[feat] (propmt) 自定义分析 propmt

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SXP-Simon
2025-11-03 12:55:58 +08:00
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+20 -27
View File
@@ -55,33 +55,26 @@ class GoldenQuoteAnalyzer(BaseAnalyzer):
])
max_golden_quotes = self.get_max_count()
prompt = f"""
请从以下群聊记录中挑选出{max_golden_quotes}句最具冲击力、最令人惊叹的"金句"。这些金句需满足:
- 核心标准:**逆天的神人发言**,即具备颠覆常识的脑洞、逻辑跳脱的表达或强烈反差感的原创内容
- 典型特征:包含某些争议话题元素、夸张类比、反常规结论、一本正经的"胡说八道"或突破语境的清奇思路,并且具备一定的冲击力,让人印象深刻。
对于每个金句,请提供:
1. 原文内容(完整保留发言细节)
2. 发言人昵称
3. 选择理由(具体说明其"逆天"之处,如逻辑颠覆点/脑洞角度/反差感/争议话题元素)
此外,我将对你进行严格约束:
- 优先筛选 **逆天指数最高** 的内容:发情、性压抑话题 > 争议话题 > 元素级 > 颠覆认知级 > 逻辑跳脱级 > 趣味调侃级,剔除单纯玩梗或网络热词堆砌的普通发言
- 重点标记包含极端类比、反常识论证或无厘头结论的内容,并且包含一定的争议话题元素。
群聊记录:
{messages_text}
请以JSON格式返回,格式如下:
[
{{
"content": "金句原文",
"sender": "发言人昵称",
"reason": "选择这句话的理由(需明确说明逆天特质)"
}}
]
"""
return prompt
# 从配置读取 prompt 模板(默认使用 "default" 风格)
prompt_template = self.config_manager.get_golden_quote_analysis_prompt()
if prompt_template:
# 使用配置中的 prompt 并替换变量
try:
prompt = prompt_template.format(
max_golden_quotes=max_golden_quotes,
messages_text=messages_text
)
logger.info("使用配置中的金句分析提示词")
return prompt
except KeyError as e:
logger.warning(f"金句分析提示词变量格式错误: {e}")
except Exception as e:
logger.warning(f"应用金句分析提示词失败: {e}")
logger.warning("未找到有效的金句分析提示词配置,请检查配置文件")
return ""
def extract_with_regex(self, result_text: str, max_count: int) -> List[Dict]:
"""
+19 -42
View File
@@ -146,48 +146,25 @@ class TopicAnalyzer(BaseAnalyzer):
max_topics = self.get_max_count()
prompt = f"""
你是一个帮我进行群聊信息总结的助手,生成总结内容时,你需要严格遵守下面的几个准则:
请分析接下来提供的群聊记录,提取出最多{max_topics}个主要话题。
对于每个话题,请提供:
1. 话题名称(突出主题内容,尽量简明扼要)
2. 主要参与者(最多5人)
3. 话题详细描述(包含关键信息和结论)
注意:
- 对于比较有价值的点,稍微用一两句话详细讲讲,比如不要生成 "Nolan 和 SOV 讨论了 galgame 中关于性符号的衍生情况" 这种宽泛的内容,而是生成更加具体的讨论内容,让其他人只看这个消息就能知道讨论中有价值的,有营养的信息。
- 对于其中的部分信息,你需要特意提到主题施加的主体是谁,是哪个群友做了什么事情,而不要直接生成和群友没有关系的语句。
- 对于每一条总结,尽量讲清楚前因后果,以及话题的结论,是什么,为什么,怎么做,如果用户没有讲到细节,则可以不用这么做。
群聊记录:
{messages_text}
重要:必须返回标准JSON格式,严格遵守以下规则:
1. 只使用英文双引号 " 不要使用中文引号 " "
2. 字符串内容中的引号必须转义为 \"
3. 多个对象之间用逗号分隔
4. 数组元素之间用逗号分隔
5. 不要在JSON外添加任何文字说明
6. 描述内容避免使用特殊符号,用普通文字表达
请严格按照以下JSON格式返回,确保可以被标准JSON解析器解析:
[
{{
"topic": "话题名称",
"contributors": ["用户1", "用户2"],
"detail": "话题描述内容"
}},
{{
"topic": "另一个话题",
"contributors": ["用户3", "用户4"],
"detail": "另一个话题的描述"
}}
]
注意:返回的内容必须是纯JSON,不要包含markdown代码块标记或其他格式
"""
return prompt
# 从配置读取 prompt 模板(默认使用 "default" 风格)
prompt_template = self.config_manager.get_topic_analysis_prompt()
if prompt_template:
# 使用配置中的 prompt 并替换变量
try:
prompt = prompt_template.format(
max_topics=max_topics,
messages_text=messages_text
)
logger.info("使用配置中的话题分析提示词")
return prompt
except KeyError as e:
logger.warning(f"话题分析提示词变量格式错误: {e}")
except Exception as e:
logger.warning(f"应用话题分析提示词失败: {e}")
logger.warning("未找到有效的话题分析提示词配置,请检查配置文件")
return ""
def extract_with_regex(self, result_text: str, max_topics: int) -> List[Dict]:
"""
+18 -29
View File
@@ -56,35 +56,24 @@ class UserTitleAnalyzer(BaseAnalyzer):
for user in user_summaries
])
prompt = f"""
请为以下群友分配合适的称号和MBTI类型。每个人只能有一个称号,每个称号只能给一个人。
可选称号:
- 龙王: 发言频繁但内容轻松的人
- 技术专家: 经常讨论技术话题的人
- 夜猫子: 经常在深夜发言的人
- 表情包军火库: 经常发表情的人
- 沉默终结者: 经常开启话题的人
- 评论家: 平均发言长度很长的人
- 阳角: 在群里很有影响力的人
- 互动达人: 经常回复别人的人
- ... (你可以自行进行拓展添加)
用户数据:
{users_text}
请以JSON格式返回,格式如下:
[
{{
"name": "用户名",
"qq": 123456789,
"title": "称号",
"mbti": "MBTI类型",
"reason": "获得此称号的原因"
}}
]
"""
return prompt
# 从配置读取 prompt 模板(默认使用 "default" 风格)
prompt_template = self.config_manager.get_user_title_analysis_prompt()
if prompt_template:
# 使用配置中的 prompt 并替换变量
try:
prompt = prompt_template.format(
users_text=users_text
)
logger.info("使用配置中的用户称号分析提示词")
return prompt
except KeyError as e:
logger.warning(f"用户称号分析提示词变量格式错误: {e}")
except Exception as e:
logger.warning(f"应用用户称号分析提示词失败: {e}")
logger.warning("未找到有效的用户称号分析提示词配置,请检查配置文件")
return ""
def extract_with_regex(self, result_text: str, max_count: int) -> List[Dict]:
"""
+69
View File
@@ -110,6 +110,75 @@ class ConfigManager:
"""获取PDF文件名格式"""
return self.config.get("pdf_filename_format", "群聊分析报告_{group_id}_{date}.pdf")
def get_topic_analysis_prompt(self, style: str = "default") -> str:
"""
获取话题分析提示词模板
Args:
style: 提示词风格,默认为 "default"
Returns:
提示词模板字符串
"""
prompts = self.config.get("topic_analysis_prompts", {})
if isinstance(prompts, dict) and "items" in prompts:
items = prompts.get("items", {})
if style in items and isinstance(items[style], dict):
return items[style].get("default", "")
# 兼容旧配置
return self.config.get("topic_analysis_prompt", "")
def get_user_title_analysis_prompt(self, style: str = "default") -> str:
"""
获取用户称号分析提示词模板
Args:
style: 提示词风格,默认为 "default"
Returns:
提示词模板字符串
"""
prompts = self.config.get("user_title_analysis_prompts", {})
if isinstance(prompts, dict) and "items" in prompts:
items = prompts.get("items", {})
if style in items and isinstance(items[style], dict):
return items[style].get("default", "")
# 兼容旧配置
return self.config.get("user_title_analysis_prompt", "")
def get_golden_quote_analysis_prompt(self, style: str = "default") -> str:
"""
获取金句分析提示词模板
Args:
style: 提示词风格,默认为 "default"
Returns:
提示词模板字符串
"""
prompts = self.config.get("golden_quote_analysis_prompts", {})
if isinstance(prompts, dict) and "items" in prompts:
items = prompts.get("items", {})
if style in items and isinstance(items[style], dict):
return items[style].get("default", "")
# 兼容旧配置
return self.config.get("golden_quote_analysis_prompt", "")
def set_topic_analysis_prompt(self, prompt: str):
"""设置话题分析提示词模板"""
self.config["topic_analysis_prompt"] = prompt
self.config.save_config()
def set_user_title_analysis_prompt(self, prompt: str):
"""设置用户称号分析提示词模板"""
self.config["user_title_analysis_prompt"] = prompt
self.config.save_config()
def set_golden_quote_analysis_prompt(self, prompt: str):
"""设置金句分析提示词模板"""
self.config["golden_quote_analysis_prompt"] = prompt
self.config.save_config()
def set_output_format(self, format_type: str):
"""设置输出格式"""
self.config["output_format"] = format_type