放宽最近上下文到30条并取消中途截断

plugins/ai_auto_response/config.toml

@@ -70,10 +70,14 @@ default_total_limit = 12
 [prompt_compact]
 group_profile_max_chars = 220
 group_profile_max_lines = 6
-context_max_chars = 360
-context_max_lines = 10
-recent_message_max_lines = 4
-recent_message_line_max_chars = 60
+# 最近上下文现在要真实交给模型 30 条，因此这里同步放宽整体上下文裁剪阈值：
+# 1. recent_message_max_lines 提到 30，避免“窗口明明有 30，提示词里只留下 4 条”；
+# 2. context_max_lines/context_max_chars 一起抬高，避免最近消息刚拼进去又被整体截断；
+# 3. recent_message_line_max_chars 稍微放宽，让模型能看到每条消息更多细节，但仍避免单条刷屏。
+context_max_chars = 4200
+context_max_lines = 40
+recent_message_max_lines = 30
+recent_message_line_max_chars = 100
 at_member_profile_max_chars = 160
 at_member_profile_max_lines = 5
 member_memory_max_chars = 180

plugins/ai_auto_response/context/context_builder.py

@@ -94,38 +94,14 @@ class ContextBuilder:
     ) -> List[Dict]:
         if not recent_messages:
             return []
+        # 这里直接把“最近 N 条”原样交给后续提示词层，而不是再做一次相关性裁剪：
+        # 1. 用户明确要求给模型 30 条最近消息，方便推断群里正在讨论的上下文；
+        # 2. 之前的“相关性筛选 + 尾部保留”虽然更省 token，但会打断对话连续性；
+        # 3. 对群聊场景来说，连续现场通常比少量高分片段更有利于模型判断谁在接谁的话。
+        #
+        # 这里仍保留签名参数不动，是为了兼容上层调用，避免后续改动牵连太多。
         window = recent_messages[-self.recent_context_size:]
-        if len(window) <= 8:
-            return window
-
-        current_tokens = self._extract_topic_tokens(current_content)
-        quote_tokens = self._extract_topic_tokens(
-            f"{quote_context.get('title', '')} {quote_context.get('quote_body', '')}"
-        )
-        focus_tokens = current_tokens | quote_tokens
-        quote_sender_name = str(quote_context.get("quote_sender_name", "") or "").strip().lower()
-
-        scored: List[tuple[int, int, Dict]] = []
-        for idx, item in enumerate(window):
-            score = self._message_relevance(
-                item,
-                current_sender=current_sender,
-                focus_tokens=focus_tokens,
-                quote_sender_name=quote_sender_name,
-            )
-            if score > 0:
-                scored.append((score, idx, item))
-
-        # 总是保留尾部几条，维持现场感；再拼上与当前话题最相关的消息。
-        tail_indexes = set(range(max(len(window) - 4, 0), len(window)))
-        keep_indexes = set(tail_indexes)
-        for _, idx, _ in sorted(scored, key=lambda x: (-x[0], -x[1]))[:10]:
-            keep_indexes.add(idx)
-
-        selected = [window[idx] for idx in sorted(keep_indexes)]
-        if len(selected) < 6:
-            return window[-6:]
-        return selected[-12:]
+        return window
 
     @classmethod
     def _message_relevance(

plugins/ai_auto_response/main.py

@@ -852,7 +852,16 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
                 "最近上下文",
                 self._join_recent_messages(
                     context,
-                    max_lines=int(prompt_strategy.get("recent_message_max_lines", 4) or 4),
+                    # 这里优先走 prompt_strategy，是为了让“给模型看多少条最近消息”由策略层统一控制；
+                    # 如果策略层没有明确给值，再退回配置里的 recent_message_max_lines，
+                    # 避免出现“配置已经改成 30，但这里还偷偷按 4 条截断”的问题。
+                    max_lines=int(
+                        prompt_strategy.get(
+                            "recent_message_max_lines",
+                            self.prompt_compact_config.get("recent_message_max_lines", 30),
+                        )
+                        or 30
+                    ),
                     max_line_chars=int(self.prompt_compact_config.get("recent_message_line_max_chars", 60) or 60),
                 ),
             ),
@@ -1052,7 +1061,19 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
         # 3. 群事实和向量记忆只在问答场景打开，避免模型把记忆写进每句闲聊。
         target_reply_chars_map = {"social_short": 10, "qa_fast": 16, "qa_with_context": 24}
         hard_reply_cap_map = {"social_short": 12, "qa_fast": 18, "qa_with_context": 28}
-        recent_lines_map = {"social_short": 4, "qa_fast": 5, "qa_with_context": 6}
+        # 最近消息条数不再按模式缩到 4~6 条，而是统一交给模型看完整窗口：
+        # 1. 回复仍然走短句限制，避免“上下文多了，回复也跟着变长”；
+        # 2. 但模型理解当前讨论时，需要看到完整现场，尤其是多人连续接话场景；
+        # 3. 默认读取 prompt_compact.recent_message_max_lines，这样配置和策略不会打架。
+        configured_recent_lines = max(
+            int(self.prompt_compact_config.get("recent_message_max_lines", 30) or 30),
+            1,
+        )
+        recent_lines_map = {
+            "social_short": configured_recent_lines,
+            "qa_fast": configured_recent_lines,
+            "qa_with_context": configured_recent_lines,
+        }
 
         allow_member_memory = strong_directed or is_followup or returning_state in {"returning_member", "long_absent_member"}
         allow_social_memory = is_question_like and strong_directed