AskaEth
c96a7db7f1
- 前端：`lib/wsParse.ts` 的 `parseBackthinkItem` 现在也读原始 `PushResult` 的 route/detail/bypassed（兼容 camelCase），与历史 DTO 路径**同名同义**（空串 → undefined、未报告的 bool 不编成 false）； Backthink 页 Notice 改为如实描述。证据＝用后端两条路径的**真实序列化**喂同一个 PushResult 做逐字段比对 - 图片上限可配：`CHAT_IMAGE_MAX_BYTES`（默认 5242880 = 与 /upload 同口径；**未配置/0/负 一律用默认**， 不存在「禁用上限」）；删掉重复的字符常量，换算只留一份 `chatImageCharsFor`；补 3 条用例 （默认值==upload 预算、配 1 MiB 真生效且只有合法那条驱动回合、非正值回落默认） - `Docs/api-reference.md`：§1 端点表按 `routes.go` **补齐**（auth refresh/logout、upload、files、三支 audio、 /admin/plugins/installed、/admin/llm/catalog、observability/logs、notifications、owner-profile、reminders）， 既有编号一律未动（保交叉引用）；两张 `historyMessage` 字段表补 `personaId`（+ `clientMsgId`）； 修正 §8.1「主人档案保存仍 501」与实现不符（已真实实现） - 复核：build/vet 绿 + gateway/config 包测试绿 + 前端 tsc 0 错 + vite build 成功 - 登记：§1 各表的编号跨表重复（不重编号以保交叉引用）；`admin_plugins.go:217` 注释写错鉴权档（未改）； §6.4 的 WS 事件帧表仍未补全
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16 KiB
Bash
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Bash
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# Cyrene v2 配置文件 (.env)
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# 复制为 .env 后修改。所有配置均从环境变量注入，代码内禁硬编码。
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# 注意：.env 仅用于本地开发；生产用 systemd / env_file。
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# 敏感信息（API Key / JWT_SECRET）一律不要写进日志。
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# ============================================
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# ---- 运行环境 ----
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ENV=development
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LOG_LEVEL=debug
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TZ=Asia/Shanghai
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# ---- 数据目录（裁决 12.4.2/15.4.1，design/13 §2） ----
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# 两种取法都实现：默认 ./data；显式写 platform（保留字哨兵）则走平台标准数据目录
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# （Windows %APPDATA%\Cyrene、macOS ~/Library/Application Support/Cyrene、Linux ~/.local/share/cyrene）。
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DATA_DIR=./data
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# ---- 服务器（网关，唯一对外端口） ----
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# HOST 默认 0.0.0.0，暴露面由 .env 决定（本机自托管要收紧就改 127.0.0.1）。
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8080
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# 管理面板的安全入口路径（裁决 1.6/16.4.7，design/07 §0.2）：
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# 管理面板前端挂在这个路径下，默认 admin（即 /admin）；想藏起来就自定义，例如
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# ADMIN_PATH=my-secret/admin → 面板在 /my-secret/admin，猜 /admin 直接 404。
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# 它只影响面板前端路由；REST 仍是 /api/v1/admin/*（API 不藏，安全靠 JWT + 角色门），
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# 且该路径串不会出现在用户端页面里。
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ADMIN_PATH=admin
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# chat.image 的【解码后图像字节】上限（协同文档 G3），默认 5242880（5 MiB，与 POST /api/v1/upload 同口径）。
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# 图片有「上传」与「base64 内联」两条入口，两边必须给出同一个「一张图能有多大」的答案，否则内联可绕开上传限制。
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# 调大请谨慎：整段 base64 会被落库，并随每页历史（GET /sessions/{id}/messages）与每次 WS history 回放重传一遍。
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# ≤0（写 0 或负数）= 用默认值 5 MiB，不是「禁用上限」——一张图能有多大只能有一个答案。
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CHAT_IMAGE_MAX_BYTES=5242880
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# ---- 认证 / 管理员 ----
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# JWT_SECRET 必填，长度 >= 32；缺失或过短会在启动时 panic。
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JWT_SECRET=change-me-to-a-random-string-at-least-32-characters
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ADMIN_USERNAME=admin
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ADMIN_PASSWORD=admin12345
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REGISTRATION_ENABLED=true
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# 不透明 refresh token 有效期（Go duration，如 720h = 30 天）；access token 固定 24h。
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AUTH_REFRESH_TTL=720h
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# refresh token 单次使用轮换默认开启（用旧换新、防重放）；仅当客户端无法保存轮换后的
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# 新 token 时才设为 true 关闭轮换。
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AUTH_REFRESH_ROTATE_DISABLED=false
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# ---- 数据库 ----
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# SQLite 为默认（单二进制、无需外部服务）。
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DB_SQLITE_PATH=./data/cyrene.db
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# PostgreSQL + pgvector 为可选增强；未配置时走 SQLite。相关向量能力在 M4 接入。
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# DB_PG_URL=postgres://cyrene:cyrene_pass@localhost:5432/cyrene_ai?sslmode=disable
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# ---- LLM 多供应商（LLM_PROVIDER 显式声明协议：openai / anthropic，默认 openai） ----
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# ⚠️ 本节是【兜底】：管理面板「LLM 模型」页保存会写入本地 models.json（默认 <DATA_DIR>/models.json，已 gitignore），
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# 只要 models.json 存在且有效，运行中的 LLM 就优先用它的多厂商多模型组，并支持面板实时保存→热更新（无需重启）。
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# 仅当 models.json 不存在/无效时才回退到下面的 .env。
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# Provider = openai：OpenAI 兼容 /chat/completions（含 OpenAI 兼容网关，也可经它承载 Anthropic 模型，但失去原生 tool input 对象优势）
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LLM_PROVIDER=openai
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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_API_KEY=sk-xxxxx
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LLM_MODEL=gpt-4o
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LLM_FALLBACK_MODEL=gpt-4o-mini
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# 最后一道回退模型（fallback 链末端）的 token 预算上限。仅当链确有回退模型、
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# 且该模型组未在 models.json 设 maxTokens、请求也未显式给 MaxTokens 时生效；
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# 0 = 关闭该兜底（改用适配器默认，如 anthropic 8192）。每模型组预算见 models.json 的 maxTokens。
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LLM_FALLBACK_MAX_TOKENS=8192
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# 推理开关的【提供商形状】声明（裁决 03.4.2 / 08.4.1）：auto（默认，= 留空）/ deepseek /
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# openai / vllm / dashscope。形状决定把思考开关下发改成哪个字段（如 vllm =
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# chat_template_kwargs.enable_thinking、dashscope = 顶层 enable_thinking），必须按端点真实形状
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# 声明——发错形状会被上游拒。留空/auto = 按模型名与 base URL 推断厂商，形状有歧义时一个字段都不发。
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# ⚠️ 本键只作用于 .env 合成的模型组：存在有效 models.json 时，以该组的 reasoning.kind 为准
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# （面板可编辑，见「LLM 模型」页）。
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LLM_REASONING_KIND=
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# ---- LLM 视觉模型（视觉/OCR 工具用的模型；与「主模型能否收图」无关） ----
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# 语义（v0.53 修正）：主模型自己能不能收图，看 models.json 生效组的 multimodal 字段（面板可勾选），
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# 不是看这里；本节的模型【只供 vision / ocr 工具】调用。都不配置时工具回落用主模型（LLM_MODEL）。
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# LLM_VISION_MODEL=gpt-4o-mini
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# OCR 工具单独用另一个模型（可选）：留空 = 复用 LLM_VISION_MODEL。
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# LLM_OCR_MODEL=qwen-vl-ocr
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# Provider = anthropic：Anthropic Messages /v1/messages（tool_use.input 为结构化对象，工具循环更稳）
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# ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
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# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx
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# ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
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# ANTHROPIC_FALLBACK_MODEL=claude-haiku-3-5
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# ⚠️ 若 ANTHROPIC_BASE_URL 指向 DeepSeek（https://api.deepseek.com/anthropic），模型名须用 DeepSeek 当前名称
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# （deepseek-flash / deepseek-v4-pro）：不认识的名称（如 claude-*）会被服务端【静默映射成 deepseek-flash】，
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# 配置错了不会报错。旧的 deepseek-chat / deepseek-reasoner 已于 2026-07-24 停用。
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# ---- LLM 本地第三级（降级链末端；默认关，裁决 03.4.3） ----
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# 降级链为「主 → 备 → 本地」；本地这一级默认关闭（当前设备跑本地模型困难），链保持两级。
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# 开启需要三个条件同时满足：LLM_LOCAL_ENABLED=true + LLM_LOCAL_BASE_URL + LLM_LOCAL_MODEL；
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# 只开开关不配端点/模型会被记 WARN 并跳过（不会半配成一个只会失败的链尾步）。
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LLM_LOCAL_ENABLED=false
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# 本地端点协议：openai（llama.cpp / ollama / vLLM 兼容）或 anthropic；留空 = openai。
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# LLM_LOCAL_PROVIDER=openai
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# LLM_LOCAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080/v1
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# 本地服务通常不需要 key；留空即可。
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# LLM_LOCAL_API_KEY=
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# LLM_LOCAL_MODEL=qwen3-4b-instruct
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# ---- 记忆嵌入（可选，真语义） ----
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# 不配置时使用内置 n-gram / FTS 向量（dim=256）。配置后必须真实走语义路径。
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# EMBEDDING_API_URL 是【完整 /embeddings 端点】（不是 base）——例：Ollama / llama.cpp = http://localhost:11434/v1/embeddings
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# EMBEDDING_API_URL=http://localhost:11434/v1/embeddings
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# EMBEDDING_API_KEY=
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# EMBEDDING_MODEL=Qwen3-Embedding-0.6B # 推荐（Q8_0 ~639MB、dim=1024、ModelScope 国内可下）
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# ---- IoT 设备提供者 ----
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# mock = 模拟智能家居设备（开发测试用）；none = 禁用 IoT。
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IOT_PROVIDER=mock
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# ---- 语音服务 ----
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TTS_PROVIDER=edge-tts
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STT_PROVIDER=dashscope
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# DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxx # ⚠️ 必填才能接通阿里百炼语音；未填时走降级链 (silent)。绝不打日志。
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# --- 阿里百炼 DashScope 语音（STT + TTS 主链路）---
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# DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
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# VOICE_STT_MODEL=qwen-audio-3.0-asr-flash
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# VOICE_STT_LANGUAGE=zh
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# 已实测：cosyvoice-v3.5-plus / cosyvoice-v2 走 HTTP SpeechSynthesizer 会回 418(引擎拒绝)；
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# 可用组合为 cosyvoice-v3-flash + 对应 v3 音色(longxiaochun_v3 龙小淳·女助手等)。
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# 各模型音色不可混用（v2 名如 longxiaochun 用于 v3 模型会 418）。
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# VOICE_TTS_MODEL=cosyvoice-v3-flash
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# VOICE_TTS_VOICE_ID=longxiaochun_v3
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# VOICE_TTS_FORMAT=wav
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# VOICE_TTS_SAMPLE_RATE=24000
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# 情绪/语气指令（TTS instruction）：只对「复刻/设计音色」生效（可任意指令，如
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# "语气开朗俏皮，像女朋友撒娇"），系统音色 longxiaochun_v3 必须用固定格式故不传。
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# 长度≤100 字符（汉字记 2）。也可在 POST /api/v1/audio/speech 用 instruction 按请求覆盖。
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# VOICE_TTS_INSTRUCTION=语气开朗俏皮，像女朋友撒娇
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# 声音复刻前缀（create_voice 的 prefix，≤10 字母/数字，空则用 cyrene）。target_model
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# 固定为 VOICE_TTS_MODEL（须与合成模型一致）。
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# VOICE_CLONE_PREFIX=cyrene
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# 声音复刻（响昔涟音色）：先用参考音频（公网 URL）调 POST /api/v1/audio/voice-clone
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# 建自定义音色，再把返回的 voice_id 填到 VOICE_TTS_VOICE_ID。
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# ⚠️ 建音色必须公网可访问的参考音频 URL（create_voice 只收 input.url，不收 base64）；
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# 待主人提供参考音频公网 URL 方能真建音色。
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# ---- 后台思考 ----
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ENABLE_BACKGROUND_THINKING=true
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# 自主思考心跳周期（秒）。默认 900（15 分钟一次）；数值越小越频繁打扰。
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THINK_INTERVAL_SEC=900
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THINK_SILENCE_TIMEOUT_SEC=120
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# 主动推送频率（design/12 §6）：窗口内最多 PushLimit 次；推后冷却 Cooldown 秒；
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# 同一风味（问候/提醒/分享/关心）在 KindWindow 秒内最多一次；主人最近消息在
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# RecentChatCooldown 秒内则冷避不推。收敛默认值：1 次 / 60 分钟 + 推后 30 分钟冷却。
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THINK_PUSH_LIMIT=1
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THINK_PUSH_WINDOW_SEC=3600
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THINK_PUSH_COOLDOWN_SEC=1800
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THINK_RECENT_CHAT_COOLDOWN_SEC=600
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THINK_KIND_WINDOW_SEC=7200
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# 安静时段（本地时钟小时，默认 23:00-07:00；两端相等且非 0 则关闭）。
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# 同时用于 backthink 后台思考与 channelbridge 公共平台安静时段轻思考（design/12 §6 策略五）。
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QUIET_START_HOUR=23
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QUIET_END_HOUR=7
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# ---- 唤醒式能力渐进（capacity 意图判定，design/14 §2.2） ----
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# L3 = 模型辅助的意图分类：仅当 L1 启发式与 L2 上下文仍拿不准时介入一次轻量模型调用。
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# 默认关闭（纯启发式够日常，且该层要多花一次模型调用）；关闭时该层从不运行，
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# L1/L2/L4 的行为与接线前逐字节一致。
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CAPACITY_L3_ENABLED=false
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# L3 判定结果的缓存 TTL（Go duration，如 5m）：同一段回合文本在此窗口内复用判定，避免每轮都问模型；
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# 留空 = 5m；0 或解析不出 = 不缓存。
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CAPACITY_L3_CACHE_TTL=5m
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# ---- 子代理（orchestration，design/05 §7） ----
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# 单个子代理整次运行的时限（秒）。默认 600 = 10 分钟（裁决 02.4.4：agent_timeout
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# 可配置）；模型派发时可用 subagent_spawn 的 timeout_seconds 参数按调用覆盖。
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SUBAGENT_TIMEOUT_SEC=600
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# ---- 护栏与上下文预算（design/04 §1.3 / §5） ----
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# 上下文溢出压缩预算（token，离线估算值）。默认启用：会话估算上下文超过它时，
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# 更早的轮次被摘要成一条前导摘要消息，近期尾部（含尾部工具结果）原样保留。
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# 默认 32768 = loop.DefaultMaxContextTokens：默认模型（gpt-4o）窗口 128K，
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# 它只占四分之一，给系统提示词/工具 schema/本轮输出留足余量，且远高于日常对话
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# 体量（正常聊天几乎不触发压缩）。设 0（或负数）= 关闭压缩，行为与接线前一致。
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CONTEXT_MAX_TOKENS=32768
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# 内容策略关键词表（逗号分隔，大小写不敏感的子串匹配）。留空 = 不挂关键词护栏
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# （项目不内置任何词表，只有你显式声明过的词才会被拦）。敏感信息（API key /
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# bearer token / 密码 / 私钥）为阻断档、请求与响应各有长度上限，这两项是代码
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# 内定的安全默认值，不对外开放配置（见 cmd/cyrene/wire_guardrail.go）。
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# GUARDRAIL_KEYWORDS=
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# ---- 主人身份说明书注入范围（design/11 §0 红线） ----
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# 主人身份说明书（owner.yaml identityFile）注入范围：owner_only(默认，仅主人会话) | always(所有会话，含群聊/陌生人，仅自测) | off。
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# owner_only 按渠道层强类型 actor 元数据判定；非法值回退 owner_only 并记 WARN（绝不静默放行）。
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# 它只决定那段知识进不进该会话的上下文，不参与任何身份/权限判定（身份始终看 actor 元数据 + 白名单）。
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OWNER_IDENTITY_INJECTION=owner_only
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# ---- 推送出口（D1，主动推送的两级投递）----
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# 主动消息在 WS/IM 投递之外，异步镜像到「主人自建统一推送服务」（主通道）。
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# 该服务不可达/未配时，日志注明「个推(Getui)回退待接入」——当前无 Getui SDK，不伪造投递。
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# 填写自建服务的 webhook 地址并置 ENABLE=true 即启用；token 只走 Authorization 头，不落日志。
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PUSH_EXPORTER_ENABLED=false
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# PUSH_EXPORTER_URL=https://push.example.com/webhook
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# PUSH_EXPORTER_TOKEN=change-me
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# PUSH_EXPORTER_TIMEOUT_SEC=5
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# 个推（Getui）回退字段：预留占位，SDK 未接入，当前不生效。
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# GETUI_APP_ID=
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# GETUI_APP_KEY=
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# GETUI_MASTER_SECRET=
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# GETUI_BASE_URL=
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# ---- WebSocket ----
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WS_MAX_CONNECTIONS=1000
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SESSION_IDLE_TIMEOUT_MIN=30
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# ---- MCP 服务器（可选，JSON 数组字符串；每台 server 含 name/command/args/url/enabled） ----
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# stdio 子进程示例：
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# MCP_SERVERS_JSON=[{"name":"calc","command":"mcp-calc","args":["--stdio"],"enabled":true}]
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# SSE 端点示例：
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# MCP_SERVERS_JSON=[{"name":"weather","url":"http://localhost:3001/sse","enabled":true}]
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# ---- 本地执行沙箱（exec/terminal 工具；默认关闭，授权放权） ----
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# 只有 Enabled=true 时 agent 才可执行命令；仍需命令白名单与根目录边界。
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# EXEC_SANDBOX_ENABLED=false
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# EXEC_SANDBOX_COMMANDS=git,ls,cat,pwd
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# EXEC_SANDBOX_ROOTS=./data
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# EXEC_SANDBOX_ENV=PATH
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# ---- 跨域白名单 ----
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ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:5173,http://localhost:3000
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# ---- KOOK（KaiHeiLa）渠道 ----
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# 单账号走环境变量；多账号走下方 CHANNELS_JSON。
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# .env 仅提供【必要连接兜底】；接收模式 / webhook 回调路由 / verify_token / encrypt_key 等
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# 业务·高级项一律在管理面板「渠道管理」配置（写入 channels.json，热更新），不落 .env。
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# CHANNEL_KOOK_TOKEN 为 KOOK 开发者中心机器人 token（敏感，勿写日志/提交）。
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# CHANNEL_KOOK_BASE_URL 可选，默认 https://www.kookapp.cn/api/v3。
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# CHANNEL_KOOK_TOKEN=
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# CHANNEL_KOOK_BASE_URL=
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# ---- IM 多账号 / 黑白名单（可选，design/16 §4.6 §5-6） ----
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# ⚠️ 本节是【兜底】：管理面板「渠道管理」页保存会写入本地 channels.json（默认 <DATA_DIR>/channels.json，已 gitignore），
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# 只要 channels.json 存在且有效，运行中的渠道 adapter 就优先用它的多平台账号配置，并支持面板实时保存→热更新（无需重启）。
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# 仅当 channels.json 不存在/无效时才回退到下面的 CHANNELS_JSON 与 CHANNEL_<NAME>_*。
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# 业务·高级项（接收模式 receive_mode / webhook 回调路由与 verify_token、encrypt_key / 黑白名单 / 限流）
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# 一律在管理面板「渠道管理」配置：写 channels.json、热更新；.env 仅作无文件时的必要连接回退（token/base_url 等）。
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# 单账号仍走上面 CHANNEL_<NAME>_* 环境变量；这里提供独立的 JSON 注册表，
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# 支持同一平台配多个接入配置（多账号），并配群聊/私聊黑白名单（代码层拦截，
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# 被拉黑/不在白名单的群或用户消息不进 LLM，且有审计）。形如：
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# CHANNELS_JSON={"telegram":[{"id":"conf0","config":{"bot_token":"..."},"denyUsers":["12345"],"denyGroups":["-100"]}]}
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# 每个 account 字段：id(平台内唯一)、config(平台特有凭据 map)、
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# allowGroups/denyGroups(群黑白名单，allowGroups 非空则成为白名单)、
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# allowUsers/denyUsers(私聊用户黑白名单)。未配置时按单账号 env 路径处理。
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# 群/总限流与总上限（可选，design/12 §6 策略三/四，公共平台防刷屏/最小化打扰）：
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# groupMsgPerMin 群聊每分钟上限（0=用默认6，-1=不限，正整数=该值）
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# msgPerMin 非主人消息每分钟总上限（>0 生效，0/-1=不限）
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# maxMessages 待处理上限，接近上限时由审查模型剔除低价值消息（0=用默认50，-1=不限，正整数=该值）
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# 旧账号不配这些字段默认走「保护性默认/不限」，保持向后兼容。
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# CHANNELS_JSON=
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