astrbot_plugin_qq_group_daily_analysis/_conf_schema.json

{
    "group_list_mode": {
        "description": "群聊权限模式",
        "type": "string",
        "options": ["whitelist", "blacklist", "none"],
        "default": "none",
        "hint": "whitelist: 仅允许列表内群；blacklist: 拒绝列表内群；none: 不限制"
    },
    "group_list": {
        "type": "list",
        "description": "群组名单列表",
        "default": [],
        "hint": "黑白名单模式下使用的群号列表",
        "items": {
            "type": "string"
        }
    },
    "max_concurrent_tasks": {
        "type": "int",
        "description": "自动分析最大并发数",
        "default": 5,
        "hint": "同时进行的群聊分析任务数量，建议根据机器性能调整，过高可能导致LLM API RPM 超出限制，卡顿或被风控"
    },
    "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"
    },
    "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，建议1-7天"
    },
    "auto_analysis_time": {
        "type": "string",
        "description": "自动分析时间",
        "default": "09:00",
        "hint": "每日自动分析的时间，格式HH:MM"
    },
    "enable_auto_analysis": {
        "type": "bool",
        "description": "启用定时自动分析",
        "default": false,
        "hint": "是否在指定时间自动进行群聊分析，启用需要填写下面的机器人QQ号，并且确保群聊号在 enabled_groups 配置中，否则获取不到实例，不会自动分析"
    },
    "bot_qq_ids": {
        "type": "list",
        "description": "群分析时屏蔽的QQ号列表",
        "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QQ号、多消息平台QQ号、不希望出现于群分析中的其他人的机器人QQ号等，这种群聊中出现但是不希望分析的QQ号。",
        "items": {
            "type": "string"
        }
    },
    "enable_user_card": {
        "type": "bool",
        "description": "使用用户群名片",
        "default": false,
        "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)。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"
    },

    "min_messages_threshold": {
        "type": "int",
        "description": "最小消息数阈值",
        "default": 50,
        "hint": "进行分析所需的最小消息数量"
    },
    "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"
    },
    "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。"
    },
    "llm_timeout": {
        "type": "int",
        "description": "LLM 请求超时时间（秒）",
        "default": 100,
        "hint": "LLM 单次请求的超时时间，单位秒。可根据模型响应速度适当调整，增大可减少超时失败，但会占用更多等待时间，思考模型可以根据情况进行调大。"
    },
    "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。"
    },
    "topic_max_tokens": {
        "type": "int",
        "description": "（兼容部分提供商）话题分析最大 Token 数",
        "default": 12288,
        "hint": "（兼容部分提供商，实测大部分模型调整后没有明显效果）话题分析时 LLM 能生成的最大 token 数量。当分析内容较多或者分析提示词复杂时，建议适当调大此值以保证输出质量。"
    },
    "golden_quote_max_tokens": {
        "type": "int",
        "description": "（兼容部分提供商）金句分析最大 Token 数",
        "default": 4096,
        "hint": "（兼容部分提供商，实测大部分模型调整后没有明显效果）金句分析时 LLM 能生成的最大 token 数量。当分析内容较多或者分析提示词复杂时，建议适当调大此值以保证输出质量。"
    },
    "user_title_max_tokens": {
        "type": "int",
        "description": "（兼容部分提供商）用户称号分析最大 Token 数",
        "default": 4096,
        "hint": "（兼容部分提供商，实测大部分模型调整后没有明显效果）用户称号分析时 LLM 能生成的最大 token 数量。当分析内容较多或者分析提示词复杂时，建议适当调大此值以保证输出质量。"
    },
    "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"
    },
    "pdf_output_dir": {
        "type": "string",
        "description": "PDF输出目录",
        "default": "data/plugins/astrbot-qq-group-daily-analysis/reports",
        "hint": "PDF报告文件的保存目录"
    },
    "pdf_filename_format": {
        "type": "string",
        "description": "PDF文件名格式",
        "default": "群聊分析报告_{group_id}_{date}.pdf",
        "hint": "PDF文件名格式，支持变量：{group_id}(群号)、{date}(日期)"
    },
    "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。\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）\n2. **主要参与者**（最多5人）\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，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。\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，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。\n- 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。\n\n## 群聊记录：\n\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\": [\"用户1\", \"用户2\"],\n    \"detail\": \"话题描述内容\"\n  }},\n  {{\n    \"topic\": \"另一个话题\",\n    \"contributors\": [\"用户3\", \"用户4\"],\n    \"detail\": \"另一个话题的描述\"\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。"
            }
        }
    },
    "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",
                "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    \"qq\": 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。"
            }
        }
    },
    "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_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. **发言人昵称**\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- 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\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\": \"发言人昵称\",\n    \"reason\": \"选择这句话的理由（需明确说明逆天特质）\"\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。"
            }
        }
    }
}