fix: 消息日志增强 + 历史消息抑制 + SSE实时追踪 + 群聊上下文优化

- 日志：收/发消息均显示群名称，管理员显示真实QQ昵称而非"开拓者"
- 历史消息：服务重启后NapCat回放的历史消息不再触发回复，静默注入上下文
- 消息时间戳：转发给AI时附带【消息时间: HH:MM:SS (XmXs前)】标记
- ♪ 分割符：QQ消息支持♪作为句子断点
- AI-Core SSE端点：全链路追踪实时推送，ethend不再5秒轮询
- 群聊上下文：AI-Core明确被告知消息来自群聊，以实际发送者为主语

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

backend/ai-core/cmd/main.go

@@ -8,6 +8,7 @@ import (
 	"net/http"
 	"os"
 	"os/signal"
+	"path/filepath"
 	"strconv"
 	"strings"
 	"syscall"
@@ -46,8 +47,13 @@ import (
 var cfg Config
 
 func main() {
-	// 自动加载 .env 文件（来自仓库根目录）
-	if err := godotenv.Load("../../.env"); err != nil {
+	// 自动加载 .env 文件（优先从可执行文件位置反推仓库根目录）
+	_ = godotenv.Load() // 先尝试当前目录
+	if exe, err := os.Executable(); err == nil {
+		_ = godotenv.Load(filepath.Join(filepath.Dir(exe), "..", "..", ".env"))
+	}
+	// 兜底：如果 LLM_MODEL 仍未设置，打印提示
+	if os.Getenv("LLM_MODEL") == "" {
 		log.Println("ℹ 未找到 .env 文件，将使用环境变量或默认值")
 	}
 
@@ -431,6 +437,36 @@ func main() {
 		})
 	})
 
+
+	// LLM 调用 SSE 实时推送
+	mux.HandleFunc("/api/v1/llm-calls/stream", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
+		w.Header().Set("Content-Type", "text/event-stream")
+		w.Header().Set("Cache-Control", "no-cache")
+		w.Header().Set("Connection", "keep-alive")
+		w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
+
+		flusher, ok := w.(http.Flusher)
+		if !ok {
+			http.Error(w, "streaming not supported", http.StatusInternalServerError)
+			return
+		}
+
+		ch, done := llm.SubscribeCalls()
+		defer llm.UnsubscribeCalls(ch)
+
+		for {
+			select {
+			case rec := <-ch:
+				data, _ := json.Marshal(rec)
+				fmt.Fprintf(w, "data: %s\n\n", data)
+				flusher.Flush()
+			case <-done:
+				return
+			case <-r.Context().Done():
+				return
+			}
+		}
+	})
 	// 工具调用记录
 	mux.HandleFunc("/api/v1/tools/calls", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 		if r.Method != http.MethodGet {
@@ -724,6 +760,13 @@ func handleChat(
 		Images    []string `json:"images,omitempty"` // 图片 base64 data URL
 		Mode      string   `json:"mode"`
 		Nickname  string   `json:"nickname,omitempty"`
+			Source    struct {
+				Platform    string `json:"platform"`
+				ChannelID   string `json:"channel_id"`
+				ChannelType string `json:"channel_type"`
+				SenderName  string `json:"sender_name"`
+				OriginalUID string `json:"original_uid"`
+			} `json:"source,omitempty"`
 	}
 	if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
 		http.Error(w, "无效的请求体", http.StatusBadRequest)
@@ -781,12 +824,13 @@ func handleChat(
 	// 2. 调用 Orchestrator 处理（替代原有的线性处理流程）
 	// Orchestrator 内部处理：意图分析 → 子会话分派 → 结果汇总 → 综合生成回复
 	eventCh, err := orch.ProcessInput(ctx, orchestrator.ProcessParams{
-		UserID:    req.UserID,
-		SessionID: req.SessionID,
-		Message:   req.Message,
-		Images:    req.Images,
-		Mode:      req.Mode,
-		Nickname:  userNickname,
+		UserID:      req.UserID,
+		SessionID:   req.SessionID,
+		Message:     req.Message,
+		Images:      req.Images,
+		Mode:        req.Mode,
+		Nickname:    userNickname,
+		ChannelType: req.Source.ChannelType,
 	})
 	if err != nil {
 		errData, _ := json.Marshal(map[string]string{"delta": "", "error": fmt.Sprintf("处理失败: %v", err)})

backend/ai-core/internal/background/thinker.go

@@ -576,7 +576,7 @@ func (t *Thinker) performPlatformObservation() {
 
 	log.Printf("[后台思考] 平台观察：%d 个频道有记忆数据，调用中间会话生成摘要...", len(channelSummaries))
 
-	systemPrompt := "你是昔涟的后台观察助手。以下是各聊天平台频道最近的观察摘要。\n请生成简洁报告：\n1. 各频道近期讨论主题（每频道1-2句）\n2. 是否有需要开拓者关注的重要/紧急事项\n3. 整体氛围评估\n不要直接对开拓者说话，这是给昔涟参考的幕后报告。\n输出为JSON格式：{\"summary\": \"报告内容\", \"needs_attention\": true/false}"
+	systemPrompt := "你是昔涟的后台观察助手。以下是各聊天平台频道最近的观察摘要。\n请生成简洁报告：\n1. 各频道近期讨论主题（每频道1-2句）\n2. 是否有需要关注的重要/紧急事项\n3. 整体氛围评估\n注意：这些记忆可能来自不同的群聊成员（不只是开拓者），请以实际发言者为主语描述。不要直接对开拓者说话，这是给昔涟参考的幕后报告。\n输出为JSON格式：{\"summary\": \"报告内容\", \"needs_attention\": true/false}"
 
 	userPrompt := strings.Join(channelSummaries, "\n\n")
 
@@ -1099,12 +1099,12 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 
 	switch triggerReason {
 	case "post_chat":
-		sb.WriteString("开拓者刚和你聊完天。你想自然地在心里回味一下刚才的对话……\n")
+		sb.WriteString("刚有人和你聊完天。你想自然地在心里回味一下刚才的对话……\n")
 	case "silence":
 		t.mu.Lock()
 		silenceDuration := time.Since(t.lastUserMessage)
 		t.mu.Unlock()
-		sb.WriteString(fmt.Sprintf("开拓者已经大约 %s 没有说话了。你有点想知道他在做什么……\n",
+		sb.WriteString(fmt.Sprintf("已经大约 %s 没有说话了。你有点想知道大家在做什么……\n",
 			formatDurationHuman(silenceDuration)))
 	default:
 		sb.WriteString("现在是你的自由思考时间。\n")
@@ -1117,7 +1117,7 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 		msgCount := 0
 		for _, msg := range convHistory {
 			if msg.Role == model.RoleUser || msg.Role == model.RoleAssistant {
-				roleLabel := "开拓者"
+				roleLabel := "用户"
 				if msg.Role == model.RoleAssistant {
 					roleLabel = "昔涟"
 				}
@@ -1185,7 +1185,7 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 
 	// 平台观察摘要 (中间会话产生的报告)
 	if platformObservation != "" {
-		sb.WriteString("\n\n【平台频道观察报告（中间会话生成，供参考）】\n")
+		sb.WriteString("\n\n【平台频道观察报告（中间会话生成，可能包含多位群聊成员的信息）】\n")
 		sb.WriteString(platformObservation)
 		sb.WriteString("\n")
 	}
@@ -1193,9 +1193,9 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 	// 结尾引导
 	sb.WriteString("\n---\n现在请写下你的私人反思。")
 	sb.WriteString("\n记住：这是日记，用第三人称或自言自语的方式。")
-	sb.WriteString("\n⚠️ 如果开拓者正在休息/睡觉/忙碌——不要输出【主动消息】指令行。你可以在心里想他，但不要去打扰。")
-	sb.WriteString("\n只有在你确认他现在是醒着、有空、且真的需要关心时，才输出一行【主动消息】+ 你要发给他的话。")
-	sb.WriteString("\n❗【主动消息】标记必须独占一行开头，后面紧跟你要对开拓者说的话（用\"你\"称呼），语气自然像主动找他聊天。不要在反思正文中提及\"主动消息\"这个词——如果需要表达这个意思但又不打算发消息，用别的词代替。")
+	sb.WriteString("\n⚠️ 如果有人正在休息/睡觉/忙碌——不要输出【主动消息】指令行。你可以在心里想，但不要去打扰。")
+	sb.WriteString("\n只有在你确认对方现在是醒着、有空、且真的需要关心时，才输出一行【主动消息】+ 你要发给他的话。")
+	sb.WriteString("\n❗【主动消息】标记必须独占一行开头，后面紧跟你要说的话（用\"你\"称呼），语气自然像主动找对方聊天。不要在反思正文中提及\"主动消息\"这个词——如果需要表达这个意思但又不打算发消息，用别的词代替。")
 
 	return sb.String()
 }

backend/ai-core/internal/llm/call_log.go

@@ -52,6 +52,8 @@ func (cl *CallLogger) log(r CallRecord) {
 	if cl.size < cl.capacity {
 		cl.size++
 	}
+
+	broadcastCall(r)
 }
 
 func (cl *CallLogger) get(limit int) []CallRecord {
@@ -72,3 +74,49 @@ func (cl *CallLogger) get(limit int) []CallRecord {
 	}
 	return result
 }
+
+// --- SSE subscriber system ---
+
+type callSubscriber struct {
+	ch   chan CallRecord
+	done chan struct{}
+}
+
+var (
+	callSubscribers   []*callSubscriber
+	callSubscribersMu sync.RWMutex
+)
+
+// SubscribeCalls returns a channel that receives new CallRecords and a done channel.
+func SubscribeCalls() (<-chan CallRecord, <-chan struct{}) {
+	ch := make(chan CallRecord, 20)
+	done := make(chan struct{})
+	callSubscribersMu.Lock()
+	callSubscribers = append(callSubscribers, &callSubscriber{ch: ch, done: done})
+	callSubscribersMu.Unlock()
+	return ch, done
+}
+
+// UnsubscribeCalls removes a subscriber. Safe to call multiple times.
+func UnsubscribeCalls(ch <-chan CallRecord) {
+	callSubscribersMu.Lock()
+	defer callSubscribersMu.Unlock()
+	for i, s := range callSubscribers {
+		if s.ch == ch {
+			close(s.done)
+			callSubscribers = append(callSubscribers[:i], callSubscribers[i+1:]...)
+			return
+		}
+	}
+}
+
+func broadcastCall(r CallRecord) {
+	callSubscribersMu.RLock()
+	defer callSubscribersMu.RUnlock()
+	for _, s := range callSubscribers {
+		select {
+		case s.ch <- r:
+		default:
+		}
+	}
+}

backend/ai-core/internal/memory/extractor.go

@@ -83,7 +83,9 @@ func (e *Extractor) extractObservationsWithLLM(ctx context.Context, message stri
 观察到的消息: %s
 
 请以JSON格式返回提取的记忆。这条消息来自群聊/频道，昔涟只是旁观者。
-提取角度：这条消息中包含了什么关于聊天参与者、讨论主题、事件或氛围的信息？
+消息格式为：[群聊 群号] 发送者昵称 (QQ号)：消息内容
+提取角度：这条消息中包含了什么关于消息发送者、讨论主题、事件或氛围的信息？
+重要：请以实际发送者的名字为主语（如"某某说..."），不要统一用"开拓者"称呼所有发言者。
 
 每条记忆需要包含以下字段：
 - content: 完整的记忆内容（一句话描述，客观准确）

backend/ai-core/internal/orchestrator/orchestrator.go

@@ -117,12 +117,13 @@ func NewOrchestrator(
 
 // ProcessParams 处理参数
 type ProcessParams struct {
-	UserID    string
-	SessionID string
-	Message   string
-	Images    []string // 图片 base64 data URL (多模态)
-	Mode      string   // text / voice_msg / voice_assistant
-	Nickname  string
+	UserID      string
+	SessionID   string
+	Message     string
+	Images      []string // 图片 base64 data URL (多模态)
+	Mode        string   // text / voice_msg / voice_assistant
+	Nickname    string
+	ChannelType string // direct / group
 }
 
 // ProcessResult 处理结果
@@ -334,6 +335,7 @@ func (o *Orchestrator) ProcessInput(
 			PersonaPrompt: systemPrompt,
 			DialogHistory: history,
 			Mode:          params.Mode,
+			ChannelType:   params.ChannelType,
 		}
 		if prevEnrichment != nil {
 			synthParams.MemorySummary = prevEnrichment.MemorySummary

backend/ai-core/internal/orchestrator/synthesizer.go

@@ -45,6 +45,7 @@ type SynthesizeParams struct {
 	KnowledgeInfo      string                      // 知识库检索摘要
 	PendingToolResults []PendingToolResult         // 上一轮异步完成的工具结果
 	Mode               string                      // text / voice_assistant
+	ChannelType        string                      // direct / group
 }
 
 // Synthesize 综合所有子会话结果，流式生成最终回复。
@@ -210,7 +211,15 @@ func (s *Synthesizer) buildSynthesizeMessages(params SynthesizeParams) []model.L
 		Content: systemPrompt,
 	})
 
-	// 注入记忆摘要
+	// 群聊上下文：当消息来自群聊时，告知模型这是一条群聊消息而非一对一私聊。
+	if params.ChannelType == "group" {
+		messages = append(messages, model.LLMMessage{
+			Role:    model.RoleSystem,
+			Content: "【群聊上下文】这条消息来自QQ群聊。消息前缀 [群聊 群号] 昵称 (QQ号) 标注了真实发送者。你不是在和开拓者一对一私聊，而是在群聊中和不同成员交流。请用发送者的真实名字称呼，不要叫所有人开拓者或叶酱。只在对你说话或延续已有对话时才回复。",
+		})
+	}
+
+	// 注入记忆摘要// 注入记忆摘要
 	if params.MemorySummary != "" && !strings.Contains(params.MemorySummary, "没有找到") {
 		messages = append(messages, model.LLMMessage{
 			Role:    model.RoleSystem,