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>
This commit is contained in:
@@ -576,7 +576,7 @@ func (t *Thinker) performPlatformObservation() {
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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))
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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}"
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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}"
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userPrompt := strings.Join(channelSummaries, "\n\n")
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@@ -1099,12 +1099,12 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
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switch triggerReason {
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case "post_chat":
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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")
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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")
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case "silence":
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t.mu.Lock()
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silenceDuration := time.Since(t.lastUserMessage)
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t.mu.Unlock()
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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",
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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",
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formatDurationHuman(silenceDuration)))
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default:
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sb.WriteString("现在是你的自由思考时间。\n")
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@@ -1117,7 +1117,7 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
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msgCount := 0
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for _, msg := range convHistory {
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if msg.Role == model.RoleUser || msg.Role == model.RoleAssistant {
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roleLabel := "开拓者"
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roleLabel := "用户"
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if msg.Role == model.RoleAssistant {
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roleLabel = "昔涟"
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}
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@@ -1185,7 +1185,7 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
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// 平台观察摘要 (中间会话产生的报告)
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if platformObservation != "" {
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sb.WriteString("\n\n【平台频道观察报告（中间会话生成，供参考）】\n")
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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")
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sb.WriteString(platformObservation)
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sb.WriteString("\n")
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}
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@@ -1193,9 +1193,9 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
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// 结尾引导
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sb.WriteString("\n---\n现在请写下你的私人反思。")
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sb.WriteString("\n记住：这是日记，用第三人称或自言自语的方式。")
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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。")
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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。")
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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。")
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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。")
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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。")
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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。")
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return sb.String()
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}
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@@ -52,6 +52,8 @@ func (cl *CallLogger) log(r CallRecord) {
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if cl.size < cl.capacity {
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cl.size++
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}
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broadcastCall(r)
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}
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func (cl *CallLogger) get(limit int) []CallRecord {
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@@ -72,3 +74,49 @@ func (cl *CallLogger) get(limit int) []CallRecord {
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}
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return result
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}
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// --- SSE subscriber system ---
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type callSubscriber struct {
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ch chan CallRecord
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done chan struct{}
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}
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var (
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callSubscribers []*callSubscriber
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callSubscribersMu sync.RWMutex
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)
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// SubscribeCalls returns a channel that receives new CallRecords and a done channel.
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func SubscribeCalls() (<-chan CallRecord, <-chan struct{}) {
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ch := make(chan CallRecord, 20)
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done := make(chan struct{})
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callSubscribersMu.Lock()
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callSubscribers = append(callSubscribers, &callSubscriber{ch: ch, done: done})
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callSubscribersMu.Unlock()
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return ch, done
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}
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// UnsubscribeCalls removes a subscriber. Safe to call multiple times.
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func UnsubscribeCalls(ch <-chan CallRecord) {
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callSubscribersMu.Lock()
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defer callSubscribersMu.Unlock()
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for i, s := range callSubscribers {
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if s.ch == ch {
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close(s.done)
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callSubscribers = append(callSubscribers[:i], callSubscribers[i+1:]...)
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return
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}
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}
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}
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func broadcastCall(r CallRecord) {
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callSubscribersMu.RLock()
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defer callSubscribersMu.RUnlock()
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for _, s := range callSubscribers {
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select {
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case s.ch <- r:
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default:
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}
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}
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}
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@@ -83,7 +83,9 @@ func (e *Extractor) extractObservationsWithLLM(ctx context.Context, message stri
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观察到的消息: %s
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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。
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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？
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消息格式为：[群聊 群号] 发送者昵称 (QQ号)：消息内容
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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？
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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。
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每条记忆需要包含以下字段：
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- content: 完整的记忆内容（一句话描述，客观准确）
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@@ -117,12 +117,13 @@ func NewOrchestrator(
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// ProcessParams 处理参数
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type ProcessParams struct {
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UserID string
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SessionID string
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Message string
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Images []string // 图片 base64 data URL (多模态)
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Mode string // text / voice_msg / voice_assistant
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Nickname string
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UserID string
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SessionID string
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Message string
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Images []string // 图片 base64 data URL (多模态)
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Mode string // text / voice_msg / voice_assistant
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Nickname string
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ChannelType string // direct / group
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}
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// ProcessResult 处理结果
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@@ -334,6 +335,7 @@ func (o *Orchestrator) ProcessInput(
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PersonaPrompt: systemPrompt,
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DialogHistory: history,
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Mode: params.Mode,
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ChannelType: params.ChannelType,
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}
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if prevEnrichment != nil {
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synthParams.MemorySummary = prevEnrichment.MemorySummary
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@@ -45,6 +45,7 @@ type SynthesizeParams struct {
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KnowledgeInfo string // 知识库检索摘要
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PendingToolResults []PendingToolResult // 上一轮异步完成的工具结果
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Mode string // text / voice_assistant
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ChannelType string // direct / group
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}
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// Synthesize 综合所有子会话结果，流式生成最终回复。
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@@ -210,7 +211,15 @@ func (s *Synthesizer) buildSynthesizeMessages(params SynthesizeParams) []model.L
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Content: systemPrompt,
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})
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// 注入记忆摘要
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// 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。
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if params.ChannelType == "group" {
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messages = append(messages, model.LLMMessage{
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Role: model.RoleSystem,
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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。",
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})
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}
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// 注入记忆摘要// 注入记忆摘要
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if params.MemorySummary != "" && !strings.Contains(params.MemorySummary, "没有找到") {
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messages = append(messages, model.LLMMessage{
|
||||
Role: model.RoleSystem,
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