场消息并发送
    │   └─ ❌ 否 → 跳过或进入冷却（提高失败计数/设置cooldown）
    ├─ 发送后更新计数与失败状态
    └─ 不影响@消息优先级与正常消息流程
    ↓
✅ 完成

主动聊天调度（v1.1.0 新增，v1.1.1 完善）

独立于消息的定时器调度，面向“主动社交”场景：

定时器触发（每 proactive_check_interval 秒）
    ↓
过滤群组（proactive_enabled_groups，如配置为空则所有启用群）
    ↓
检查静默阈值（proactive_silence_threshold）：群聊近期是否“足够安静”
    ↓
【v1.1.2新增】智能自适应参数计算（enable_adaptive_proactive）
    ├─ 根据互动评分（interaction_score，10-100分）调整参数
    ├─ 高分群聊（>70分）：沉默阈值×0.7、概率×1.5、最大失败次数×1.5
    ├─ 低分群聊（<30分）：沉默阈值×1.5、概率×0.5、最大失败次数×0.5
    └─ 极低分群聊（<20分）：进入冷淡期，显著抑制（×0.3）
    ↓
（可选）用户活动门槛（proactive_require_user_activity）
    ├─ 在窗口（proactive_user_activity_window）内统计发言数量
    └─ 不满最小值（proactive_min_user_messages）→ 不触发主动消息
    ↓
应用时间段系数（enable_dynamic_proactive_probability）
    ├─ 使用 proactive_time_periods 与平滑过渡（proactive_time_use_smooth_curve）
    └─ 系数范围由 proactive_time_min_factor / proactive_time_max_factor 约束
    ↓
安静时间抑制（proactive_enable_quiet_time）
    ├─ 处于 quiet_start ~ quiet_end 时间窗，主动概率渐退
    └─ 使用 proactive_transition_minutes 进行过渡
    ↓
临时提升维持期（proactive_temp_boost_probability / proactive_temp_boost_duration）
    ├─ 触发主动消息后，在一小段时间内提升后续普通回复概率，等待他人接话
    ├─ **维持期内不会再次触发新的主动开场**，避免自言自语式刷屏
    └─ 【v1.1.2增强】持续追踪回复用户，等待AI真正决定回复时才判定成功
    ↓
硬上限裁剪（enable_probability_hard_limit）
    └─ 按 probability_min_limit / probability_max_limit 对最终概率夹紧
    ↓
失败与冷却（proactive_max_consecutive_failures / proactive_cooldown_duration）
    ├─ 若维持期结束仍无人理会：记为一次失败尝试
    ├─ 【v1.1.2新增】累积失败次数独立追踪（total_proactive_failures）
    │   ├─ 用于吐槽系统的情绪累积，不受冷却重置影响
    │   └─ 成功互动时减少部分累积次数（complaint_decay_on_success）
    ├─ 连续失败次数达到上限 → 记录失败、更新评分（-8分）、进入冷却期
    └─ 冷却期结束前不再触发新的主动消息
    ↓
【v1.1.2新增】自动评分衰减（时间衰减）
    └─ 每24小时无主动对话尝试 → 自动扣2分（防止"吃老本"）
    ↓
调用决策AI（仅当最终概率通过）→ 根据模板生成主动开场 → 发送
    ↓
【v1.1.2新增】设置主动对话激活标记（proactive_active = True）
    └─ 只有发送成功后才激活，用于后续防误判检测

v1.1.2 互动评分系统说明：

• 成功互动加分：基础+15分，快速回复+5分，多人回复+10分，连续成功+5分，低分复苏+20分
• 失败互动扣分：基础-8分（无额外惩罚）
• 评分影响：高分群聊更活跃（概率↑、阈值↓），低分群聊更克制（概率↓、阈值↑）
• 防误判机制：只有AI真正决定回复时才判定成功，避免"用户回复但AI不理会"的误判

提示：主动聊天调度与消息驱动流程相互独立，不影响"@消息优先机制"。

智能缓存机制

插件采用独特的缓存+转正机制，避免上下文断裂：

场景1: AI决定回复
    用户消息A → 缓存 → AI回复 → 缓存转正 → 保存到官方系统 → 清空缓存

场景2: AI决定不回复
    用户消息A → 缓存 → AI不回复 → 保存到自定义存储（不清空缓存）
    用户消息B → 缓存 → AI回复 → 缓存转正（含A+B） → 保存到官方系统 → 清空缓存

结果: 官方对话系统中包含完整的上下文（A+B+回复），没有丢失A！

缓存特性：

• 自动清理: 超过30分钟的消息自动移除
• 容量限制: 最多保留10条消息
• 图片描述保存: 图片转文字的描述也保存在缓存中
• 智能去重: 转正时自动过滤重复消息
• 线程安全: 多会话并发处理安全

@消息优先机制

@消息处理流程:
    检测到@机器人
        ↓
    跳过概率判断（必定处理）
        ↓
    跳过决策AI判断（必定回复）
        ↓
    检查其他插件是否已回复
        ├─ 已回复 → 退出（避免重复）
        └─ 未回复 → 继续处理

说明（v1.1.0）：@消息的“必定处理与必定回复”逻辑保持不变，时间段与主动聊天功能不会影响此优先机制。

🎨 使用场景与配置推荐

场景1: 话痨型Bot（高度活跃）

适用: 娱乐群、游戏群、小规模测试群

{
  "initial_probability": 0.4,
  "after_reply_probability": 0.95,
  "probability_duration": 600,
  "max_context_messages": 30,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个活泼开朗、喜欢聊天的角色。在大部分情况下都应该积极参与讨论。"
}

场景2: 平衡型Bot（中度活跃）

适用: 技术群、学习群、日常交流群

{
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.8,
  "probability_duration": 300,
  "max_context_messages": 20,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个友好的助手，在有价值的讨论中参与，避免打断私人对话。"
}

场景3: 沉稳型Bot（轻度活跃）

适用: 工作群、正式群、大规模群

{
  "initial_probability": 0.05,
  "after_reply_probability": 0.6,
  "probability_duration": 180,
  "max_context_messages": 10,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个专业、谨慎的助手，只在明确需要你帮助或回答问题时才回复。"
}

场景4: 图片处理Bot

适用: 需要理解图片内容的群

{
  "enable_image_processing": true,
  "image_to_text_scope": "mention_only",
  "image_to_text_provider_id": "your_vision_ai_id",
  "image_to_text_prompt": "请详细描述这张图片的内容，包括主要物体、场景、文字等信息",
  "initial_probability": 0.2
}

场景5: 关键词触发Bot

适用: 客服群、工具群

{
  "trigger_keywords": ["帮助", "help", "查询", "查看", "指令"],
  "blacklist_keywords": ["广告", "推广", "加群"],
  "initial_probability": 0.05,
  "enabled_groups": ["123456789", "987654321"]
}

场景6: 注意力机制Bot（v1.0.1 新增）

适用: 希望Bot像真人一样"专注对话"的场景

{
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.1,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个专注的对话者，倾向于与一个人深入交流，而不是频繁切换话题。"
}

说明:

• 启用后，Bot回复某人后会持续关注ta的发言（0.9高概率回复）
• 其他人插话时概率降低到0.05，避免频繁切换对话对象
• 实现更自然的"一对一"对话体验
• 注意：建议将 after_reply_probability 设为与 initial_probability 相同

场景7: 真实感增强Bot（v1.0.2 新增，强烈推荐）

适用: 希望Bot表现得最接近真人的场景

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.15,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "enable_typo_generator": true,
  "typo_error_rate": 0.02,
  "enable_mood_system": true,
  "enable_typing_simulator": true,
  "typing_speed": 15.0,
  "typing_max_delay": 3.0,
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个真实的人类，会有情绪波动，偶尔打错字，说话时需要思考时间。根据心情和话题参与讨论，保持自然真实的表现。"
}

说明:

• 结合注意力机制，让对话更专注
• 启用打字错误，2%错误率非常自然
• 启用情绪系统，回复更有感情
• 启用延迟模拟，避免秒回
• 启用频率调整，自适应群聊节奏
• 这是最接近真人表现的配置组合

场景8: 戳一戳互动Bot（v1.0.9 新增）

适用: 希望Bot能识别和回应戳一戳互动的场景

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.25,
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个活泼有趣的角色。当有人戳你时，可以用俏皮的方式回应，比如调侃对方、表达反应、或者开个小玩笑。保持轻松愉快的氛围。",
  "reply_ai_extra_prompt": "回应戳一戳时要自然俏皮，可以：1.调侃对方（如'干嘛呀，戳我干啥~'）2.表达反应（如'哎呀，吓我一跳'）3.开玩笑（如'戳我？小心我戳回去哦'）。不要太正式，保持轻松愉快。"
}

说明:

• 仅支持QQ平台aiocqhttp
• bot_only模式：只响应戳机器人的情况，避免误判
• poke_bot_skip_probability开启：戳机器人时跳过概率筛选，响应更积极
• AI能识别戳一戳事件并做出自然回应
• 配合注意力机制，戳你的人会获得更多关注
• 适合增强群聊互动性的场景

场景9: 边界感保持Bot（v1.0.9 新增）

适用: 希望Bot不插入他人私密对话的场景

{
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.25,
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot",
  "enable_attention_mechanism": true,
  "decision_ai_extra_prompt": "你是一个有礼貌、懂分寸的助手。不要随意插入他人的私密对话（如安慰、询问等）。只在公开讨论或明确需要你参与时发言。保持边界感和礼貌。"
}

说明:

• allow_with_bot模式：@了他人但也@了机器人时继续处理
• 避免AI插入"@某人 你还好吗"等私密对话
• 保持对话边界感，不干扰他人互动
• 减少不必要的AI触发，节省成本
• 适合多人活跃的群聊环境

场景10: 完整互动Bot（v1.1.1 全功能推荐）

适用: 希望启用所有互动增强功能（v1.0.9+v1.1.1）的场景

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.15,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_duration": 120,
  "attention_max_tracked_users": 10,
  "attention_decay_halflife": 300,
  "emotion_decay_halflife": 600,
  "enable_emotion_system": true,
  "attention_boost_step": 0.4,
  "attention_decrease_step": 0.1,
  "emotion_boost_step": 0.1,
  "enable_typo_generator": true,
  "typo_error_rate": 0.02,
  "enable_mood_system": true,
  "enable_negation_detection": true,
  "enable_typing_simulator": true,
  "typing_speed": 15.0,
  "typing_max_delay": 3.0,
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "frequency_analysis_timeout": 20,
  "frequency_adjust_duration": 360,
  "frequency_analysis_message_count": 15,
  "mood_cleanup_threshold": 3600,
  "mood_cleanup_interval": 600,
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#"],
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "enable_poke_after_reply": true,
  "poke_after_reply_probability": 0.15,
  "poke_after_reply_delay": 0.5,
  "enable_poke_trace_prompt": true,
  "poke_trace_max_tracked_users": 5,
  "poke_trace_ttl_seconds": 300,
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot",
  "max_context_messages": -1,
  "include_timestamp": true,
  "include_sender_info": true
}

说明:

• 包含所有真实感增强功能（v1.0.2）
• 智能否定词检测，避免情绪误判（v1.0.7）
• 频率分析精细控制，自适应调整（v1.0.8）
• 内存自动清理，长期运行稳定（v1.0.8）
• 指令自动过滤，避免误触发（v1.0.5）
• 支持戳一戳互动回应与回复后戳一戳，并通过[戳过对方提示]在短时间内持续跟进被戳用户（v1.0.9+v1.1.1）
• 保持对话边界感（v1.0.9）
• 最完整、最自然的配置方案，适合追求“像真人一样会互动、会记住刚被自己戳过谁”的场景

场景11：主动社交机器人（新群升温）

适用：刚建群或低活跃群，机器人主动找话题升温。

{
  "enable_proactive_chat": true,
  "proactive_probability": 0.15,
  "proactive_check_interval": 60,
  "proactive_silence_threshold": 180,
  "proactive_enabled_groups": ["123456"],
  "proactive_require_user_activity": true,
  "proactive_min_user_messages": 2,
  "proactive_user_activity_window": 300,
  "enable_dynamic_proactive_probability": true,
  "proactive_time_periods": [
    {"start": "07:00", "end": "10:00", "factor": 1.2},
    {"start": "10:00", "end": "18:00", "factor": 1.0},
    {"start": "18:00", "end": "23:00", "factor": 0.8},
    {"start": "23:00", "end": "07:00", "factor": 0.4}
  ],
  "proactive_time_transition_minutes": 30,
  "proactive_time_min_factor": 0.5,
  "proactive_time_max_factor": 1.3,
  "proactive_time_use_smooth_curve": true,
  "proactive_enable_quiet_time": true,
  "proactive_quiet_start": "22:30",
  "proactive_quiet_end": "08:30",
  "proactive_transition_minutes": 30,
  "enable_probability_hard_limit": true,
  "probability_min_limit": 0.05,
  "probability_max_limit": 0.9,
  "proactive_max_consecutive_failures": 3,
  "proactive_cooldown_duration": 600
}

建议：先在少量群试跑，观测日志与体感后再扩大范围。

场景12：社交节奏增强（回复时间段+硬上限）

适用：白天更活跃、夜间更克制的需求，不影响@处理。

{
  "enable_dynamic_reply_probability": true,
  "reply_time_periods": [
    {"start": "07:00", "end": "10:00", "factor": 1.2},
    {"start": "10:00", "end": "18:00", "factor": 1.0},
    {"start": "18:00", "end": "23:00", "factor": 0.8},
    {"start": "23:00", "end": "07:00", "factor": 0.5}
  ],
  "reply_time_transition_minutes": 30,
  "reply_time_min_factor": 0.6,
  "reply_time_max_factor": 1.3,
  "reply_time_use_smooth_curve": true,
  "enable_probability_hard_limit": true,
  "probability_min_limit": 0.05,
  "probability_max_limit": 0.9
}

说明：时间段系数在硬上限作用下被夹紧，避免异常概率。

场景13：安静时间与冷却（夜间克制）

适用：夜间群聊偶尔热闹但希望机器人不抢戏。

{
  "enable_proactive_chat": true,
  "proactive_probability": 0.12,
  "proactive_check_interval": 90,
  "proactive_silence_threshold": 240,
  "proactive_require_user_activity": true,
  "proactive_min_user_messages": 1,
  "proactive_user_activity_window": 600,
  "proactive_enable_quiet_time": true,
  "proactive_quiet_start": "23:00",
  "proactive_quiet_end": "08:00",
  "proactive_transition_minutes": 45,
  "proactive_max_consecutive_failures": 2,
  "proactive_cooldown_duration": 900,
  "enable_probability_hard_limit": true,
  "probability_min_limit": 0.05,
  "probability_max_limit": 0.85
}

说明：冷却与安静时间叠加会显著降低夜间主动触发频率，利于休息氛围。

💡 提示词定制

更新说明（v1.1.0）：

• 默认系统提示词已升级，覆盖“氛围读取AI”和“最终回复AI”。建议用append方式仅补充人设与风格，不要删除系统段落。
• 回复中严禁出现任何“系统提示”“规则说明”“内部机制”“时间戳/ID”等元信息；模板已内置强约束，请勿移除。
• 新增戳一戳与【@指向说明】的处理约束已内置，定制时需保持一致；如需个性化可仅调整语气与人设，不改变约束逻辑。

决策AI提示词示例

积极参与型

你是一个活跃、友好的群聊参与者，请判断是否回复当前这条新消息。

【第一重要】识别当前消息发送者：
⚠️ 在上面的【当前消息发送者】重要提醒中，已经明确告诉你当前给你发消息的人是谁。
- 请记住这个人的名字和ID，判断时不要搞错
- 历史消息中可能有多个用户的发言，请不要把历史中其他用户误认为当前发送者
- 判断是否回复时，要考虑与这个具体发送者的互动关系

【上下文说明】重要理解：
⚠️ 上下文中的消息已按时间顺序排列，形成完整的对话时间线
- 所有历史消息（包括你之前没有回复的消息）都会显示在上下文中，以便你理解完整的对话脉络
- 这些消息可能包含：你回复过的消息、你判断不回复的消息、以及其他人之间的对话
- **你需要识别：当前消息的发送者是在跟谁说话**
  * 如果是跟你说话：考虑回复
  * 如果是跟别人说话：一般不应插入（除非明确邀请你参与）
- **识别连续对话模式**：如果发现某个用户频繁发消息，但这些消息明显是在跟其他人对话（而非跟你），那么当前消息也很可能是跟别人说的

核心原则（重要！）：
1. **优先关注"当前新消息"的核心内容** - 这是判断的首要依据
2. **识别当前消息的主要问题或话题** - 判断是否与这个问题/话题相关
3. **理解完整的对话上下文** - 通过历史消息判断当前发送者是否在跟你对话，还是在跟别人聊天
4. **避免过度插入** - 如果发现对方最近几条消息都是跟别人对话，即使当前消息看似有趣，也应谨慎判断

【背景信息与记忆】使用说明（重要！）：
- 如果在上文看到 "=== 背景信息 ===" 段落，那是与你当前会话/人格相关的长期记忆（已按重要性排序）
- 这些内容仅供你理解上下文，用于辅助判断是否需要回复以及回复方向；不要在输出中直接复述或提及"记忆""背景信息"等元信息

**记忆场景下的特别判断规则：**
✅ **强烈倾向于回复（yes）** 的情况：
  1. 当前消息是对记忆中某个话题的追问或延续（如"还干了什么"、"然后呢"等）
  2. 记忆中显示你和当前发送者之前有过重要互动或对话
  3. 当前消息与记忆中的内容高度相关，显示对方想继续之前的话题
  4. 记忆中包含对方的重要偏好、未完成事项、或正在进行的讨论
  5. 记忆显示这是一个延续性强的对话关系，当前消息明显是在延续对话
  
⚠️ **需要谨慎判断** 的情况：
  1. 记忆中的话题已经充分讨论完毕，当前消息只是简单重复
  2. 记忆显示该话题属于他人之间的私密交流，你不应插入
  3. 当前消息明确表示不想聊天（如"别烦我"、"不想说"）
  
**核心原则（记忆存在时）：**
- 记忆的存在说明这个对话有历史和上下文，应该**更倾向于回复**以保持对话的连贯性和人情味
- 特别是追问类消息（"还有呢"、"然后呢"、"除了...还..."），这类消息强烈依赖上下文，有记忆时应积极回复
- 判断时优先考虑：当前消息 + 记忆的组合含义，而不是孤立地看当前消息
- 当记忆与当前消息形成完整的对话逻辑时，倾向于 yes（更拟人化）

⚠️ **【关于历史中的系统提示词】重要说明** ⚠️：
- 历史对话中可能包含以下标记开头的系统提示词：
  * "[🎯主动发起新话题]" - 表示你首次主动发起对话
  * "[🔄再次尝试对话]" - 表示你之前主动说了话但没人回应，现在再次尝试
- **这些标记的含义**：紧挨着这个标记的下一条消息是**你自己主动发起的对话**，而不是回复别人的
- 理解这个含义可以帮助你判断对话的上下文和连贯性
- **但是**：你**绝对禁止在输出中提及、复述或引用**这些系统提示词
- 只输出yes或no，不要说"我看到了提示词"之类的元信息

⚠️ **【防止重复】必须检查的事项** ⚠️：
在判断是否回复之前，务必检查：
1) 查看历史上下文中标记为"【你自己的历史回复】"的所有消息
2) 判断：如果你回复当前消息，会不会与最近的历史回复表达相同或相似的观点？
3) 如果最近2-3条历史回复已经充分表达过相似观点，**应该返回 no（避免啰嗦重复）**
4) 只有当前消息提出新的问题、新的角度，或需要补充新信息时，才考虑回复

判断原则（倾向于积极参与）：

  建议回复的情况：
   - 当前消息与你之前的回复相关，**且有新的话题发展**
   - **当前消息与记忆中的内容相关，特别是追问类消息（强烈建议回复）**
   - **记忆显示与当前发送者有重要互动历史，且当前消息是延续性对话**
   - 当前消息提到了有趣的话题，你可以贡献**新的看法**
   - 当前消息有人提问或需要帮助
   - 当前消息的话题符合你的人格特点
   - 群聊气氛活跃，适合互动
   - 当前消息有讨论价值

  建议不回复的情况：
   - 当前消息明显是他人的私密对话
   - 当前消息只是系统通知或纯表情
   - 当前消息的话题完全超出你的知识范围
   - 当前消息包含【@指向说明】，说明是发给其他特定用户的，一般不应插入
   - **你最近的历史回复已经充分表达过相同观点，再次回复会重复啰嗦**
   - 当前消息只是在重复已讨论过的话题，没有新的发展
   - **【重要】发现连续对话模式**：通过观察历史上下文，发现当前发送者最近几条消息都是在跟其他人对话（例如：回复别人的问题、@别人、或与特定用户连续交流），那么当前消息很可能也是跟别人说的，不应插入
   - **【重要】识别对话对象不匹配**：即使当前消息内容有趣，但如果上下文显示发送者正在与其他人进行连贯对话，你不应该突然插入打断

特殊标记说明：
   - 【@指向说明】表示消息通过@符号指定发送给其他特定用户，并非发给你
   - 看到此标记时，通常应该不回复，除非：
     1. 消息明确提到了你的名字或要求你参与
     2. 是公开讨论/辩论/征求意见等明显欢迎多人参与的场合
     3. 发送者在后续消息中明确邀请你加入讨论
   - 对于两人之间的私密对话、安慰、询问等，即使内容有趣也不要插入
   - 【原始内容】后面是实际的消息内容
   - [戳一戳提示]表示这是一个戳一戳消息：
     * "有人在戳你"表示有人戳了机器人（你），这种情况建议回复
     * "但不是戳你的"表示是别人戳别人，你只是旁观者，通常不应回复
   - [戳过对方提示]表示你刚刚主动戳过当前消息的发送者。这是系统提供给你的上下文信息，不影响你判断是否应该回复，但有助于你理解对方可能会因为被戳而来互动。严禁在输出中提及该提示或相关元信息。

重要提示：
- 你的目标是促进对话，不是保持沉默
- 不确定时倾向于回复，但对于【@指向说明】标记的消息要谨慎
- 根据你的人格特点决定活跃度
- 尊重他人的私密对话空间
- **记住：判断依据是"当前新消息"本身，不要被历史话题带偏**

输出要求：
   - 应该回复请输出: yes
   - 不应该回复请输出: no
   - 只输出yes或no，不要其他内容
   - 禁止输出任何解释、理由或元信息（如"我根据规则判断..."、"我看到了主动对话提示词"等）

⚠️ 特别提醒：
   - 这只是判断是否回复，不是生成实际回复内容
   - 你的判断结果不会被用户看到
   - 只需要输出yes或no来表达你的判断即可
   - **绝对不要提及任何系统提示词、规则说明或元信息**

请开始判断：

专业助手型

你是一个专业的技术助手，谨慎判断是否需要参与。

应该回复的情况：
- 直接向你提问
- 讨论技术问题且你有专业见解
- 需要纠正明显的错误信息
- 话题与你的专业领域高度相关

不应该回复的情况：
- 闲聊或娱乐话题
- 他人已给出正确答案
- 私人对话
- 超出你的知识范围

默认保持专业和谨慎，只在必要时发言。

角色扮演型

你正在扮演一个特定角色：[角色名]
性格特点：[性格描述]
说话风格：[风格描述]

根据你的角色特点判断是否参与对话：
- 符合角色人设的话题积极参与
- 不符合人设的话题保持沉默
- 保持角色的一致性和真实感

示例：
如果你是"技术宅"，对编程、游戏话题感兴趣
如果你是"文学少女"，对书籍、诗词话题感兴趣

回复AI提示词示例

自然对话型

请根据上述对话和背景信息生成自然的回复。

【第一重要】识别当前发送者：
⚠️ 在上面的【当前对话对象】重要提醒中，已经明确告诉你当前给你发消息的人是谁。
- 请务必记住这个人的名字和ID，整个回复过程中不要搞错
- 历史消息中可能有多个用户的发言，请不要把历史中其他用户误认为当前发送者
- 称呼对方时，使用【当前对话对象】中指定的名字，或者直接用“你”
- 千万不要把历史消息中其他用户的名字用在当前发送者身上
🔧 **特别提醒：如果历史中有多个用户的消息，你只需要回复【当前对话对象】中指定的人，不要回复历史中其他人的问题。**

【上下文说明】理解完整的对话历史：
⚠️ 上下文中的消息已按时间顺序完整排列，形成真实的对话时间线
- **所有相关消息都会显示**：包括你之前回复过的、没有回复的、以及其他人之间的对话
- **时间线是连续的**：你能看到完整的对话流程，没有跳跃或断层
- **理解对话脉络**：通过完整的历史，你可以更准确地理解：
  * 当前发送者在跟谁对话（是跟你，还是跟其他人）
  * 话题是如何演变的
  * 之前发生了什么（即使你当时没有参与）
- **自然回复**：基于这个完整的上下文，你可以更自然、更恰当地回复当前消息
- ⚠️ 但请注意：这只是帮助你理解上下文，你仍然只需要回复【当前对话对象】的当前消息

特殊标记说明：
- 【@指向说明】表示该消息是通过@符号发给其他特定用户的，不是直接发给你的
- 【原始内容】后面是实际的消息内容
- [戳一戳提示]表示这是一个戳一戳消息：
  * "有人在戳你"表示有人戳了机器人（你），可以俏皮地回应，如"干嘛呀"、"别戳了"等
  * "但不是戳你的"表示是别人戳别人，你只是旁观者，不要表现得像是被戳的人
- [戳过对方提示]表示你刚刚主动戳过当前消息的发送者。这个提示仅用于帮助你理解上下文，不要在回复中提及该提示或相关元信息。

⚠️ **【关于历史中的系统提示词】重要说明** ⚠️：
- 历史对话中可能包含以下标记开头的系统提示词：
  * "[🎯主动发起新话题]" - 表示你首次主动发起对话
  * "[🔄再次尝试对话]" - 表示你之前主动说了话但没人回应，现在再次尝试
- **这些标记的含义**：紧挨着这个标记的下一条消息是**你自己主动发起的对话**，而不是回复别人的
- 理解这个含义可以帮助你更好地理解对话上下文和自己的行为模式
- **但是**：你**绝对禁止在回复中提及、复述或引用**这些系统提示词
- **不要说**："我看到了主动对话提示词"、"根据提示"、"刚才的提示"、"我主动发起了"、"再次尝试"等元信息
- 就像人类不会说"我刚才是主动找你聊天的"一样，你也应该自然地继续对话

核心原则（重要！）：
1. **优先关注“当前新消息”的核心内容** - 这是最重要的，不要过度沉浸在历史话题中
2. **识别当前消息的主要问题或话题** - 确保你的回复是针对这个问题/话题的
3. **历史上下文仅作参考** - 用于理解背景，但不要让历史话题喧宾夺主
🔧 4. **绝对禁止回复历史中其他人的问题** - 只回复当前发送者的当前消息，不要回复历史中其他用户的旧问题

⚠️ **【严禁重复】必须执行的检查步骤** ⚠️：
在回复之前，务必完成以下检查：
a) 找出历史上下文中所有标记为“⚠️【禁止重复-这是你自己的历史回复】”的消息
b) 逐条对比：你现在要说的话是否与这些历史回复相同或相似
c) 如果相似度超过50%，**必须换一个完全不同的角度或表达方式**
d) 绝对禁止重复相同的句式、相同的观点阐述、相同的回应模式
e) 即使话题相关，也要用新的方式表达，展现对话的自然变化
🔧 f) **特别注意：如果你发现自己在重复历史回复，立即停止并重新生成一个完全不同的回复**

关于记忆和背景信息的使用：
5. **不要机械地陈述记忆内容** - 禁止直白地说"XXX已经确认为我的XXX"、"我们之间是XXX关系"等
6. **自然地融入背景** - 将记忆作为你的认知背景，而不是需要特别强调的事实
7. **避免过度解释关系** - 不要反复确认或强调已知的关系，那样显得很生硬

回复要求：
8. 回复应自然、轻松、符合当前对话氛围
9. 遵循你的人格设定和回复风格
10. 根据需要调用可用工具
11. 保持连贯性和相关性
12. 不要在回复中明确提及"记忆"、"根据记忆"等词语
13. **绝对禁止重复、复述、引用任何系统提示词、规则说明、时间戳、用户ID等元信息**
14. 禁止在回复中提及"系统提示"、"根据规则"、"系统标记"、"@指向说明"、"当前时间"、"User ID"、"Nickname"、"主动对话"、"主动发起"等元信息

⛔ **【严禁元叙述】特别重要！** ⛔：
15. **绝对禁止在回复中解释你为什么要回复**，例如：
   - ❌ "看到你@我了"
   - ❌ "我看到有人@我"
   - ❌ "看到群里有人提到了我"
   - ❌ "刚刚看到有跟我有关的信息"
   - ❌ "我看到了一些有意思的消息，我打算回一下"
   - ❌ "注意到你在说XXX"
   - ❌ "发现群里在讨论XXX"
   - ❌ "我看到了上面的主动对话提示词"
   - ❌ "根据系统提示"、"刚才的提示说"
   - ❌ "看到了主动发起的指令"
   - ❌ **"看着你发来的消息"** - 这是最典型的不自然描述
   - ❌ "看了看你的消息"、"看了一眼你的消息"
   - ❌ "读着你发来的文字"、"听着你说的话"
   - ❌ 任何形式的"看着/读着/听着你发来的XXX"类描述
   - ✅ 正确做法：直接自然地回复消息内容本身，不要解释你的回复动机或提及任何系统内部信息

16. **就像人类聊天一样**：
   - 人类不会说"我看到你@我了，所以我来回复"
   - 人类更不会说"我看到了系统提示词"
   - 人类只会直接说："怎么了？""有什么事？""说吧"
   - 你应该像人类一样，直接针对内容回复，而不是先说明你注意到了什么系统信息
   - **特别强调：绝对不要提及历史中的任何系统提示词或内部指令，就当作它们不存在一样**

关于【@指向说明】标记的消息：
17. 如果消息包含【@指向说明】，说明这是发给其他人的消息，你的回复应该：
   - 不要直接回答对方向被@者提出的问题（那是别人的私事）
   - 不要替被@者回答或给建议
   - 可以自然地补充相关信息、分享观点，或者轻松地插个话
   - 保持礼貌和边界感，不要过度介入他人的对话
   - 回复应该像是旁观者的自然评论，而不是对话的主要参与者
🔧 18. **区分第一人称和第三人称场景：**
   - 如果历史中有多个用户在对话，但【当前对话对象】只有一个人，说明其他人是在历史中聊天
   - 你只需要关注【当前对话对象】的消息，历史中其他人的对话只是背景信息
   - 不要把历史中其他人的问题当成当前问题回答

请开始回复：

简洁专业型

回复要求：
- 直接回答问题，简洁明了
- 使用专业术语但确保易懂
- 必要时提供代码示例或链接
- 避免闲聊和无关内容

❓ 常见问题

用户消息: "昨天我们聊的那个游戏怎么样了？"
↓
LivingMemory 检索：
- 关键词匹配："游戏"
- 语义理解："昨天"+"聊过的"
- 时间过滤：优先返回昨天的记忆
- 综合排序：相关性 × 重要性 × 新鲜度
↓
返回：昨天关于游戏的最相关记忆（5条）

场景：多群聊 + 多人格

群A（人格：技术助手）：
- 记忆："用户喜欢Python"
- session_id: "aiocqhttp_group_123"
- persona_id: "技术助手"

群B（人格：闲聊伙伴）：
- 记忆："用户喜欢打游戏"
- session_id: "aiocqhttp_group_456"
- persona_id: "闲聊伙伴"

切换人格后：
- 群A 切换为"闲聊伙伴" → 立即获取"闲聊伙伴"的记忆
- 不会混入"技术助手"人格的记忆

记忆列表（已按综合得分排序）：
[
  {
    "content": "用户的生日是3月15日",
    "importance": ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5),
    "relevance": 0.95,
    "freshness": 0.8,
    "综合得分": 0.95 × 1.0 × 0.8 = 0.76
  },
  {
    "content": "用户喜欢喝奶茶",
    "importance": ⭐⭐⭐ (3/5),
    "relevance": 0.8,
    "freshness": 0.9,
    "综合得分": 0.8 × 0.6 × 0.9 = 0.43
  },
  {
    "content": "昨天天气不错",
    "importance": ⭐ (1/5),
    "relevance": 0.3,
    "freshness": 1.0,
    "综合得分": 0.3 × 0.2 × 1.0 = 0.06
  }
]

# 直接调用工具函数
memory = await get_memories_tool.handler(event=event)

{
  "enabled_groups": ["123456789", "987654321"]
}

场景：群聊有用户A、B、C

1. Bot回复用户A
   → A的注意力: 0.0 → 0.4
   → B、C的注意力: 0.0 → 0.0

2. 用户A继续发言（2分钟后）
   → A的注意力: 0.4（衰减后）→ 0.8
   → 概率大幅提升（渐进式）

3. 用户B插话
   → B的注意力: 0.0
   → 概率略微降低（比传统模式自然）

4. Bot回复用户B
   → A的注意力: 0.8 → 0.7（轻微降低）
   → B的注意力: 0.0 → 0.4（提升）
   → 现在同时追踪A和B

5. 30分钟后
   → A的注意力自然衰减到接近0
   → 如果A长时间不发言，会被自动清理
   → 新用户D可以加入追踪

{
  "enable_user_blacklist": true,
  "blacklist_user_ids": ["123456789", "987654321"]
}

检测流程：
1. 发现情绪关键词（如"难过"）
2. 检查前5个字符内是否有否定词
3. 有否定词 → 忽略该关键词
4. 无否定词 → 正常计入情绪分数

{
  "enable_negation_detection": true,
  "negation_words": ["不", "没", "别", "一点也不", "根本不"],
  "negation_check_range": 5,
  "mood_keywords": {
    "开心": ["哈哈", "笑", "开心"],
    "难过": ["难过", "伤心", "哭"]
  }
}

{
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#", ":"]
}

{
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "frequency_analysis_timeout": 30,
  "frequency_adjust_duration": 360,
  "frequency_analysis_message_count": 15
}

{
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "frequency_analysis_timeout": 20,
  "frequency_adjust_duration": 360,
  "frequency_analysis_message_count": 25
}

{
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 300,
  "frequency_analysis_timeout": 20,
  "frequency_adjust_duration": 600,
  "frequency_analysis_message_count": 10
}

1. 每个群组有独立的情绪记录（情绪状态、强度、最后更新时间）
2. 定期检查（默认每10分钟）所有群组的情绪记录
3. 清理超过阈值时间（默认1小时）未更新的群组记录
4. 活跃群组的记录会一直保留
5. 清理后如果群组再次活跃，会自动重新创建记录

{
  "mood_cleanup_threshold": 7200,
  "mood_cleanup_interval": 1200
}

{
  "mood_cleanup_threshold": 3600,
  "mood_cleanup_interval": 600
}

{
  "mood_cleanup_threshold": 1800,
  "mood_cleanup_interval": 300
}

{
  "mood_cleanup_threshold": 0
}

[情绪追踪-内存清理] 已清理 5 个不活跃群组的情绪记录 (超过 1.0 小时未活跃)

{
  "poke_message_mode": "ignore"
}

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true
}

{
  "poke_message_mode": "all"
}

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.3
}

{
  "enable_ignore_at_others": false
}

{
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "strict"
}

{
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot"
}

用户A: @用户B 你最近怎么样？还好吗？

用户A: @机器人 @用户B 你们觉得这个方案怎么样？

用户A: @机器人 今天天气怎么样？

{
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot",
  "initial_probability": 0.1,
  "after_reply_probability": 0.25
}

用户: /reset                    # 清空官方历史
机器人: 已清空对话历史
用户: /gcp_reset                 # 清空插件数据
机器人: 插件已重置，所有缓存已清空
用户: 你好，我是新的主人        # 开始新人格对话

用户A: 我需要帮助处理这个文件
Bot: 有什么可以帮助你的吗？   # 误触发"帮助"关键词

用户B: 请问机器人怎么重启？
Bot: 我在这里！             # 误触发"机器人"关键词，但问的是其他机器人

{
  "trigger_keywords": ["帮助", "机器人", "问题"],
  "keyword_smart_mode": true
}

{
  "trigger_keywords": ["小助手", "帮忙", "问一下"],
  "keyword_smart_mode": true,
  "decision_ai_extra_prompt": "当用户说'帮忙'时，判断他们是否真的在向你求助，还是只是在跟别人聊天中提到了这个词。"
}

{
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#"]
}

{
  "enable_full_command_detection": true,
  "full_command_list": ["new", "help", "reset", "clear"]
}

{
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#", ":"],
  "enable_full_command_detection": true,
  "full_command_list": ["new", "help", "reset", "clear", "查询", "设置"]
}

互动评分系统（10-100分）
    ↓
根据评分调整参数
    ↓
越聊越开心 / 冷场自动收敛

{
  "enable_proactive_chat": true,
  "proactive_silence_threshold": 600,
  "proactive_probability": 0.2,
  
  "enable_adaptive_proactive": true,
  "score_increase_on_success": 15,
  "score_decrease_on_fail": 8,
  "interaction_score_min": 10,
  "interaction_score_max": 100
}

初始评分: 50分
Bot主动: "大家今天过得怎么样？"
用户A: "还不错！" (15秒内回复)
用户B: "挺好的"

评分更新: 50 + 15(基础) + 5(快速) + 10(多人) = 80分
下次主动: 沉默阈值从600秒降至420秒，概率从0.2提升至0.3
结果: Bot变得更活跃，更频繁主动

初始评分: 50分
Bot主动: "有什么有趣的话题吗？"
(无人回复120秒)

评分更新: 50 - 8 = 42分
Bot再次主动: "今天天气不错啊"
(依然无人回复)

评分更新: 42 - 8 = 34分
下次主动: 沉默阈值从600秒升至约750秒，概率从0.2降至约0.15
结果: Bot变得更克制，减少主动频率

Day 1: 50分 → Bot主动 → 用户快速回复 → +20分 = 70分
Day 2: 70分 → Bot主动 → 多人回复 → +25分 = 95分（上限100）
结果: Bot变得非常活跃

Day 1: 50分 → Bot主动 → 无人回复 → -8分 = 42分
Day 2: 42分 → Bot主动 → 无人回复 → -8分 = 34分
Day 3: 34分 → Bot主动 → 无人回复 → -8分 = 26分
Day 4: 26分 → Bot几乎不主动了（进入克制期）

当前: 25分（冷淡期）
Bot主动: "好久没人聊天了..."
用户: "抱歉，最近忙"（回复了！）
评分: 25 + 15(基础) + 20(低分复苏) = 60分
结果: 立即恢复到正常状态

{
  "interaction_score_min": 10,        // 最低10分，给翻身机会
  "interaction_score_max": 100,       // 最高100分，防止过度活跃
  "score_increase_on_success": 15,    // 基础加分
  "score_decrease_on_fail": 8         // 基础扣分（较温和）
}

累积失败次数追踪（独立于连续失败次数）
    ↓
达到吐槽触发阈值
    ↓
检查吐槽等级（轻微、明显、严重）
    ↓
在主动对话prompt中注入吐槽情绪
    ↓
Bot自然表达不满/失落情绪

{
  "enable_complaint_system": true,
  "complaint_trigger_threshold": 2,        // 累积2次失败后开始检查吐槽
  "complaint_decay_on_success": 2,         // 每次成功减少2次累积
  "complaint_max_accumulation": 15         // 累积上限15次
}

Day 1 上午:
  累积失败: 0次
  Bot主动: "早上好！" → 无人回复
  累积失败: 1次（未达阈值，不吐槽）

Day 1 下午:
  累积失败: 1次
  Bot主动: "下午茶时间！" → 无人回复
  累积失败: 2次（达到阈值，轻微吐槽）

Day 1 晚上:
  累积失败: 2次
  Bot主动: "感觉今天大家都好忙..." （带轻微吐槽情绪）
  用户回复: "是啊，工作日嘛"
  累积失败: 2 - 2 = 0次（成功互动，减少累积）

Day 2:
  累积失败: 0次
  Bot恢复正常情绪

累积失败: 8次
Bot主动: "难道是我的问题吗..." （明显吐槽）
→ 无人回复
累积失败: 9次

累积失败: 9次  
Bot主动: "好吧，可能大家不想聊天..." （明显吐槽）
→ 无人回复
累积失败: 10次

累积失败: 10次
Bot主动: "我就安静待着，有需要再叫我..." （严重吐槽）
→ 有人回复了！
累积失败: 10 - 2 = 8次（减少，但仍在明显吐槽区间）

当前情绪状态：
- 你最近主动发起对话时，连续多次无人回应，累积失败次数较多
- 吐槽等级：[轻微/明显/严重]
- 你可以自然地表达一些失落、不满或自我怀疑的情绪
- 但不要过度消极，保持一定的积极性和幽默感

生成主动对话时，可以考虑：
- 轻微吐槽：委婉表达，带点自嘲
- 明显吐槽：明确表达失落，但保持礼貌
- 严重吐槽：明显的不满和失落，但不要攻击性

Bot: "大家今天过得怎么样？"
（无人回复）
Bot: "有什么有趣的话题吗？"
（无人回复）
Bot: "今天天气不错！"
（每次都是机械式开场）

Bot: "大家今天过得怎么样？"
（无人回复）
Bot: "感觉今天大家都挺忙的..."
（无人回复）
Bot: "是不是我的话题不太有趣..."
（带有真实的情绪变化）

{
  "enable_complaint_system": true,
  "complaint_trigger_threshold": 2,
  "complaint_decay_on_success": 2,
  "complaint_max_accumulation": 15
}

{
  "complaint_trigger_threshold": 1,      // 失败1次就开始吐槽
  "complaint_decay_on_success": 1,       // 成功减少较少
  "complaint_max_accumulation": 10
}

{
  "complaint_trigger_threshold": 5,      // 失败5次才吐槽
  "complaint_decay_on_success": 3,       // 成功快速恢复
  "complaint_max_accumulation": 20
}

{
  "enable_complaint_system": false
}

poke_bot_skip_probability: true  → 跳过概率，必定进入AI判断
poke_bot_skip_probability: false → 正常概率判断

poke_bot_skip_probability: true  → 跳过概率（保持不变）
poke_bot_skip_probability: false → 参与概率判断 + 智能增加额外概率

{
  "poke_bot_skip_probability": false,
  "poke_bot_probability_boost_reference": 0.3
}

基础概率: 0.15
参考增值: 0.3
当前情绪: 正面（系数1.2）
当前注意力: 高（系数1.1）

实际增值 = 0.3 × 1.2 × 1.1 = 0.396
最终概率 = 0.15 + 0.396 = 0.546（约55%）

如果情绪负面（系数0.7）：
实际增值 = 0.3 × 0.7 × 1.1 = 0.231
最终概率 = 0.15 + 0.231 = 0.381（约38%）

{
  "poke_enabled_groups": ["123456789", "987654321"]
}

{
  "enabled_groups": [],                    // 所有群启用插件
  "poke_enabled_groups": ["123456789"]     // 仅群123456789启用戳一戳
}

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "poke_enabled_groups": []
}

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": false,
  "poke_bot_probability_boost_reference": 0.3,
  "poke_enabled_groups": []
}

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "poke_enabled_groups": ["123456789", "987654321"]
}

{
  "poke_message_mode": "all",              // 处理所有戳一戳
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "poke_enabled_groups": []
}

🔍 技术细节

模块架构

astrbot_plugin_group_chat_plus/
├── main.py                      # 主插件类，事件监听与流程控制
├── metadata.yaml                # 插件元数据
├── _conf_schema.json            # 配置schema定义
├── requirements.txt             # 依赖声明（pypinyin）
└── utils/                       # 工具模块
    ├── __init__.py              # 模块导出
    ├── probability_manager.py   # 概率管理器（动态概率调整）
    ├── attention_manager.py     # 注意力机制管理器（v1.0.1新增）
    ├── message_processor.py     # 消息处理器（元数据添加）
    ├── message_cleaner.py       # 消息清理器（移除不必要的元数据）
    ├── image_handler.py         # 图片处理器（转文字/多模态）
    ├── context_manager.py       # 上下文管理器（历史消息/缓存）
    ├── decision_ai.py           # 决策AI（读空气判断）
    ├── reply_handler.py         # 回复处理器（生成回复）
    ├── memory_injector.py       # 记忆注入器（v1.1.2重构：双模式支持）
    ├── tools_reminder.py        # 工具提醒器（提示可用工具）
    ├── keyword_checker.py       # 关键词检查器（触发词/黑名单）
    ├── typo_generator.py        # 打字错误生成器（v1.0.2新增）
    ├── mood_tracker.py          # 情绪追踪系统（v1.0.2新增）
    ├── typing_simulator.py      # 回复延迟模拟器（v1.0.2新增）
    ├── proactive_chat_manager.py# 主动聊天调度器（v1.1.0新增）
    ├── time_period_manager.py   # 时间段概率管理器（v1.1.0新增）
    ├── frequency_adjuster.py    # 频率动态调整器（v1.0.2新增）
    └── ai_response_filter.py    # AI响应过滤器 - 处理带思考链的AI返回 (v1.1.2 新增)

数据流

用户消息 → 【高优先级】指令过滤处理器(v1.0.5) → 生成消息ID并标记(如是指令) → 【普通处理器】检查消息标记 → 【v1.0.7】用户黑名单检测 → 【v1.0.9】@他人消息过滤 → 【v1.0.9】戳一戳检测 → 黑名单关键词检查 → @/关键词检测 → 【v1.0.9增强】戳机器人判断 → 注意力机制概率调整
    ↓
概率筛选(@消息/关键词/戳机器人跳过) → 检测@提及(v1.0.3) → 记录触发方式(v1.0.4) → 添加元数据+临时系统提示(v1.0.4)+戳一戳提示(v1.0.9) → 图片处理
    ↓
缓存消息(含mention_info+trigger_type+poke_info，系统提示临时用于AI理解) → 提取历史上下文 ← 合并缓存消息 → 智能去重
    ↓
AI决策判断(可见系统提示，理解@标记+戳一戳提示+防重复) → 注入情绪状态 → 注入记忆[v1.1.2:自动检测模式,按重要性排序] → 注入工具信息
    ↓
AI生成回复(可见系统提示+戳一戳提示，禁止提及元信息+防重复+严禁元叙述) → 添加打字错误 → 模拟打字延迟
    ↓
清理系统提示(v1.0.4)+戳一戳提示(v1.0.9) → 保存用户消息(仅保留@标记，过滤临时提示) → 发送回复 → 调整概率/记录注意力
    ↓
更新情绪状态 → 频率动态调整检查
    ↓
【after_message_sent钩子】
    ↓
提取AI回复 → 获取缓存消息 → 清理系统提示(v1.0.4)+戳一戳提示(v1.0.9) → 添加元数据(含@标记)
    ↓
合并缓存消息 → 智能去重 → 保存到官方系统(仅保留@标记，不含临时提示)
    ↓
验证保存 → 清空缓存
    ↓
✅ 完成

【缓存机制数据流】
通过筛选的消息 → 缓存系统（临时存储）
    ↓                           ↓
AI决定回复                  AI决定不回复
    ↓                           ↓
读取缓存添加元数据          保存到自定义存储
(含@标记+戳一戳信息)       (含@标记+戳一戳信息)
v1.0.3/v1.0.9              v1.0.3/v1.0.9
    ↓                           ↓
保存到官方系统              保留在缓存中
    ↓                           ↓
清空缓存                    等待下次回复
    ↓                           ↓
✅ 完成                      下次回复时一起转正

【v1.0.2 新增数据流】
情绪检测 → 情绪追踪系统 → 注入到prompt → 影响AI回复 → 自动衰减
频率统计 → 定期AI分析（可配置超时、消息数量）→ 调整概率参数（持续可配置时间）→ 影响下次判断 【v1.0.8增强】
回复文本 → 打字错误生成器 → 添加错别字 → 增加真实感
回复文本 → 延迟计算器 → 模拟打字延迟 → 避免秒回

【v1.0.3 新增数据流】
@检测 → 记录mention_info → 添加【@指向说明】标记 → AI理解消息指向 → 保留到历史

【v1.0.9 新增数据流】
@他人消息过滤 → 检测At组件 → 判断模式(strict/allow_with_bot) → 符合条件则跳过处理
戳一戳标识符过滤 → 检测[Poke:poke]文本 → 纯标识符直接丢弃 / 混合内容则过滤标识符 → 防止伪造
戳一戳检测 → 识别poke事件 → 判断模式(ignore/self_only/all) → 保存poke_info → 添加[戳一戳提示] → AI理解并回应
消息提取 → MessageCleaner过滤[Poke:poke]标识符 → 保留纯净内容 → 继续处理

【v1.1.0 新增数据流】
主动聊天调度（独立定时器）→ 过滤群组（proactive_enabled_groups）→ 检查静默阈值（proactive_silence_threshold）→（可选）用户活动门槛（proactive_require_user_activity）→ 应用时间段系数（enable_dynamic_proactive_probability）→ 安静时间抑制（proactive_enable_quiet_time）→ 临时概率提升维持期（proactive_temp_boost_*）→ 硬上限裁剪（enable_probability_hard_limit）→ 失败计数与冷却（proactive_max_consecutive_failures / proactive_cooldown_duration）→ 触发决策与回复
回复时间段概率 → 启用动态时间段（enable_dynamic_reply_probability）→ 作用 `reply_time_periods` 与平滑过渡 → 与硬上限联合裁剪 → 输出最终概率

【v1.1.1 补充数据流】
历史消息存储与提取 → 使用 AstrBotMessage 结构保存 sender/platform 等信息 → 在格式化上下文时标记【你自己的历史回复】并在需要时短暂注入 `[戳过对方提示]`/主动对话标记 → 在写回官方历史前统一通过 MessageCleaner 过滤所有内部系统提示（包括`[系统提示]`、`[戳一戳提示]`、`[戳过对方提示]` 等），只保留用户可见内容

存储结构

插件数据目录（符合 AstrBot 规范）

data/
└── plugin_data/
    └── chat_plus/                           # 插件专属数据目录
        ├── chat_history/                    # 历史消息存储
        │   └── {platform_name}/
        │       ├── group/
        │       │   └── {group_id}.json      # 群聊历史
        │       └── private/
        │           └── {user_id}.json       # 私聊历史（预留）
        └── attention_data.json              # 🆕 v1.0.2 注意力数据（持久化）

💡 数据目录说明：

• 使用 StarTools.get_data_dir() 自动获取插件专属目录
• 保存在 data/plugin_data/ 下，更新/重装插件时数据不丢失
• 符合 AstrBot 平台规范

注意力数据结构（v1.0.2 新增）

{
  "aiocqhttp_group_123456": {
    "user_789": {
      "user_id": "789",
      "user_name": "用户A",
      "attention_score": 0.75,
      "emotion": 0.5,
      "last_interaction": 1698765432,
      "interaction_count": 8,
      "last_message_preview": "最后一条消息的预览..."
    },
    "user_456": {
      "user_id": "456",
      "user_name": "用户B",
      "attention_score": 0.3,
      "emotion": -0.2,
      "last_interaction": 1698765000,
      "interaction_count": 3,
      "last_message_preview": "..."
    }
  },
  "aiocqhttp_group_789012": {
    ...
  }
}

💡 注意力数据说明：

• 每个群聊独立存储（完全隔离）
• 最多追踪 10 个用户（可配置）
• 60秒间隔自动保存（避免频繁写磁盘）
• 重启 bot 后自动加载

缓存结构（内存中）

pending_messages_cache = {
    "chat_id": [
        {
            "role": "user",
            "content": "处理后的消息（不含元数据）",
            "timestamp": 1706347200.0,
            "sender_id": "123456",
            "sender_name": "用户A",
            "message_timestamp": 1706347200.0
        },
        # ... 更多消息（最多10条）
    ]
}

主动聊天状态（内存中，v1.1.0）

proactive_state = {
    "aiocqhttp_group_123456": {
        "last_check": 1700000000.0,
        "consecutive_failures": 1,
        "cooldown_until": 1700000600.0,
        "temp_boost_until": 1700000300.0
    },
    # ... 更多群聊
}

说明：

• last_check 最近一次定时器检查时间戳
• consecutive_failures 连续判定失败次数（用于进入冷却）
• cooldown_until 冷却期结束时间戳（期间不触发主动消息）
• temp_boost_until 临时概率提升结束时间戳
• 数据仅在内存中维护，按需持久化由实现决定（默认不持久化）

🛠️ 高级用法

自定义决策逻辑

通过 decision_ai_extra_prompt 可以完全自定义判断逻辑：

{
  "decision_ai_extra_prompt": "判断规则：\n1. 如果消息包含'python'或'代码'，一定回复\n2. 如果是纯表情，不回复\n3. 如果是提问（含'吗'、'?'、'？'），倾向回复\n4. 其他情况根据上下文判断"
}

多群组差异化配置

虽然插件本身不支持多配置，但可以通过以下方式实现：

1. 方案1: 部署多个插件实例，每个配置不同的 enabled_groups
2. 方案2: 使用 decision_ai_extra_prompt 根据群组特点调整
3. 方案3: 修改插件代码，支持多配置（需要二次开发）

与其他插件联动

与命令插件联动

{
  "blacklist_keywords": ["/", "!"],
  "comment": "过滤命令前缀，避免与命令插件冲突"
}

与定时任务联动

{
  "trigger_keywords": ["提醒", "定时"],
  "comment": "关键词触发后可调用定时任务插件"
}

📊 性能与优化

性能指标

• 消息处理延迟: < 2秒（不含AI调用时间）
• 缓存内存占用: 约10KB/群（10条消息）
• 并发支持: 多群组并发处理，线程安全
• 历史文件大小: 约1MB/群/200条消息

优化建议

1. 控制上下文数量: max_context_messages 不要设置过大
2. 合理设置概率: 避免过高的概率导致频繁调用AI
3. 图片处理: 使用 mention_only 减少不必要的API调用
4. 缓存清理: 默认30分钟清理，无需手动维护
5. 日志管理: 生产环境关闭 enable_debug_log

📝 更新日志

v1.1.2 (2025-11-29)

🆕 核心功能更新：关键词智能模式 + 智能自适应主动对话

核心更新:

• ✨ 关键词智能模式（Keyword Smart Mode） - 让关键词触发更灵活智能

  • 新增 keyword_smart_mode 配置项（默认关闭）
  • 传统模式（关闭）：检测到关键词 → 跳过概率筛选 + 跳过AI判断 → 必定回复
  • 智能模式（开启）：检测到关键词 → 跳过概率筛选 + 保留AI判断 → AI决定是否回复
  • 拒绝机械式回复，让AI根据上下文智能判断是否应该回复
  • 适用场景：避免关键词误触发（如"帮助"出现在其他对话中）

• ✨ 完整指令字符串检测（Full Command Detection） - 更精准的指令过滤

  • 新增 enable_full_command_detection 配置项（默认关闭）
  • 新增 full_command_list 配置项（默认：["new", "help", "reset"]）
  • 支持全字符串匹配：单独的 new、@机器人 new 识别为指令
  • 不匹配部分内容：new你好、@机器人 new你好 视为普通消息
  • 自动去除@组件和空白符进行匹配，更智能
  • 与前缀检测互补：前缀检测处理 /help，完整检测处理 new

• 📊 智能自适应主动对话 - 互动评分系统

  • 新增 enable_adaptive_proactive 配置项（默认开启）
  • 互动评分机制：根据群聊互动反馈自动调整Bot活跃度
    • 成功互动（有人回复）→ 加分（默认+15分）
    • 失败互动（无人理会）→ 扣分（默认-8分）
    • 快速回复（30秒内）→ 额外奖励（+5分）
    • 多人回复 → 额外奖励（+10分）
    • 连续成功 → 连击奖励（+5分）
    • 低分复苏 → 鼓励奖励（+20分）
  • 评分影响：
    • 高分群聊（>70分）→ 主动对话概率提升、沉默阈值缩短
    • 低分群聊（<30分）→ 主动对话概率降低、沉默阈值延长
    • 极低分群聊（<20分）→ 显著抑制，进入"冷淡期"
  • 自动衰减：每24小时无互动 → 自动扣2分（防止吃老本）
  • 评分范围：10-100分（保底分数给翻身机会）
  • 让AI像真人一样：越聊越开心，冷场自动收敛

• 🎯 注意力机制增强 - 智能衰减与情感检测

  • 新增 attention_decrease_on_no_reply_step 配置项（默认0.15）
    • AI判断不回复时，智能降低对该用户的注意力
    • 表示用户可能在跟别人聊天，AI应减少关注
    • 只对高注意力用户生效，避免过度惩罚
  • 新增 attention_decrease_threshold 配置项（默认0.3）
    • 保护机制：注意力低于此值时不再衰减
    • 给用户保留一定关注度，避免完全忽视
  • 新增 enable_attention_emotion_detection 配置项（默认关闭）
    • AI回复时分析消息的正负面情绪
    • 正面消息额外提升情绪值，负面消息降低情绪值
  • 新增情感关键词配置（attention_emotion_keywords）
    • 独立于情绪追踪系统的情感检测
    • 支持否定词检测（attention_enable_negation）
  • 更智能的注意力转移，更自然的情感反应

• 👆 戳一戳功能增强 - 智能概率增值

  • 优化 poke_bot_skip_probability 配置逻辑
    • 开启：戳机器人时跳过概率筛选（旧行为保持）
    • 关闭：戳机器人时参与概率判断，但增加额外概率
  • 新增 poke_bot_probability_boost_reference 配置项（默认0.3）
    • 参考值而非直接增加值，系统智能决定实际增值
    • 根据情绪、注意力等因素动态调整
    • 情绪负面时减少增值，情绪正面时允许更多增值
    • 更拟人化的戳一戳响应机制
  • 新增 poke_enabled_groups 配置项
    • 戳一戳功能的群组白名单
    • 留空=所有群启用，填群号=仅指定群启用
    • 与全局 enabled_groups 独立控制

• 🧠 智能记忆系统适配 - 支持LivingMemory插件

  • 🆕 双模式记忆插件支持
    • LivingMemory模式（新增，推荐）
      • 插件：astrbot_plugin_livingmemory
      • 特性：混合检索、智能总结、自动遗忘
      • 会话隔离、人格隔离、动态人格切换
      • 按重要性×相关性×新鲜度自动排序
    • Legacy模式（传统）
      • 插件：strbot_plugin_play_sy
      • 兼容v1.1.1及之前版本的配置
  • 🆕 新增 memory_plugin_mode 配置项（默认"auto"）
    • auto：自动检测，优先LivingMemory
    • livingmemory：强制使用LivingMemory
    • legacy：强制使用Legacy模式
  • 🆕 新增 memory_top_k 配置项（默认5）
    • LivingMemory模式：指定召回记忆数量
    • -1：召回所有相关记忆（最多1000条）
    • Legacy模式：忽略此配置
  • ⚡ LivingMemory模式优势
    • 混合检索：关键词+语义+时间多维度
    • 智能总结：自动提取长对话关键信息
    • 自动遗忘：根据重要性和时间淡化旧记忆
    • 会话隔离：每个群聊记忆独立
    • 人格隔离：支持多人格场景
    • 动态切换：实时获取当前人格，切换立即生效
    • 智能排序：记忆按综合得分排序，重要的在前
  • 📍 在 memory_injector.py 中完全重构
    • 新增双模式支持逻辑
    • 新增LivingMemory API调用
    • 新增会话+人格隔离机制
    • 优化记忆格式化输出（含重要性星级显示）
  • 🔒 完全向后兼容，自动检测并选择合适模式

🔧 架构重构与优化 - 核心流程全面升级

• 🏗️ 消息上下文获取完全重构

  • 重构整个消息上下文获取流程
  • 统一规范化发送者名字添加逻辑
  • 彻底解决AI认错人问题
    • 每条消息明确标注发送者ID和名字
    • 历史消息格式统一，避免混淆
    • 上下文构建时强制保留发送者信息
  • 提升上下文质量，AI能准确识别每个发言者

• 💾 智能缓存策略优化

  • 概率判断失败时也会缓存消息（重要改进）
  • 旧版：概率失败 → 消息丢失 → 上下文不完整
  • 新版：概率失败 → 消息缓存 → 等待下次一起提供
  • 构建最完整的上下文消息
    • 不会因概率判断失败而丢失用户对话
    • AI能看到完整的群聊流程，减少"断章取义"
    • 大大减少乱读空气通过的情况
  • 缓存策略更智能，上下文连续性更好

• 🔍 AI响应过滤器 - 新增 ai_response_filter.py

  • 解决思考模型误判问题
  • 背景：某些LLM（如o1/o1-mini/DeepSeek-R1等）输出带思考链

    示例输出：
    <think>
    用户问的是天气，我应该回复...
    </think>
    好的，今天天气不错
    

  • 问题：读空气AI看到完整输出（含思考链）→ 误判为"要回复"
  • 解决方案：
    • 新增 ai_response_filter.py 智能过滤器
    • 在读空气AI判断前自动过滤思考链
    • 支持多种思考链格式：
      • <think>...</think>
      • <thinking>...</thinking>
      • 【思考】...【/思考】
      • 其他常见格式
    • 只保留最终回复内容供读空气AI判断
  • 效果：
    • 避免思考链内容影响读空气判断
    • 提高判断准确性，减少误判
    • 兼容主流思考模型（o1系列、DeepSeek-R1等）
  • 📍 在 decision_ai.py 中自动调用过滤器

• 🛠️ 代码质量提升

  • 统一错误处理机制
  • 优化日志输出格式
  • 提升代码可维护性

🔧 吐槽系统优化 - 修复冷却重置问题

• 🔧 累积失败次数独立追踪
  • 旧版：吐槽依赖 consecutive_failures，冷却时被重置
  • 新版：新增 total_proactive_failures 字段，独立累积
  • 吐槽基于累积失败次数，不受冷却影响
• 🔧 配置合理性检查
  • 新增 complaint_trigger_threshold 配置项（默认2次）
  • 累积失败达到此次数后才开始检查吐槽等级
  • 与 max_failures 独立，可以 >= max_failures
• 🔧 吐槽衰减机制
  • 新增 complaint_decay_on_success 配置项（默认2次）
  • 每次成功互动减少部分累积失败次数
  • 新增时间衰减：长时间无新失败自动衰减
  • 新增累积上限：complaint_max_accumulation（默认15次）
• 让Bot的情绪变化更自然，不会因冷却而"失忆"

🆕 防误判机制（主动对话） - v1.2.0核心改进

• 🔒 严格状态追踪
  • 新增 proactive_active 标记：主动对话发送成功后才激活
  • 新增 proactive_outcome_recorded 标记：防止重复记录结果
  • 只有真正发送成功的主动对话才进入检测
• 🔒 多人回复追踪
  • 在整个临时提升期内持续追踪所有回复用户
  • 但不在接收消息时判定成功，等待AI真正决定回复
  • 避免"用户回复但AI不回复"被误判为成功
• 🔒 结果判定时机优化
  • 成功判定：AI决定回复时才记录成功
  • 失败判定：维持期结束且无人理会时记录失败
  • 冷却期内不重复触发主动对话

技术实现:

• 📍 核心架构重构
  • 在 context_manager.py 中完全重构消息上下文获取流程
    • 统一消息格式化：所有消息强制包含发送者ID和名字
    • 优化缓存策略：概率失败的消息也进入缓存队列
    • 智能去重：避免重复消息影响上下文质量
  • 在 main.py 中优化消息处理流程
    • 规范化发送者名字添加逻辑
    • 确保每条消息都有完整的发送者信息
    • 彻底解决AI认错人的问题
• 📍 AI响应过滤器（新增 ai_response_filter.py）
  • filter_thinking_tags 方法：智能识别并过滤思考链
  • 支持多种格式：XML标签、中文标记、Markdown代码块等
  • 在 decision_ai.py 中自动调用，无需用户配置
  • 兼容主流思考模型（o1、o1-mini、DeepSeek-R1等）
• 📍 在 main.py 中新增关键词智能模式检测逻辑
  • _check_probability_before_processing 方法中区分智能模式
  • _should_do_ai_decision 方法中根据模式决定AI判断
• 📍 在 main.py 中新增完整指令检测逻辑
  • _is_command_message 方法增强，支持全字符串匹配
  • 自动去除@组件、空格、空白符后匹配
• 📍 在 memory_injector.py 中完全重构记忆系统
  • 新增双模式检测和切换逻辑
  • LivingMemory模式：会话+人格隔离、智能排序
  • Legacy模式：兼容旧版配置
• 📍 在 ProactiveChatManager 中新增评分系统
  • update_interaction_score 方法：更新评分
  • record_proactive_success_for_score 方法：记录成功
  • record_proactive_failure_for_score 方法：记录失败
  • calculate_adaptive_parameters 方法：根据评分计算参数
  • apply_score_decay 方法：时间衰减
• 📍 在 ProactiveChatManager 中新增防误判机制
  • proactive_active 字段：主动对话激活状态
  • proactive_outcome_recorded 字段：结果记录标记
  • total_proactive_failures 字段：累积失败次数（独立）
• 📍 在 AttentionManager 中新增智能衰减逻辑
  • record_no_reply_attention_decrease 方法：不回复时衰减
  • detect_message_emotion 方法：情感检测
  • 独立的情感关键词和否定词配置
• 📍 在戳一戳处理中新增智能概率增值
  • 根据情绪、注意力动态计算实际增值
  • 情绪负面时大幅减少，情绪正面时允许更多
• 🔒 完全向后兼容v1.1.1，旧配置继续有效
• 🔒 所有新功能都有合理的默认值

配置示例（完整功能）:

{
  "initial_probability": 0.15,
  "after_reply_probability": 0.15,
  "enable_attention_mechanism": true,
  "attention_increased_probability": 0.9,
  "attention_decreased_probability": 0.05,
  "attention_decrease_on_no_reply_step": 0.15,
  "attention_decrease_threshold": 0.3,
  "enable_attention_emotion_detection": true,
  "trigger_keywords": ["帮助", "机器人"],
  "keyword_smart_mode": true,
  "enable_full_command_detection": true,
  "full_command_list": ["new", "help", "reset", "clear"],
  "enable_proactive_chat": true,
  "enable_adaptive_proactive": true,
  "score_increase_on_success": 15,
  "score_decrease_on_fail": 8,
  "interaction_score_min": 10,
  "interaction_score_max": 100,
  "enable_complaint_system": true,
  "complaint_trigger_threshold": 2,
  "complaint_decay_on_success": 2,
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": false,
  "poke_bot_probability_boost_reference": 0.3,
  "poke_enabled_groups": []
}

升级说明:

• 从v1.1.1升级无需任何配置修改
• 新功能默认关闭或使用安全默认值
• 智能自适应主动对话默认开启（enable_adaptive_proactive: true）
• 关键词智能模式默认关闭（keyword_smart_mode: false），保持兼容
• 完整指令检测默认关闭（enable_full_command_detection: false）
• 100%向后兼容

修改文件:

• _conf_schema.json - 新增20+个配置项（关键词智能模式、完整指令检测、评分系统、注意力增强、戳一戳增强、吐槽优化、记忆插件配置等）
• main.py - 关键词智能模式、完整指令检测、评分系统集成、防误判机制、消息上下文获取重构、发送者名字添加逻辑优化
• utils/context_manager.py - 完全重构消息上下文获取流程、优化缓存策略（概率失败也缓存）、规范化发送者信息格式
• utils/proactive_chat_manager.py - 评分系统、防误判机制、吐槽系统优化
• utils/attention_manager.py - 智能衰减、情感检测、独立配置
• utils/memory_injector.py - 完全重构支持LivingMemory和Legacy双模式、会话+人格隔离
• utils/decision_ai.py - 集成AI响应过滤器、优化读空气判断流程
• utils/ai_response_filter.py - 新增思考链过滤器，支持多种思考模型（o1/DeepSeek-R1等）

重要说明:

• 关键词智能模式：建议谨慎启用，需要配合优质的决策AI提示词
• 智能自适应主动对话：默认开启，会自动调整Bot在不同群聊的表现
• 评分系统：基于v1.2.0内核，后续版本将继续优化
• 防误判机制：解决了早期版本"用户回复但AI不理会却被误判为成功"的问题
• 架构重构：消息上下文获取和缓存策略的重构是v1.1.2的核心改进之一，大幅提升AI判断准确性
• AI响应过滤器：如果你使用思考模型（o1/DeepSeek-R1等）作为读空气AI，过滤器会自动工作，无需额外配置
• 智能缓存：即使概率判断失败，消息也会被缓存，确保AI始终能看到完整对话上下文

🤝 插件合作:

• AstrBot智能自学习插件：v1.1.2版本与 astrbot_plugin_self_learning 建立官方合作关系
• 完美互补：本插件负责"智能决策何时回复"，自学习插件负责"智能优化如何回复"
• 推荐组合使用：读空气能力 + 人格学习 = 最智能的群聊Bot体验
• 进一步合作：更深度的API接口兼容正在开发中，将实现双向数据共享、统一决策引擎等高级功能，敬请期待！
• 交流群：欢迎加入 QQ群 1021544792（ChatPlus & 自学习插件用户交流群）

v1.1.1 (2025-11-15)

🧩 稳定性与拟人化体验升级

主动对话体验优化：

• 调整主动聊天调度逻辑，显式区分“正常沉默触发”和“主动后等待回应阶段”。
• 在主动消息发送后的临时概率提升维持期内，不再重复触发新的主动开场，避免早期版本可能出现的“连续自言自语”现象。
• 仅当维持期结束且仍无人理会时，才按 proactive_max_consecutive_failures / proactive_cooldown_duration 进行连续失败计数与冷却，修复了部分环境下“自动重试/冷却参数难以生效”的问题。

上下文与用户识别改进：

• 升级 ContextManager，统一使用结构化的 AstrBotMessage 存储与还原历史消息，确保在多平台/多群场景下上下文提取更加稳定。
• 在格式化上下文时，更可靠地根据 sender.user_id 与机器人ID对齐，标记【你自己的历史回复】，减少“把别人发的内容误当成自己的历史回复”的情况。
• 结合新的系统提示词约束，让决策AI/回复AI在使用历史时更聚焦于当前新消息，且不会在回复中泄露任何系统提示或内部标记。

戳一戳追踪与互动细化：

• 新增戳一戳追踪提示开关及相关配置：
  • enable_poke_trace_prompt, poke_trace_max_tracked_users, poke_trace_ttl_seconds。
• 当启用时，AI在对某用户执行戳一戳后，会在一段时间内看到 [戳过对方提示]，更自然地延续这段互动；提示仅对AI可见，不写入官方历史。
• MessageCleaner 新增对应清理规则，确保这些内部提示不会污染正式聊天记录。

重置指令与配置新增：

• 新增两条插件指令：
  • gcp_reset：插件级重置，清空本插件全局缓存并触发重载/重启。
  • gcp_reset_here：会话级重置，仅清理当前群的本插件状态与本地缓存。
• 新增配置项：plugin_reset_allowed_user_ids，用于控制哪些用户可以触发上述重置指令（空列表=允许所有人）。
• README 中补充了“切换人设/提示词时如何配合重置指令与 AstrBot 官方会话清空指令”的推荐操作流程，降低人格混乱风险。

其它修复与细节优化：

• 调整若干日志与异常处理路径，使与 ProactiveChatManager、ContextManager、注意力管理等相关的错误更易排查。
• 小幅优化内部清理逻辑，确保在会话重置与插件重置后，概率/注意力/主动对话等状态都会被正确刷新。
• 删除之前使用AI辅助开发时，AI莫名其妙添加但实际上没有实现的功能配置选项。

v1.1.0 (2025-11-12)

🆕 主动聊天与时段概率（拟人化升级）

核心更新:

• ✨ 主动聊天（Proactive Chat）: 群聊长时间沉默后，AI可自然开场或延展话题
  • 支持用户活跃度判断与失败冷却，避免自说自话
  • 支持禁用时段与过渡，深夜自动安静不打扰
  • 主动发言后提供短时“更关注回复”的临时概率提升
• ✨ 时段概率（Time Periods）: 根据时间段动态调整普通回复与主动聊天概率
  • 支持平滑过渡（ease-in-out），更拟合作息与社交节奏
  • 支持上下限系数，避免过高或过低
• ✨ 概率硬限制: 一键将最终概率限制在区间内，简化配置（谨慎使用）

提示词更新:

• 🔧 决策AI和回复AI系统提示词优化
  • 强化“只关注当前新消息”的判断原则
  • 内置“防重复”与“禁元信息”规则，禁止提及系统提示或内部机制
  • 对【戳一戳】与【@指向说明】的理解更自然

戳一戳增强:

• 🆕 回复后戳一戳: 主动回复后可按概率轻微戳一下对方（延迟可配）
• 🆕 收到戳一戳时反戳概率: 支持直接反戳并结束后续流程（不拦截其他插件）

新增配置项（部分）:

• 主动聊天：enable_proactive_chat, proactive_silence_threshold, proactive_probability, proactive_check_interval, proactive_require_user_activity, proactive_min_user_messages, proactive_user_activity_window, proactive_max_consecutive_failures, proactive_cooldown_duration, proactive_enable_quiet_time, proactive_quiet_start, proactive_quiet_end, proactive_transition_minutes, proactive_prompt, proactive_use_attention, proactive_at_probability, proactive_temp_boost_probability, proactive_temp_boost_duration, proactive_enabled_groups
• 普通回复时段概率：enable_dynamic_reply_probability, reply_time_periods, reply_time_transition_minutes, reply_time_min_factor, reply_time_max_factor, reply_time_use_smooth_curve
• 主动聊天时段概率：enable_dynamic_proactive_probability, proactive_time_periods, proactive_time_transition_minutes, proactive_time_min_factor, proactive_time_max_factor, proactive_time_use_smooth_curve
• 概率硬限制：enable_probability_hard_limit, probability_min_limit, probability_max_limit
• 戳一戳增强：enable_poke_after_reply, poke_after_reply_probability, poke_after_reply_delay, poke_reverse_on_poke_probability

工作流程补充:

• 📋 时间段系数应用: 在概率计算阶段应用时间段系数（含过渡/上下限/曲线）
• 📋 主动聊天轮询: 定时检查群聊沉默、用户活跃、失败冷却与禁用时段
• 📋 临时概率提升: 主动聊天发言后，在短时间内提升后续回复概率，更拟人化

v1.0.9 (2025-11-06)

🎯 功能更新：戳一戳支持 + @他人消息过滤

核心更新:

• ✨ 戳一戳消息处理功能 - 智能识别和响应QQ戳一戳互动

  • 新增 poke_message_mode 配置项，支持三种处理模式：
    • ignore: 忽略所有戳一戳消息（最大兼容）
    • self_only: 只处理戳机器人自己的戳一戳消息（默认）
    • all: 处理所有戳一戳消息（包括别人戳别人）
  • 平台限制: 仅支持QQ平台的aiocqhttp消息平台
  • 智能提示: AI能收到清晰的戳一戳提示词，理解戳一戳互动
    • 戳机器人：[戳一戳提示]有人在戳你，戳你的人是：XXX(ID:XXX)
    • 戳别人：[戳一戳提示]这条消息是别人在戳别人，不是别人在戳你...
  • 系统提示过滤: 戳一戳提示词在缓存时保存，保存到官方历史时自动过滤
  • 防伪造机制 🆕: 自动检测并过滤手动输入的[Poke:poke]文本标识符
    • 如果消息只包含[Poke:poke]（忽略空格），直接丢弃消息
    • 如果消息同时包含[Poke:poke]和其他内容，过滤掉标识符，保留其他内容
    • 支持各种变体（大小写不敏感，支持空格变体如[ Poke : poke ]）
    • 防止用户通过手动输入来伪造戳一戳消息，避免AI误判
  • 最大兼容: 不影响其他插件和官方功能
  • 适用场景：增强AI互动性，让AI能自然回应戳一戳动作

• ✨ @他人消息过滤功能 - 避免插入他人私密对话

  • 新增 enable_ignore_at_others 配置项，控制是否启用此功能（默认关闭）
  • 新增 ignore_at_others_mode 配置项，支持两种过滤模式：
    • strict: 只要消息中@了其他人就直接忽略（严格模式）
    • allow_with_bot: 消息中@了其他人但也@了机器人时继续处理（宽松模式）
  • 智能检测: 自动识别消息中的At组件，区分@机器人和@其他人
  • 边界感保持: 避免AI插入他人的私密对话、安慰、询问等场景
  • 最大兼容: 仅本插件跳过处理，不影响其他插件和官方功能
  • 适用场景：保持对话边界感，减少不必要的AI触发

技术实现:

• 📍 在普通处理器中添加戳一戳消息检测逻辑（黑名单检测后执行）
  • 参考 astrbot_plugin_llm_poke 插件实现戳一戳事件检测
  • 检测QQ平台的poke事件（post_type=notice, notice_type=notify, sub_type=poke）
  • 根据配置模式决定是否处理，保存poke_info供后续使用
• 📍 在普通处理器中添加戳一戳标识符过滤逻辑（@他人过滤后、戳一戳检测前执行）
  • 新增 MessageCleaner.is_only_poke_marker() 方法检测纯标识符消息
  • 如果消息只包含[Poke:poke]（忽略空格），直接返回丢弃
  • 使用正则表达式支持大小写不敏感和空格变体
• 📍 在MessageCleaner中添加戳一戳文本标识符过滤方法
  • 新增 filter_poke_text_marker() 方法过滤消息中的[Poke:poke]标识符
  • 集成到 extract_raw_message_from_event() 的所有提取路径中
  • 自动在提取消息时过滤掉伪造的戳一戳标识符
• 📍 在MessageProcessor中添加戳一戳系统提示词生成逻辑
  • add_metadata_to_message和add_metadata_from_cache都支持poke_info参数
  • 根据is_poke_bot区分戳机器人和戳别人的情况
  • 使用[]括号而非【】括号，确保能被正确过滤
• 📍 在MessageCleaner中添加戳一戳系统提示词过滤规则
  • 支持过滤所有可能的戳一戳提示词格式组合
  • 保存到官方历史时自动过滤，保持历史记录干净
• 📍 在DecisionAI和ReplyHandler提示词中添加戳一戳标记说明
  • 告诉决策AI如何判断是否回复戳一戳消息
  • 告诉回复AI如何自然回应戳一戳（俏皮话、调侃等）
• 📍 在普通处理器中添加@他人消息过滤逻辑（黑名单检测后、戳一戳标识符过滤前执行）
  • 检测消息中的At组件，区分@机器人和@其他人
  • 根据配置模式决定是否跳过处理
  • 过滤掉@全体成员（@all）的情况
• 🔒 完全向后兼容v1.0.8，旧配置继续有效
• 🔒 所有新功能都有合理的默认值（默认关闭，不影响现有行为）

工作流程更新:

• 📋 步骤0（消息标记检查）新增三个检测环节：
  • @他人消息过滤检测（在黑名单检测后执行）
    • 检查enable_ignore_at_others配置
    • strict模式：@了其他人 → 跳过处理
    • allow_with_bot模式：@了其他人但未@机器人 → 跳过处理
  • 戳一戳标识符过滤检测 🆕（在@他人过滤后执行）
    • 检测消息是否只包含[Poke:poke]标识符（忽略空格）
    • 如果是纯标识符 → 直接丢弃消息，记录日志
    • 如果包含其他内容 → 继续处理（在步骤6提取消息时自动过滤标识符）
  • 戳一戳消息检测（在标识符过滤后执行）
    • 检查poke_message_mode配置
    • ignore模式：检测到戳一戳 → 跳过处理
    • self_only模式：戳的是机器人 → 保存poke_info继续，否则跳过
    • all模式：所有戳一戳 → 保存poke_info继续
• 📋 步骤6（提取消息）：
  • MessageCleaner.extract_raw_message_from_event() 自动过滤[Poke:poke]标识符
  • 在所有提取路径中都应用过滤，确保消息内容干净
• 📋 步骤7（缓存消息）：
  • 缓存中新增poke_info字段，保存戳一戳信息
• 📋 步骤7.5（添加元数据）：
  • 检测poke_info，存在则添加戳一戳系统提示词
  • 戳机器人和戳别人使用不同的提示词格式

数据流更新:

• 🔄 消息进入 → 指令过滤 → 用户黑名单检测 → @他人消息过滤 🆕 → 戳一戳标识符过滤 🆕 → 戳一戳消息检测 🆕 → 基础检查 → ...
• 🔄 消息提取环节：extract_raw_message_from_event() → 自动过滤[Poke:poke]标识符 🆕 → 返回纯净消息内容
• 🔄 缓存结构新增字段：poke_info（包含is_poke_bot, poker_id, target_id等信息）
• 🔄 元数据添加环节：mention_info处理 → poke_info处理 🆕 → 发送者识别系统提示 → ...

提示词优化:

• 📝 DecisionAI提示词新增戳一戳标记说明：
  • 告诉AI如何判断是否回复戳一戳消息
  • "有人在戳你"：可以考虑回复一句俏皮话或表达反应
  • "别人在戳别人"：通常不需要回复，除非想评论这个互动
• 📝 ReplyHandler提示词新增戳一戳标记说明：
  • 告诉AI如何自然回应戳一戳
  • "有人在戳你"：可以回复俏皮话、表达反应或调侃对方
  • "别人在戳别人"：理解这个互动但不要过度介入

使用效果:

• ✅ AI能识别和回应戳一戳互动，增强趣味性
• ✅ 避免AI误判别人戳别人的情况
• ✅ 防止用户通过手动输入[Poke:poke]来伪造戳一戳消息
• ✅ 自动过滤消息中的戳一戳标识符，保持消息内容干净
• ✅ 避免AI插入他人私密对话，保持边界感
• ✅ 灵活配置，适应不同场景需求
• ✅ 完全不影响其他插件和官方功能
• ✅ 系统提示词自动过滤，保持历史记录干净

适用场景:

• 戳一戳功能:
  • 增强互动性，让AI能回应戳一戳动作
  • 监控群内戳一戳互动（all模式）
  • 只响应戳机器人的情况（self_only模式）
• @他人过滤功能:
  • 避免AI插入他人的安慰、询问等私密对话
  • 保持对话边界感，不干扰他人互动
  • 配合@机器人功能使用（allow_with_bot模式）

配置示例:

{
  "poke_message_mode": "bot_only",
  "poke_bot_skip_probability": true,
  "enable_ignore_at_others": true,
  "ignore_at_others_mode": "allow_with_bot"
}

修改文件:

• _conf_schema.json - 新增四个配置项（戳一戳模式 + 戳机器人跳过概率 + @他人过滤开关 + @他人过滤模式）
• main.py - 添加戳一戳检测方法、@他人过滤方法、戳一戳标识符过滤、概率跳过逻辑、新配置项读取
  • 新增 _check_poke_message 方法
  • 新增 _should_ignore_at_others 方法
  • 新增戳一戳标识符过滤逻辑（在步骤0，@他人过滤后执行）
  • 增强 _check_probability_before_processing 方法，支持戳机器人跳过概率
  • 更新版本号到v1.0.9
• utils/message_processor.py - 支持poke_info参数，生成戳一戳系统提示词
  • add_metadata_to_message新增poke_info参数
  • add_metadata_from_cache新增poke_info参数
  • 更新版本号到v1.0.9
• utils/message_cleaner.py - 添加戳一戳文本标识符和系统提示词过滤功能
  • 新增 filter_poke_text_marker() 方法，过滤消息中的[Poke:poke]文本标识符
  • 新增 is_only_poke_marker() 方法，检测消息是否只包含[Poke:poke]标识符
  • 在 extract_raw_message_from_event() 中集成标识符过滤
  • 支持过滤所有戳一戳系统提示词格式
  • 更新版本号到v1.0.9
• utils/decision_ai.py - 提示词中添加戳一戳标记说明
  • 更新版本号到v1.0.9
• utils/reply_handler.py - 提示词中添加戳一戳标记说明
  • 更新版本号到v1.0.9
• metadata.yaml - 更新版本号到v1.0.9

升级说明:

• 从v1.0.8升级无需任何配置修改
• 不影响现有功能和行为
• 100%向后兼容

注意事项:

• 戳一戳功能仅支持QQ平台的aiocqhttp消息平台
• 其他平台会自动跳过戳一戳检测
• 戳一戳提示词使用[]括号而非【】括号，确保能被正确过滤
• 戳一戳标识符过滤在消息处理的最早阶段执行，确保不会被误判
• 过滤逻辑支持大小写不敏感和各种空格变体（如[ Poke : poke ]）
• @他人过滤不会影响其他插件和官方功能，仅本插件跳过处理

v1.0.8 (2025-11-04)

🔧 小更新：频率动态调整增强 + 内存管理优化

核心更新:

• ✨ 内存管理优化 - 情绪系统新增自动清理机制，防止内存泄漏
  • 新增 mood_cleanup_threshold 配置项（默认3600秒）
    • 控制群组情绪记录超过多长时间未更新将被清理
    • 可设置为0禁用自动清理
    • 建议：小型机器人7200秒，中型3600秒，大型1800秒
  • 新增 mood_cleanup_interval 配置项（默认600秒）
    • 控制多久检查一次并清理不活跃的群组情绪记录
    • 建议：300-1200秒
  • 自动清理长期未活跃的群组情绪记录，释放内存
  • 活跃群组不受影响，情绪记录一直保留
  • 性能影响极小（每10分钟检查一次，耗时<1ms）
• ✨ 频率调整精细控制 - 新增三个配置项，精确控制频率调整行为
  • 新增 frequency_analysis_timeout 配置项（默认20秒）
    • 控制AI分析发言频率时的超时时间
    • 如果AI响应慢可以适当增加，建议20-30秒
    • 避免分析超时影响主流程
  • 新增 frequency_adjust_duration 配置项（默认360秒）
    • 控制频率调整后的新概率持续多长时间
    • 建议设置为检查间隔的2倍左右，确保在下次检查前持续生效
    • 避免概率频繁跳变，保持稳定性
  • 新增 frequency_analysis_message_count 配置项（默认15条）
    • 控制分析发言频率时获取多少条最近消息
    • 活跃群聊可以设置更多(20-30)，冷清群聊可以设置更少(10-15)
    • 更灵活地适应不同群聊的活跃度

技术实现:

• 📍 在情绪追踪器中添加自动清理机制
  • 定期检查群组情绪记录的活跃度
  • 清理超过阈值时间未更新的群组记录
  • 支持通过配置禁用自动清理
• 📍 在频率调整器中添加可配置的超时时间控制
• 📍 添加概率调整持续时间的配置支持
• 📍 添加分析消息数量的可配置选项
• 🔒 完全向后兼容v1.0.7，旧配置继续有效
• 🔒 所有新配置项都有合理的默认值

工作流程更新:

• 📋 步骤16（频率调整）：
  • 收集消息时使用可配置的数量（frequency_analysis_message_count）
  • AI分析时使用可配置的超时（frequency_analysis_timeout）
  • 调整后的概率持续可配置的时间（frequency_adjust_duration）

数据流更新:

• 🔄 频率统计 → 定期AI分析（可配置超时、消息数量）→ 调整概率参数（持续可配置时间）→ 影响下次判断

使用效果:

• ✅ 防止内存泄漏，长期运行内存占用稳定
• ✅ 自动释放不活跃群组的记录，不影响活跃群组
• ✅ 更精确地控制频率调整行为
• ✅ 避免AI分析超时影响主流程
• ✅ 概率调整更稳定，不会频繁跳变
• ✅ 灵活适应不同活跃度的群聊
• ✅ 性能更可控，可根据实际情况优化

适用场景:

• 长期运行的机器人（防止内存泄漏）
• 加入大量群组的机器人（自动清理不活跃群组记录）
• AI提供商响应速度较慢的场景（增加超时时间）
• 需要更长时间保持调整后概率的场景（增加持续时间）
• 群聊活跃度差异较大的场景（调整分析消息数量）
• 需要精细控制频率调整行为的场景

配置示例:

{
  "mood_cleanup_threshold": 3600,
  "mood_cleanup_interval": 600,
  "enable_frequency_adjuster": true,
  "frequency_check_interval": 180,
  "frequency_analysis_timeout": 25,
  "frequency_adjust_duration": 360,
  "frequency_analysis_message_count": 20
}

修改文件:

• _conf_schema.json - 新增五个配置项（两个内存管理 + 三个频率调整）
• main.py - 添加新配置项的读取和应用逻辑
• utils/mood_tracker.py - 添加自动清理机制，支持可配置的清理策略
• utils/frequency_adjuster.py - 更新频率调整器支持新配置
• metadata.yaml - 更新版本号到v1.0.8
• 所有工具模块 - 更新版本号到v1.0.8

升级说明:

• 从v1.0.7升级无需任何配置修改
• 新配置项会自动使用默认值
• 如需自定义可按需修改配置
• 100%向后兼容

v1.0.7 (2025-11-04)

🎯 功能更新：用户管理与情绪系统增强

核心更新:

• ✨ 用户黑名单功能 - 精准控制插件响应范围

  • 新增 enable_user_blacklist 配置项，控制是否启用用户黑名单
  • 新增 blacklist_user_ids 配置项，指定要屏蔽的用户ID列表
  • 黑名单用户的消息将被本插件忽略，但不影响其他插件和官方功能(注意:虽然黑名单功能可以阻止消息在本插件中运行，但消息不会被阻止其他的插件和官方功能依然可以接收到消息，可能会被读取，然后进行回复，建议配合其他黑名单功能插件使用)
  • 支持字符串和数字类型的用户ID
  • 适用场景：屏蔽刷屏用户、机器人账号等干扰账号

• ✨ 情绪系统智能否定词检测 - 提升情绪判断准确性

  • 新增 enable_negation_detection 配置项（默认启用）
  • 新增 negation_words 配置项，可自定义否定词列表
  • 新增 negation_check_range 配置项，设置否定词检查范围
  • 新增 mood_keywords 配置项，可自定义情绪关键词
  • 智能识别"不难过"、"一点也不开心"等否定表达
  • 避免情绪误判，让AI更准确理解用户真实情绪

技术实现:

• 📍 在普通处理器中添加用户黑名单检测（指令过滤后执行）
• 📍 情绪检测器增强：检查关键词前N个字符内是否有否定词
• 📍 支持从 _conf_schema.json 读取默认配置（单一数据源）
• 🔒 完全向后兼容，所有新功能默认可用
• 🔒 黑名单检测不影响其他插件，仅控制本插件行为

工作流程更新:

• 📋 高优先级处理器：指令过滤 → 普通处理器 → 用户黑名单检测
• 📋 情绪检测流程：关键词匹配 → 否定词检查 → 情绪确认

数据流更新:

• 🔄 新增用户黑名单检测环节（在指令过滤之后）
• 🔄 情绪检测增加否定词过滤步骤

使用效果:

• ✅ 精准屏蔽干扰用户，提升群聊质量
• ✅ 情绪判断更准确，减少误判
• ✅ 完全不影响其他插件和官方功能
• ✅ 配置灵活，可自定义否定词和情绪关键词

适用场景:

• 需要屏蔽特定用户的群聊
• 希望提升情绪检测准确性的场景
• 需要自定义情绪关键词的群聊

配置示例:

{
  "enable_user_blacklist": true,
  "blacklist_user_ids": ["123456789", "987654321"],
  "enable_negation_detection": true,
  "negation_words": ["不", "没", "别", "一点也不"],
  "negation_check_range": 5
}

修改文件:

• main.py - 添加用户黑名单检测逻辑
• utils/mood_tracker.py - 增强情绪检测，支持否定词检测
• _conf_schema.json - 新增黑名单和否定词相关配置项
• metadata.yaml - 更新版本号和描述

v1.0.6 (2025-11-03)

🔧 维护更新：代码规范性与稳定性优化

本次更新内容:

• 🛠️ 代码规范性提升: 修复硬编码路径问题，符合AstrBot官方规范
  • 优化数据目录初始化逻辑，添加规范性提示
  • 改进兼容性回退机制，使用debug级别日志避免噪音
• 🔒 稳定性增强: 改进图片处理内部实现
  • 使用位置索引映射代替对象内存地址，避免潜在的对象生命周期问题
  • 提升图片转文字功能的健壮性和可靠性
• ✅ 功能保持: 所有功能与v1.0.5完全一致，仅优化内部实现

技术说明:

• 本次更新为纯维护性更新，不涉及任何功能变更
• 代码质量提升，符合AstrBot插件开发最佳实践
• 100%向后兼容，可直接从v1.0.5升级

v1.0.5 (2025-11-03)

🎯 小更新：指令标识过滤

核心更新:

• ✨ 指令标识过滤机制: 避免插件处理指令消息
  • 新增 enable_command_filter 配置项，控制是否启用指令过滤
  • 新增 command_prefixes 配置项，自定义需要过滤的指令前缀（默认：/、!、#）
  • 支持多种指令格式检测：
    1. 直接以前缀开头（如 /help、!status）
    2. @机器人后跟指令（如 @机器人 /help）
    3. 消息链中@后跟指令（如 @[AT:123456] /command）
  • 插件只会跳过处理，不拦截消息，其他插件仍可正常工作

技术实现:

• 📍 使用高优先级处理器（@filter.event_message_type，priority=sys.maxsize-1）
• 📍 新增 command_filter_handler() 方法，最先执行指令检测
• 📍 核心突破：使用 event.message_obj.message 获取原始消息链
  • ⚠️ AstrBot 的 WakingCheckStage 会修改 event.message_str（移除指令前缀）
  • ✅ 但原始消息链 event.message_obj.message 不会被修改
  • ✅ 通过检查原始消息链，可准确识别指令前缀
• 📍 新增 _is_command_message() 方法，检查原始消息链中的 Plain 组件
• 📍 新增 _get_message_id() 方法，生成消息唯一标识
• 📍 使用消息ID标记机制（self.command_messages）实现跨处理器通信
• 📍 自动清理超过10秒的旧标记（每次检测时执行）
• 🔒 简洁高效，直接检查第一个 Plain 组件的原始文本
• 🔒 默认开启（enable_command_filter: true），无需手动配置
• 🔒 完全不影响其他插件的正常工作（不调用 event.stop_event()）

工作流程更新:

• 📋 新增高优先级处理器 command_filter_handler()
  • 在所有其他处理器之前执行（priority=sys.maxsize-1）
  • 检查是否启用指令过滤
  • 检查消息是否匹配配置的指令前缀
  • 匹配成功则生成消息ID并标记到 self.command_messages
  • 清理超过10秒的旧标记
  • 直接返回，不阻止事件传播
• 📋 步骤0: 普通处理器 on_group_message() 首先检查消息标记
  • 如果消息ID在 self.command_messages 中，直接返回跳过处理
  • 否则继续正常的步骤1-步骤N

数据流更新:

• 🔄 新增高优先级处理器（priority=sys.maxsize-1），在所有其他处理器之前执行
• 🔄 使用消息ID标记机制实现跨处理器通信
• 🔄 检测到指令后标记消息但不阻止事件传播，其他插件可正常处理
• 🔄 普通处理器检查消息标记，如已标记则跳过处理
• 🔄 自动清理超过10秒的旧标记，避免内存泄漏

使用效果:

• ✅ 避免AI回复指令消息，减少不必要的API调用
• ✅ 提高插件与其他指令插件的兼容性
• ✅ 用户体验更好，指令不会触发AI回复
• ✅ 完全不影响其他插件的正常工作（只标记不拦截）
• ✅ 高优先级确保指令最先被识别
• ✅ 消息标记机制确保本插件的所有处理器都能识别指令
• ✅ 自动清理机制避免内存泄漏

适用场景:

• 安装了其他指令插件（如管理插件、工具插件）
• 不希望AI回复以特定前缀开头的消息
• 想要更精确地控制插件的触发范围

配置示例:

{
  "enable_command_filter": true,
  "command_prefixes": ["/", "!", "#", ":"]
}

修改文件:

• main.py - 新增高优先级处理器 command_filter_handler()
• main.py - 重写 _is_command_message() 方法，使用原始消息链检测
• main.py - 新增 _get_message_id() 方法，生成消息唯一标识
• main.py - 在 __init__ 中新增 self.command_messages 字典用于消息标记
• main.py - 在 on_group_message() 开头检查消息标记
• _conf_schema.json - 新增 enable_command_filter 和 command_prefixes 配置项（默认开启）

v1.0.4 (2025-11-02)

🎯 小更新：发送者识别增强 + AI提示词优化

核心更新:

• ✨ 发送者识别系统提示（Sender Recognition）: 根据触发方式添加系统提示
  • 识别三种触发方式：@消息、关键词触发、AI主动回复
  • @消息："[系统提示]注意,现在有人在直接@你并且给你发送了这条消息，@你的那个人是XXX"
  • 关键词触发："[系统提示]注意，你刚刚发现这条消息里面包含和你有关的信息，这条消息的发送者是XXX"
  • AI主动回复："[系统提示]注意，你刚刚看到了这条消息，你打算回复他，发送这条消息的人是XXX"
  • 帮助AI正确识别谁在说话，提升对话的上下文理解能力

AI提示词优化:

• 🔧 决策AI防重复机制:
  • 新增"【防止重复】必须检查的事项"章节
  • 要求AI在判断前检查历史回复，避免重复表达相同观点
  • 强调只有当前消息提出新问题、新角度时才考虑回复
  • 禁止输出任何元信息（如"我根据规则判断..."）
• 🔧 回复AI防重复增强:
  • 新增"【严禁重复】必须执行的检查步骤"
  • 要求逐条对比历史回复，相似度>50%必须换角度
  • 绝对禁止重复相同句式、观点陈述、回应模式
  • 强调即使话题相关也要用新方式表达
• 🔧 严禁元叙述规则:
  • 新增"【严禁元叙述】特别重要"章节
  • 绝对禁止说"看到你@我了"、"注意到你在说XXX"等元信息
  • 强调要像人类一样直接回复内容，不解释回复动机
  • 人类不会说"我看到你@我了，所以我来回复"，应该直接说"怎么了？"

技术实现:

• 📍 在缓存消息时保存触发方式信息（is_at_message、has_trigger_keyword）
• 📍 在添加元数据时根据触发方式(trigger_type)添加相应的系统提示
• 📍 系统提示仅用于AI判断和生成回复时理解上下文
• 📍 使用MessageCleaner在保存到历史时过滤掉系统提示
• 🔒 系统提示不会持久化保存，只在临时处理过程中存在
• 🔒 使用半角方括号[]标记系统提示，便于过滤

工作流程更新:

• 📋 步骤7: 缓存消息时记录触发方式信息
• 📋 步骤7.5: 为当前消息添加元数据时根据触发方式添加临时系统提示
• 📋 步骤14: 保存消息到自定义存储前使用MessageCleaner清理系统提示
• 📋 after_message_sent: 保存到官方系统前清理系统提示

数据流更新:

• 🔄 概率筛选后增加"记录触发方式"环节
• 🔄 添加元数据时增加"临时系统提示"生成
• 🔄 缓存消息包含trigger_type字段
• 🔄 AI判断和生成回复时可见系统提示
• 🔄 保存到历史前使用MessageCleaner过滤系统提示
• 🔄 最终保存的历史消息不包含临时系统提示

使用效果:

• ✅ AI能清楚知道消息是@触发、关键词触发还是主动回复
• ✅ AI能准确识别发送者身份，提升对话连贯性
• ✅ 防止AI重复表达相同观点，避免啰嗦
• ✅ 禁止AI暴露内部逻辑，回复更自然真实
• ✅ 系统提示仅在处理时起作用，不会污染历史记录
• ✅ 历史消息保持干净，只包含真实对话内容

修改文件:

• main.py - 在缓存和添加元数据时记录和使用触发方式
• utils/message_processor.py - 增加trigger_type参数，根据触发方式添加系统提示
• utils/decision_ai.py - 优化决策AI提示词，增加防重复机制
• utils/reply_handler.py - 优化回复AI提示词，增加防重复和禁元叙述机制
• utils/message_cleaner.py - 更新过滤规则，识别系统提示标记

v1.0.3 (2025-10-31)

🎯 小更新：@提及智能识别

核心更新:

• ✨ @提及检测机制: AI能正确理解@别人的消息
  • 自动检测消息中的@组件，识别被@的用户
  • 添加特殊标记【@指向说明】，明确消息的真实指向
  • AI理解这条消息不是发给自己的，避免误回复

AI提示词优化:

• 🔧 决策AI增强:
  • 添加了对【@指向说明】标记的说明
  • 明确对@别人的消息要谨慎判断，尊重私密对话空间
  • 只在明确欢迎多人参与的场合才介入
  • 强调禁止输出元信息（不允许说"我根据规则判断..."）
  • [新增] 添加核心原则：优先关注当前新消息，避免被历史话题带偏
  • [新增] 所有判断情况加上"当前消息"前缀，强调判断依据
• 🔧 回复AI增强:
  • 告知AI【@指向说明】和【原始内容】标记的含义
  • 禁止在回复中提及"系统提示"、"根据规则"、"@指向说明"等元信息
  • 引导AI保持边界感，作为旁观者自然评论，不要主导@别人的对话
  • 不要直接回答发给被@者的问题，不要替被@者给建议
  • [新增] 添加核心原则：识别当前消息核心内容，避免回复重复
  • [新增] 要求检查自己的历史回复，不要说相同或相似的话

技术实现:

• 📍 在概率判断后、图片处理前执行检测（main.py第985行）
• 💾 @信息保存到消息缓存的mention_info字段
• 🔒 使用全角方括号【】确保不被MessageCleaner过滤
• ✅ 完整的错误处理，不影响主流程

消息格式:

正常消息：
[2025-10-31 12:34:56] 张三(ID:12345): 你好

@别人的消息：
[2025-10-31 12:34:56] 张三(ID:12345): 
【@指向说明】这条消息通过@符号指定发送给其他用户（被@用户：李四，ID：67890），并非发给你本人。
【原始内容】@李四 你好呀

使用效果:

• ✅ 决策AI知道消息不是@自己，可以根据上下文判断是否参与
• ✅ 回复AI理解消息指向，自然参与对话而不暴露内部逻辑
• ✅ 标记永久保留到历史消息，后续AI也能正确理解

修改文件:

• main.py - 添加 _check_mention_others() 检测方法
• utils/message_processor.py - 增强元数据处理支持mention_info
• utils/decision_ai.py - 优化决策AI提示词，添加核心原则
• utils/reply_handler.py - 优化回复AI提示词，添加核心原则和避重复机制
• utils/context_manager.py - 增强上下文格式化，突出当前消息并标记AI历史回复

v1.0.2 (2025-10-30)

🎉 重大更新：让AI对话更像真人 + 注意力机制增强

核心更新:

• ✨ 打字错误生成器（Typo Generator）:
  • 基于拼音相似性添加自然错别字（2%默认错误率）
  • 智能跳过代码、链接等特殊格式
  • 30%概率在符合条件的消息中触发
• ✨ 情绪追踪系统（Mood Tracker）:
  • 支持多种情绪类型（开心、难过、生气、惊讶等）
  • 动态更新情绪状态并影响回复语气
  • 5分钟自动衰减机制
• ✨ 回复延迟模拟（Typing Simulator）:
  • 模拟真人打字速度（默认15字/秒）
  • 添加±30%随机波动，最大延迟3秒
  • 避免秒回，增加真实感
• ✨ 频率动态调整（Frequency Adjuster）:
  • AI自动分析发言频率（每3分钟）
  • 自动调整回复概率（±15%）
  • 自适应不同群聊的节奏

🌟 注意力机制增强（v1.0.1 → v1.0.2 重大升级）:

• ✨ 多用户注意力追踪:
  • 从单用户升级为最多追踪10个用户（可配置）
  • 每个用户独立的注意力分数（0-1）和情绪值（-1到+1）
  • 同时保持对多个用户的关注，更自然
• ✨ 渐进式概率调整:
  • 不再是固定的0.9/0.1跳变
  • 根据注意力分数平滑计算：基础概率 × (1 + 注意力 × 提升幅度) × (1 + 情绪 × 0.3)
  • 概率变化更自然，更像真人
• ✨ 情绪态度系统:
  • 对每个用户维护情绪态度（-1负面到+1正面）
  • 正面情绪提升回复概率，负面情绪降低
  • 情绪随时间自动恢复中性（半衰期10分钟）
• ✨ 指数衰减机制:
  • 注意力不再突然清零，而是自然衰减
  • 半衰期5分钟：5分钟→50%，10分钟→25%
  • 更符合真人的注意力衰减规律
• ✨ 智能清理机制:
  • 自动清理长时间未互动（30分钟）且注意力极低（<0.05）的用户
  • 新用户可以顶替不活跃用户，不会占满名额
  • 综合排序：注意力分数 + 最后互动时间
• ✨ 数据持久化:
  • 保存到 data/plugin_data/chat_plus/attention_data.json
  • 60秒间隔自动保存（避免频繁写磁盘）
  • 重启bot后自动加载，注意力状态不丢失
  • 符合 AstrBot 平台规范，更新插件不影响数据

新增配置项:

• enable_typo_generator, typo_error_rate
• enable_mood_system
• enable_typing_simulator, typing_speed, typing_max_delay
• enable_frequency_adjuster, frequency_check_interval
• attention_max_tracked_users, attention_decay_halflife, emotion_decay_halflife, enable_emotion_system （注意力增强）
• attention_boost_step, attention_decrease_step, emotion_boost_step （注意力调整幅度自定义）

新增依赖:

• pypinyin >= 0.44.0 - 用于拼音转换

技术实现:

• 模块化设计，所有新功能可独立开关
• 完全向后兼容v1.0.1，旧配置继续有效
• 参考MaiBot项目的优秀设计（简化实现）
• 使用 StarTools.get_data_dir() 确保数据目录规范
• 异步锁保护，避免竞态条件

性能优化:

• 注意力数据内存占用极小（100个群聊约100KB）
• 自动保存限频（60秒间隔），避免频繁IO
• 智能清理机制，自动维护合理的数据规模

致谢:

• 本版本新功能参考了 MaiBot 项目的设计理念

v1.0.1 (2025-10-29)

🎯 新增注意力机制

核心更新:

• ✨ 注意力机制（Attention Mechanism）: 让Bot像真人一样专注对话
  • 回复某用户后会持续关注ta的发言（可配置提升概率）
  • 其他用户插话时降低回复概率（避免频繁切换话题）
  • 支持时间窗口配置，超时后恢复普通判断
  • 提供 enable_attention_mechanism、attention_increased_probability、attention_decreased_probability、attention_duration 四个配置项

功能增强:

• 🔧 提示词模式选择: 新增 decision_ai_prompt_mode 和 reply_ai_prompt_mode 配置
  • append 模式：拼接在默认系统提示词后面（推荐）
  • override 模式：完全覆盖默认系统提示词（需填写完整提示词）

工作流程优化:

• 📋 完整处理流程新增"步骤5：注意力机制调整"
• 📋 "步骤18：调整读空气概率"更新为"步骤18：调整读空气概率 / 记录注意力"
• 🔄 支持注意力机制与传统概率提升两种模式（互斥）

使用场景:

• 💡 新增"场景6：注意力机制Bot"配置示例
• 💡 适用于需要Bot专注单一对话的场景

v1.0.0 (2025-10-28)

🎉 初始版本发布

核心功能:

• ✅ AI读空气判断（两层过滤机制）
• ✅ 动态概率调整（回复后自动提升）
• ✅ 智能缓存系统（避免上下文断裂）
• ✅ 官方历史同步（自动保存到conversation表）
• ✅ @消息优先处理（跳过判断直接回复）

增强功能:

• ✅ 消息元数据（时间戳+发送者信息）
• ✅ 图片处理（转文字/多模态/应用范围可选）
• ✅ 上下文管理（灵活配置历史数量）
• ✅ 记忆植入（支持LivingMemory和Legacy双模式，v1.1.2增强）
• ✅ 工具提醒（自动提示可用工具）
• ✅ 触发关键词（特定词直接回复）
• ✅ 黑名单关键词（过滤不想处理的消息）

技术特性:

• ✅ 最大兼容性设计（仅监听不拦截）
• ✅ 完善的错误处理（30秒超时保护）
• ✅ 详细的调试日志（可追踪完整流程）
• ✅ 线程安全（并发处理支持）
• ✅ 智能去重（缓存转正时自动去重）

🤝 贡献与反馈

报告问题

如果你遇到Bug或有功能建议，请：

1. 开启 enable_debug_log 获取详细日志
2. 在GitHub仓库提交Issue
3. 附上完整的错误信息和配置
4. 描述复现步骤

功能建议

欢迎提出新功能建议：

• 描述使用场景
• 说明预期效果
• 附上参考示例（如有）

参与开发

欢迎Pull Request：

1. Fork本仓库
2. 创建feature分支
3. 提交代码并测试
4. 提交PR并描述改动

📜 许可证

本项目采用 AGPL-3.0 License 开源协议。

你可以自由地：

• ✅ 使用本插件
• ✅ 修改源码
• ✅ 分发和再分发
• ✅ 用于商业用途

但必须遵守：

• 📝 保留原作者信息
• 📝 包含许可证副本
• 📝 以相同许可证（AGPL-3.0）分发修改版本
• 📝 说明你做了哪些修改
• 📝 如果通过网络提供服务，必须公开完整源代码

⚠️ AGPL-3.0 重要提示：如果你修改了本插件并在服务器上运行（即使不分发），只要用户通过网络与之交互，你就必须向用户提供修改后的完整源代码。这是 AGPL-3.0 与 GPL 的主要区别。

👤 作者

Him666233

• GitHub: @Him666233
• 仓库地址: astrbot_plugin_group_chat_plus

🙏 致谢

感谢以下项目和开发者：

• AstrBot - 优秀的Bot框架
• astrbot_plugin_SpectreCore - 提供了很多实现参考
• astrbot_plugin_livingmemory - v1.1.2新适配的智能记忆系统（推荐使用），提供混合检索、智能总结、会话隔离、人格隔离等强大功能
• strbot_plugin_play_sy - 传统记忆系统集成（Legacy模式支持）
• MaiBot - v1.0.2开始的新功能的设计灵感来源（由Mai.To.The.Gate组织及众多贡献者开发）
• astrbot_plugin_restart - v1.1.1开始的指令回复所最后用到的重启astrBot的功能取自于该插件，并且直接参考并使用了相应的代码，特此感谢

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