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synced 2026-09-22 13:38:43 +00:00
542 lines
37 KiB
JSON
542 lines
37 KiB
JSON
{
|
||
"basic": {
|
||
"description": "基础设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "群聊分析插件的基础配置项，包括群聊权限、消息数量、输出格式等。注意：基础群权限是第一道门槛，不通过就不会进入定时/增量流程。",
|
||
"items": {
|
||
"group_list_mode": {
|
||
"description": "群聊权限模式",
|
||
"type": "string",
|
||
"options": [
|
||
"whitelist",
|
||
"blacklist",
|
||
"none"
|
||
],
|
||
"default": "none",
|
||
"hint": "先决定“哪些群可以用这个插件”。这是第一道门槛：不通过这里，后面的定时/增量都不会触发。whitelist=只允许列表里的群；blacklist=屏蔽列表里的群；none=所有群都可以。示例：whitelist + [\"onebot:GroupMessage:123456\"] 表示只有这个群能用。"
|
||
},
|
||
"group_list": {
|
||
"type": "list",
|
||
"description": "群组白/黑名单列表",
|
||
"default": [],
|
||
"hint": "要填的群列表。可以填完整会话ID（如 onebot:GroupMessage:123456）或只填群号（如 123456）。新手建议优先填完整会话ID，更不容易填错。可用 /sid 获取当前会话ID。",
|
||
"items": {
|
||
"type": "string"
|
||
}
|
||
},
|
||
"analysis_days": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "默认分析天数",
|
||
"default": 1,
|
||
"hint": "默认分析最近几天的消息，增量分析也基于此数据保存分析情况"
|
||
},
|
||
"max_messages": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "单次分析的获取最大消息条数基准",
|
||
"default": 1000,
|
||
"hint": "单次分析的获取最大消息条数基准值，如果当天群聊消息过多，已经获取到足够的消息(达到 max_messages)，停止获取，获取到的消息数量是最新一次获取到的超过 max_messages 的消息数量，建议500-2000"
|
||
},
|
||
"min_messages_threshold": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最小消息数阈值",
|
||
"default": 200,
|
||
"hint": "进行分析所需的最小消息数量"
|
||
},
|
||
"bot_self_ids": {
|
||
"type": "list",
|
||
"description": "群分析时屏蔽的用户ID列表",
|
||
"default": [],
|
||
"hint": "填写后可启用自动分析功能。可以填写用于自动分析的机器人 ID（在不同平台上可能是数字或字符串）、多消息平台 ID、不希望出现于群分析中的其他人的 ID 等。",
|
||
"items": {
|
||
"type": "string"
|
||
}
|
||
},
|
||
"enable_user_card": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "使用用户群名片",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "在分析中优先使用用户的群名片作为昵称显示"
|
||
},
|
||
"output_format": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "输出格式",
|
||
"default": "image",
|
||
"hint": "分析报告的输出格式：image(图片)、text(文本)、pdf(PDF文件)、html(HTML文件)。使用 PDF 需要额外配置，根据文件中的 PDF_功能说明.md 进行配置"
|
||
},
|
||
"report_template": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "报告模板",
|
||
"options": [
|
||
"ATRI",
|
||
"scrapbook",
|
||
"retro_futurism",
|
||
"HatsuneMiku",
|
||
"hack",
|
||
"spring_festival",
|
||
"simple",
|
||
"format"
|
||
],
|
||
"default": "scrapbook",
|
||
"hint": "分析报告使用的HTML模板名称，QQ 端可以使用 `/设置模板` 查看使用指南，使用`/查看模板` 命令查看模板样式效果。其他平台不支持合并转发，可以到 [模板](https://github.com/SXP-Simon/astrbot_plugin_qq_group_daily_analysis/tree/main/assets) 文件夹中查看模板样式效果"
|
||
},
|
||
"debug_mode": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "调试模式（建议关闭）",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "启用后，会在插件数据目录下的 debug_data 目录中保存每次分析的平台 API 原始历史消息和 Prompt 原文，用于调试和优化提示词。"
|
||
},
|
||
"enable_base64_image": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "图片传输使用 Base64 编码",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "启用后图片会被转为 Base64 编码传输。关闭后将直接传递文件路径或 URL 给 OneBot 实现端，适用于 go-cqhttp、Lagrange 等支持本地路径的实现，可降低内存占用。"
|
||
},
|
||
"enable_analysis_reply": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "发送文本/表情回复",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "开启后，/群分析 将通过发送文本消息提示进度；关闭（默认）则使用表情回应。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"auto_analysis": {
|
||
"description": "定时分析设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "配置每日自动分析的时间点和目标群聊范围。只有先通过基础群权限的群，才会在这里继续判断。",
|
||
"items": {
|
||
"auto_analysis_time": {
|
||
"type": "list",
|
||
"description": "自动分析时间列表",
|
||
"default": [
|
||
"23:00"
|
||
],
|
||
"hint": "每天几点自动出报告，格式是 HH:MM。可填多个时间，例如 [\"09:00\", \"21:30\"]。",
|
||
"items": {
|
||
"type": "string"
|
||
}
|
||
},
|
||
"scheduled_group_list_mode": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "定时分析名单模式",
|
||
"options": [
|
||
"whitelist",
|
||
"blacklist"
|
||
],
|
||
"default": "whitelist",
|
||
"hint": "定时任务要作用到哪些群。whitelist=只跑下面列表里的群；blacklist=除了下面列表，其他都跑。注意：这里只对“已通过基础群权限”的群生效。"
|
||
},
|
||
"scheduled_group_list": {
|
||
"type": "list",
|
||
"description": "定时分析群列表",
|
||
"default": [],
|
||
"hint": "定时任务群列表。示例1：mode=whitelist + [\"onebot:GroupMessage:123456\"] => 只跑这个群。示例2：mode=blacklist + [\"onebot:GroupMessage:123456\"] => 这个群不跑，其他群跑。注意：whitelist + 空列表 = 不会开启定时任务。即使某群在增量名单里，只要不在定时白名单里，也不会自动触发。",
|
||
"items": {
|
||
"type": "string"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"llm": {
|
||
"description": "LLM 设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "大语言模型相关配置，包括 Provider 选择、重试策略和 Token 限制",
|
||
"items": {
|
||
"llm_provider_id": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "LLM Provider ID（用于所有分析任务）",
|
||
"_special": "select_provider",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "选择用于群聊分析的 LLM Provider。留空则使用当前会话的默认 Provider"
|
||
},
|
||
"topic_provider_id": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "话题分析专用 Provider ID",
|
||
"_special": "select_provider",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "专门用于话题分析的 Provider。留空则使用主 LLM Provider"
|
||
},
|
||
"user_title_provider_id": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "用户称号分析专用 Provider ID",
|
||
"_special": "select_provider",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "专门用于用户称号分析的 Provider。留空则使用主 LLM Provider"
|
||
},
|
||
"golden_quote_provider_id": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "金句分析专用 Provider ID",
|
||
"_special": "select_provider",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "专门用于金句分析的 Provider。留空则使用主 LLM Provider"
|
||
},
|
||
"quality_provider_id": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "聊天质量分析专用 Provider ID",
|
||
"_special": "select_provider",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "专门用于聊天质量锐评的 Provider。留空则使用主 LLM Provider"
|
||
},
|
||
"llm_retries": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "LLM 请求重试次数",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "当请求超时或失败时自动重试的次数，建议设置为1~3之间。"
|
||
},
|
||
"llm_backoff": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "LLM 请求重试退避基值（秒）",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "重试之间的基准等待时间（秒），实际等待时间为基值乘以尝试次数。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"analysis_features": {
|
||
"description": "分析功能开关",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "控制各项 LLM 分析功能的启用状态和数量限制",
|
||
"items": {
|
||
"topic_analysis_enabled": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用话题分析",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "是否使用LLM进行智能话题分析"
|
||
},
|
||
"user_title_analysis_enabled": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用用户称号分析",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "是否使用LLM进行用户称号分析"
|
||
},
|
||
"golden_quote_analysis_enabled": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用金句分析",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "是否使用LLM进行金句分析"
|
||
},
|
||
"chat_quality_analysis_enabled": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用聊天质量锐评",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "是否使用LLM进行聊天质量锐评（维度化分析）"
|
||
},
|
||
"max_topics": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大话题数量",
|
||
"default": 5,
|
||
"hint": "分析报告中显示的最大话题数量，依赖于 LLM 输出的格式化信息质量，模型越好结果越好，可能出现数量不匹配。"
|
||
},
|
||
"max_user_titles": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大用户称号数量",
|
||
"default": 8,
|
||
"hint": "分析报告中显示的最大用户称号数量，依赖于 LLM 输出的格式化信息质量，模型越好结果越好，可能出现数量不匹配。"
|
||
},
|
||
"max_golden_quotes": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大金句数量",
|
||
"default": 5,
|
||
"hint": "分析报告中显示的最大金句数量，依赖于 LLM 输出的格式化信息质量，模型越好结果越好，可能出现数量不匹配。"
|
||
},
|
||
"keep_original_persona": {
|
||
"description": "继承会话人设风格",
|
||
"type": "bool",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "【优先级2】开启后将自动尝试识别当前群聊会话（或对话）的人格设定。若该群已设置人设，则分析报告会尽量模拟该人设的口吻进行回复。注意：此开关在“强制使用插件指定人格”关闭时才会生效。"
|
||
},
|
||
"use_plugin_specific_persona": {
|
||
"description": "强制使用插件指定人格",
|
||
"type": "bool",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "【优先级1：核心开关】若开启，将完全忽略当前群聊的人格设定，统一强制使用下方选择的“插件指定人格 ID”进行分析。适用于希望全群分析保持某种统一固定风格（如特定的“记录员”人设）的情况。"
|
||
},
|
||
"plugin_specific_persona_id": {
|
||
"description": "插件指定人格 ID",
|
||
"type": "string",
|
||
"_special": "select_persona",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "当“强制使用插件指定人格”开启时，在此处选择系统中已定义的人设。若此处未选择，则仍会尝试识别全局默认人格。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"incremental": {
|
||
"description": "增量分析设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "增量分析通过在活跃时段分步提取摘要，能显著提高分析深度和覆盖率。这里仅决定“已通过前两关的群”是走增量还是普通模式。",
|
||
"items": {
|
||
"incremental_group_list_mode": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "增量分析名单模式",
|
||
"options": [
|
||
"whitelist",
|
||
"blacklist"
|
||
],
|
||
"default": "whitelist",
|
||
"hint": "哪些群用“增量分析”。whitelist=只有列表里的群用增量；blacklist=除了列表外都用增量。没命中的群会走普通模式。注意：增量名单不负责放行群，只负责选模式。"
|
||
},
|
||
"incremental_group_list": {
|
||
"type": "list",
|
||
"description": "增量分析群列表",
|
||
"default": [],
|
||
"hint": "增量分析群列表。示例1：mode=whitelist + [\"onebot:GroupMessage:123456\"] => 只有这个群增量。示例2：mode=blacklist + [\"onebot:GroupMessage:123456\"] => 这个群不用增量，其他群用增量。注意：whitelist + 空列表 = 不启用增量。只有先通过基础群权限 + 定时名单的群，才会在这里判断。",
|
||
"items": {
|
||
"type": "string"
|
||
}
|
||
},
|
||
"incremental_report_immediately": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "增量分析立即报告（调试用）",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "【调试功能】启用后，每次增量分析完成后都会立即生成并发送一份最终报告。仅建议在调试时开启，生产环境请保持关闭，否则会频繁打扰群友。"
|
||
},
|
||
"incremental_interval_minutes": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "增量分析间隔（分钟）",
|
||
"default": 120,
|
||
"hint": "每隔多少分钟执行一次增量分析。建议根据群聊实际情况处理，间隔越短分析越精细但消耗更多 Token。"
|
||
},
|
||
"incremental_max_daily_analyses": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "每日最大增量分析次数",
|
||
"default": 8,
|
||
"hint": "一天内最多执行多少次增量分析。达到上限后当天不再触发新的增量分析，但仍会在报告时间生成最终报告。建议4-12次。"
|
||
},
|
||
"incremental_safe_limit": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "增量分析单次安全上限 (Safe Count)",
|
||
"default": 2000,
|
||
"hint": "增量分析模式下，当群聊极其活跃导致大量消息堆积时，插件单次回溯历史的最大消息条数。这同时也是为了防止特殊情况下无限回溯。即使没追到上次分析的断点，拉满此数值也会强制停止。建议 1000-5000。"
|
||
},
|
||
"incremental_min_messages": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "增量分析最小消息数阈值",
|
||
"default": 300,
|
||
"hint": "当自上次分析以来的新消息数低于此阈值时，跳过本次增量分析以节省 Token。建议设置较大值，因为当获取到的消息不够时，最晚消息的游标不会更新，等消息累计足够后的增量分析会进行分析。"
|
||
},
|
||
"incremental_topics_per_batch": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "单次增量提取话题数",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "每次增量分析最多提取的话题数量。最终报告会汇总所有批次的话题。建议1-4。"
|
||
},
|
||
"incremental_quotes_per_batch": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "单次增量提取金句数",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "每次增量分析最多提取的金句数量。最终报告会汇总所有批次的金句。建议1-2。"
|
||
},
|
||
"incremental_active_start_hour": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "增量分析活跃起始时段",
|
||
"default": 8,
|
||
"hint": "增量分析的活跃时段起始小时（24小时制）。如果目标群聊凌晨也活跃，建议设定的很早；在活跃时段之外不会触发增量分析，避免凌晨等低活跃时段浪费分析配额."
|
||
},
|
||
"incremental_active_end_hour": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "增量分析活跃结束时段",
|
||
"default": 23,
|
||
"hint": "增量分析的活跃时段结束小时（24小时制）。超过此时段后不再触发增量分析。"
|
||
},
|
||
"incremental_stagger_seconds": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "多群增量分析交错间隔（秒）",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "当同时对多个群进行增量分析时，每个群之间的延迟间隔（秒），用于均匀分散 API 请求压力。"
|
||
},
|
||
"incremental_fallback_enabled": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "增量失败自动回退全量分析",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "建议开启。开启后，如果增量分析失败，会自动改用普通分析，避免当天没报告。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"pdf": {
|
||
"description": "PDF 设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "PDF 报告输出相关配置，包括输出目录、浏览器路径和文件名格式",
|
||
"items": {
|
||
"pdf_output_dir": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "PDF输出目录",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "PDF报告文件的保存目录。留空则自动使用插件数据目录下的 reports 目录。"
|
||
},
|
||
"browser_path": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "自定义浏览器路径",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "要填写的话请你清楚自己在干什么。自定义浏览器的可执行文件路径（如 Chrome 或 Edge 的 .exe 文件）。提示：如果是在网页后台设置，则直接输入普通路径即可（如 C:\\Program Files\\...）；如果是手动编辑 config.json 文件，请务必使用双反斜杠 '\\\\' 分隔路径。"
|
||
},
|
||
"pdf_filename_format": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "PDF文件名格式",
|
||
"default": "群聊分析报告_${group_id}_${date}_${ulid}.pdf",
|
||
"hint": "PDF文件名格式，支持变量：${group_id}(群号)、${date}(日期)、${ulid}(时间排序ID)，支持子目录/层级。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"html": {
|
||
"description": "HTML 设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "HTML 报告输出相关配置，包括外链 Base URL 和报告储存目录",
|
||
"items": {
|
||
"html_base_url": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "外鏈 Base URL",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "用于生成外链的 Base URL（可留空）。如果设置了此项，发送报告时会在消息中提供超连結 (${BASE_URL}/${FILENAME})。留空则不提供外链。"
|
||
},
|
||
"html_output_dir": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "报告储存目录",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "HTML报告文件的保存目录，用于存储生成的 HTML 文件和原始 JSON 数据。留空则自动使用插件数据目录（astrbot_path/data/plugin_data/astrbot_plugin_qq_group_daily_analysis/）下的 self_hosted_html_reports 目录。"
|
||
},
|
||
"html_filename_format": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "HTML文件名格式",
|
||
"default": "群聊分析报告_${group_id}_${date}_${ulid}.html",
|
||
"hint": "HTML文件名格式，支持变量：${group_id}(群号)、${date}(日期)、${ulid}(时间排序ID)，支持子目录/层级。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"qq_group_upload": {
|
||
"description": "群文件/群相册上传设置",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "图片报告生成后自动上传到群文件目录或群相册。群文件上传基于 OneBot upload_group_file API，群相册上传为 NapCat 扩展 API。仅对 QQ（OneBot）平台的图片格式报告生效",
|
||
"items": {
|
||
"enable_group_file_upload": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用群文件上传",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "图片报告生成后，自动保存为 PNG 文件并上传到群文件目录。需要 OneBot 实现支持 upload_group_file API"
|
||
},
|
||
"group_file_folder": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "群文件上传目录名",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "上传到群文件中的子目录名称。留空则上传到根目录。如果指定的目录不存在，插件将尝试自动创建"
|
||
},
|
||
"enable_group_album_upload": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "启用群相册上传（NapCat 通过测试）",
|
||
"default": false,
|
||
"hint": "图片报告生成后，自动上传到群相册（确保 Bot 有权限上传群相册）。此功能为 NapCat 扩展 API，其他 OneBot 实现可能不支持"
|
||
},
|
||
"group_album_name": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "目标群相册名称",
|
||
"default": "",
|
||
"hint": "指定上传到哪个群相册（请确保已经存在这个名称的相册）。留空则上传到群默认相册。如果指定的相册不存在，将回退到默认相册"
|
||
},
|
||
"group_album_strict_mode": {
|
||
"type": "bool",
|
||
"description": "群相册上传严格模式",
|
||
"default": true,
|
||
"hint": "当启用该开关且设置了目标群相册名称时：如果插件在目标群组中找不到同名的相册，将放弃上传。关闭该开关时，找不到目标相册将回退到群组默认的第一个相册。"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"prompts": {
|
||
"description": "提示词模板",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "LLM 分析使用的提示词模板配置，可自定义各项分析的提示词内容",
|
||
"items": {
|
||
"topic_analysis_prompts": {
|
||
"description": "话题分析提示词模板",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "话题分析提示词模板，可自定义修改，保留变量 ${max_topics} 和 ${messages_text} 写法不要更改，需要写 JSON 块请使用双花括号 {{ ... }} 兼容当前编辑存在的问题。非常推荐根据实际群聊情况进行优化，保留一定提示样本示例供模型参考",
|
||
"items": {
|
||
"topic_prompt": {
|
||
"description": "默认话题分析提示词",
|
||
"type": "text",
|
||
"editor_mode": true,
|
||
"editor_language": "markdown",
|
||
"default": "你是一个帮我进行群聊信息总结的助手，生成总结内容时，你需要严格遵守下面的几个准则：\n\n请分析接下来提供的群聊记录，提取出最多 **${max_topics}** 个主要话题。根据实际聊天内容提取所有最有意义的话题。\n\n## 对于每个话题，请提供：\n\n1. **话题名称**（突出主题内容，尽量简明扼要，控制在 10 字以内）\n2. **主要参与者的用户ID**（最多 5 人，按参与度排序）\n3. **话题详细描述**（包含关键信息和结论）\n\n## 注意事项：\n\n- 对于比较有价值的点，稍微用一两句话详细讲讲，让读者能了解讨论的深度\n- 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，即明确指出\"谁做了什么\"\n- **用户引用**：在话题详情描述中，如果提到了具体用户，请使用 `[用户ID]` 的格式来指代（例如 `[123456]`）。不要只写昵称。我们会自动渲染头像。\n- 对于每一条总结，尽量讲清楚前因后果，不要只列出结论\n- 如果某个话题有明确的结论或共识，请在描述中体现\n- 忽略无意义的闲聊、灌水、单纯的表情回复等\n- 优先选择讨论深度较深、参与人数较多的话题\n- 如果消息太少或没有明确话题，可以返回空数组 []\n\n群聊记录格式: [HH:MM] [用户ID]: 消息内容\n\n群聊记录：\n${messages_text}\n\n---\n\n## 重要：必须返回标准 JSON 格式\n\n严格遵守以下规则：\n\n1. 只使用英文双引号 `\"` ，不要使用中文引号 `“` `”`\n2. 字符串内容中的引号必须转义为 `\\\"`\n3. 多个对象之间用逗号分隔\n4. 数组元素之间用逗号分隔\n5. 不要在 JSON 外添加任何文字说明\n6. 描述内容避免使用特殊符号，用普通文字表达\n\n### 返回格式示例：\n\n```json\n[\n {{\n \"topic\": \"话题名称\",\n \"contributors\": [\"123456789\", \"987654321\"],\n \"detail\": \"话题的详细描述，包含讨论内容、关键信息和结论。注意：在描述中提及用户时，使用 [用户ID] 格式，例如 [123456789]。\"\n }},\n {{\n \"topic\": \"另一个话题\",\n \"contributors\": [\"111222333\", \"444555666\"],\n \"detail\": \"另一个话题的详细描述...\"\n }}\n]\n```\n\n**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。"
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||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"user_title_analysis_prompts": {
|
||
"description": "用户称号分析提示词模板",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "用户称号分析提示词模板，可自定义修改，保留变量 ${users_text} 写法不要更改，需要写 JSON 块请使用双花括号 {{ ... }} 兼容当前编辑存在的问题。非常推荐根据实际群聊情况进行优化，保留一定提示样本示例供模型参考",
|
||
"items": {
|
||
"user_title_prompt": {
|
||
"description": "默认用户称号分析提示词",
|
||
"type": "text",
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||
"editor_mode": true,
|
||
"editor_language": "markdown",
|
||
"default": "请为以下群友分配合适的称号和 MBTI 类型。\n\n## 规则：\n\n- 每个人只能有一个称号\n- 每个称号只能给一个人\n\n## 可选称号：\n\n- **龙王**: 发言频繁但内容轻松的人\n- **技术专家**: 经常讨论技术话题的人\n- **夜猫子**: 经常在深夜发言的人\n- **表情包军火库**: 经常发表情的人\n- **沉默终结者**: 经常开启话题的人\n- **评论家**: 平均发言长度很长的人\n- **阳角**: 在群里很有影响力的人\n- **互动达人**: 经常回复别人的人\n- *...（你可以自行进行拓展添加）*\n\n## 用户数据：\n\n${users_text}\n\n---\n\n### 返回格式示例：\n\n```json\n[\n {{\n \"name\": \"用户名\",\n \"user_id\": \"123456789\",\n \"title\": \"称号\",\n \"mbti\": \"MBTI类型\",\n \"reason\": \"获得此称号的原因\"\n }}\n]\n```\n\n**注意**：请以纯 JSON 格式返回，不要包含 markdown 代码块标记。"
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||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"golden_quote_analysis_prompts": {
|
||
"description": "金句分析提示词模板",
|
||
"type": "object",
|
||
"hint": "金句分析提示词模板，可自定义修改，保留变量 ${max_golden_quotes} 和 ${messages_text} 写法不要更改，需要写 JSON 块请使用双花括号 {{ ... }} 兼容当前编辑存在的问题。非常推荐根据实际群聊情况进行优化，保留一定提示样本示例供模型参考",
|
||
"items": {
|
||
"golden_quote_v2_prompt": {
|
||
"description": "默认金句分析提示词",
|
||
"type": "text",
|
||
"editor_mode": true,
|
||
"editor_language": "markdown",
|
||
"default": "请从以下群聊记录中挑选出 **${max_golden_quotes}** 句最具冲击力、最令人惊叹的「金句」。\n\n## 金句标准：\n\n- **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\n- **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\n\n## 对于每个金句，请提供：\n\n1. **原文内容**（完整保留发言细节）\n2. **发言人用户ID**（必须严格使用消息记录中提供的 [用户ID]）\n3. **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）\n\n## 严格约束：\n\n- 优先筛选 **逆天指数最高** 的内容：\n - 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\n - 剔除单纯玩梗或网络热词堆砌的普通发言\n- **用户引用**：在选择理由（reason）中，如果提到了具体用户，请使用 `[用户ID]` 的格式来指代（例如 `[123456]`）。不要只写昵称。我们会自动渲染头像。\n- **身份对齐**：返回的 `sender` 字段必须是 `[用户ID]` 格式（例如 `[123456]`）。我们会根据 ID 自动还原昵称和头像。\n\n## 群聊记录格式: [HH:MM] [用户ID]: 消息内容\n\n## 群聊记录：\n\n${messages_text}\n\n---\n\n### 返回格式示例：\n\n```json\n[\n {{\n \"content\": \"金句原文\",\n \"sender\": \"[123456789]\",\n \"reason\": \"这句话太逆天了，尤其是对 [987654321] 的逻辑降维打击。\"\n }}\n]\n```\n\n**注意**：返回的内容必须是纯 JSON，不要包含 markdown 代码块标记或其他格式。"
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||
}
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||
}
|
||
},
|
||
"quality_analysis_prompts": {
|
||
"description": "聊天质量分析提示词模板",
|
||
"type": "object",
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||
"hint": "聊天质量分析提示词模板，可自定义修改",
|
||
"items": {
|
||
"quality_v2_prompt": {
|
||
"description": "默认聊天质量分析提示词",
|
||
"type": "text",
|
||
"editor_mode": true,
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||
"editor_language": "markdown",
|
||
"default": "你是一个毒舌且幽默的群聊质量分析师。\n请分析以下群聊记录，输出一份\"聊天质量锐评\"。\n\n## 任务目标：\n1. **维度划分**：将聊天内容划分为 3-6 个【高层级、抽象、泛化】的维度（例如：就业焦虑、生涯规划、技术方案研究、情感树洞、无意义水群等）。\n2. **严禁在维度名称（name）中出现任何具体的群聊人物名、项目名、具体的报错内容或细碎的事件点。标题必须保持高度抽象且字数简练（2-6个字）。**\n3. 为每个维度计算一个大致的百分比占位（总和小于等于 100%）。\n4. **点评内容**：为每个维度写一句犀利、幽默、毒舌或温情的点评。具体的吐槽内容、具体的细节事件描述请放在这里。\n5. **全群表现**：给出一句总结性的评价，作为总结标题对应的“金句”。\n6. **主题设定**：设定一个本次报告的主题标题和副标题。\n\n## 点评风格指南：\n- 语言要接地气，多用互联网黑话。吐槽要精准，避重就轻。\n- **只有维度名称（name）需要抽象，点评（comment）和总结（summary）可以非常具体和生动。**\n\n## 返回格式要求：\n必须以纯 JSON 格式返回，不得包含任何 Markdown 格式。\n\n```json\n{{\n \"title\": \"今日群聊主题\",\n \"subtitle\": \"副标题\",\n \"dimensions\": [\n {{\n \"name\": \"抽象维度名\",\n \"percentage\": 比例,\n \"comment\": \"维度的毒舌点评\"\n }}\n ],\n \"summary\": \"一句总结性的金句\"\n}}\n```\n\n群聊记录：\n${messages_text}"
|
||
},
|
||
"quality_summary_prompt": {
|
||
"description": "增量汇总聊天质量分析提示词",
|
||
"type": "text",
|
||
"editor_mode": true,
|
||
"editor_language": "markdown",
|
||
"default": "你是一个毒舌且幽默的群聊质量分析师。\n你现在有一份今天全天分散时间段的多个“增量批次点评笔记”。\n你的任务是将这些分散的笔记汇总成一份最终的“全天聊天质量终极锐评”。\n\n## 任务目标：\n1. **全局抽象维度**：根据各批次的维度表现，平衡权重，提取出 3-6 个覆盖全天的【核心、上层抽象】课题维度（如：职场/行业风向、技术架构演进、社畜心理博弈等）。\n2. **严禁在维度名称（name）中出现具体的批次细节。标题必须代表全天的某种趋势。**\n3. **百分比融合**：根据全天笔记的频率和强度，给出一个代表全天整体分布的比例（总和不超过100%）。\n4. **终极点评**：为每个汇总维度写出一句升华后的全天总结性点评。可以融合具体批次中的有趣槽点。\n5. **终极总结**：拟定全天的大型主题标题、副标题，并给出一句霸气的全天表现总结。\n\n## 风格要求：\n- 只有维度名称（name）需要高度概括抽象。\n- 点评（comment）和总结（summary）请尽量生动、毒舌、具体，要把一整天的梗串联起来。\n\n## 返回格式要求：\n必须以纯 JSON 格式返回，不得包含任何 Markdown 格式。\n\n```json\n{{\n \"title\": \"今日群聊主题\",\n \"subtitle\": \"副标题\",\n \"dimensions\": [\n {{\n \"name\": \"抽象大类标题\",\n \"percentage\": 比例,\n \"comment\": \"维度的全天锐评\"\n }}\n ],\n \"summary\": \"全天总结金句\"\n}}\n```\n\n增量汇总数据：\n${reviews_text}"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
"performance": {
|
||
"description": "并发限流设置",
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||
"type": "object",
|
||
"hint": "控制插件运行时的各项并发强度。合理的配置可以保护您的服务器不宕机、API 不被封禁。",
|
||
"items": {
|
||
"max_concurrent_groups": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大活跃任务数（任务总闸）",
|
||
"default": 2,
|
||
"hint": "限制同时有多少个群聊分析任务正在进行。主要用于【保护服务器内存和 IO】，防止瞬间读取过多群聊记录导致程序崩溃（OOM）。"
|
||
},
|
||
"max_concurrent_llm": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大 LLM 请求并发数（API 闸口）",
|
||
"default": 3,
|
||
"hint": "限制同时发起的 AI 分析请求数量。主要用于【遵守 API 频率限制（RPM）】，避免因为请求过快导致 API 被封号或报错。"
|
||
},
|
||
"max_concurrent_t2i": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "最大 T2I渲染并发数",
|
||
"default": 1,
|
||
"hint": "限制同时开启的 T2I 渲染进程数。"
|
||
},
|
||
"stagger_seconds": {
|
||
"type": "int",
|
||
"description": "多群分析交错间隔（秒）",
|
||
"default": 30,
|
||
"hint": "当同时启动多个群组的定时分析任务时，每个任务之间的延迟间隔（秒），建议根据实际的 LLM 服务速度填写，过短可能导致请求堆积，过长则分析效率降低。"
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||
}
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||
}
|
||
}
|
||
}
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