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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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# ---- 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（未设置时按 OS 惯例解析） ----
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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=0.0.0.0
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PORT=8080
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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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# ---- 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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# ---- LLM 视觉模型（多模态路由：含图片的请求路由到此模型） ----
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# 不配置则图片路由回主模型；仅当启用多模态能力时设置。
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# LLM_VISION_MODEL=gpt-4o-mini
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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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# ---- 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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# ---- 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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