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精简斗鱼背景画像链路的过程逻辑\n\n- 删除背景画像补全中的复杂判断逻辑，改为按Redis缓存直连主流程\n- 移除置信度、证据摘要、复核标记等过程型字段\n- 精简room_context提示块，保留日报真正会用到的背景信息\n- 同步收口Dify背景画像分支提示词与文档说明

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liuwei
2026-04-27 13:07:35 +08:00
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110
plugins/douyu/main.py
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@@ -513,9 +513,9 @@ class DouyuRedisManager:
class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
# 报告缓存版本号：
# 1. 版本升级后会自动让历史缓存失效，避免继续复用旧文本/旧图片；
# 2. 本次将版本提升到 7，除了粉丝日报分流以外，还加入了 Redis 自动背景画像，
# 需要强制刷新旧缓存，确保新版 prompt 能吃到最新 room_context。
_DAILY_REPORT_CACHE_VERSION = 7
# 2. 本次将版本提升到 8，背景画像链路删掉了部分过程控制和提示噪音，
# 需要刷新旧日报缓存，确保新版 prompt 使用新的精简上下文。
_DAILY_REPORT_CACHE_VERSION = 8
FEATURE_KEY = "DOUYU_MONITOR"
FEATURE_DESCRIPTION = "🎮 斗鱼开播提醒 [订阅斗鱼 房间号, 取消订阅斗鱼 房间号]"
@@ -715,7 +715,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
"domain",
"identity_summary",
"career_background",
"evidence_summary",
]
for field in text_fields:
if str(profile.get(field) or "").strip():
@@ -732,51 +731,17 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
return True
return False
def _profile_needs_auto_enrichment(
self,
manual_profile: Optional[Dict[str, Any]],
cached_profile: Optional[Dict[str, Any]],
*,
force_refresh: bool = False,
) -> bool:
"""
判断当前房间是否值得触发一次自动画像生成。
策略尽量保守：
1. 手工画像已经比较完整时，不额外消耗模型；
2. Redis 已有可用缓存时，优先复用；
3. 只有“手工画像明显缺失/信息过少”时，才触发自动补全。
"""
if force_refresh:
return True
if self._profile_has_meaningful_content(cached_profile):
return False
if not self._profile_has_meaningful_content(manual_profile):
return True
manual_profile = manual_profile or {}
filled_core_fields = 0
for field in ("domain", "identity_summary", "career_background"):
if str(manual_profile.get(field) or "").strip():
filled_core_fields += 1
list_item_count = 0
for field in ("related_people", "storyline_keywords", "meme_explanations", "style_hints"):
list_item_count += len(self._normalize_text_list(manual_profile.get(field)))
return filled_core_fields < 3 or list_item_count < 4
def _normalize_auto_room_background_profile(self, profile: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""
清洗 LLM 返回的背景画像 JSON。
目标不是追求字段越多越好，而是保证进入 Redis 的内容：
这里刻意只保留日报真正会用到的核心字段，避免把过多“过程型元信息”
带进 Redis 和 prompt，导致链路越来越重。
目标是保证进入 Redis 的内容：
1. 结构稳定；
2. 文本长度可控；
3. 明确带上置信度与人工复核提示，方便后续在 prompt 中降权使用。
3. 只保留能帮助日报理解圈内梗的字段。
"""
profile = profile if isinstance(profile, dict) else {}
confidence = str(profile.get("confidence") or "").strip().lower()
if confidence not in {"low", "medium", "high"}:
confidence = "low"
normalized = {
"domain": str(profile.get("domain") or "").strip()[:32],
"domain_keywords": self._normalize_text_list(profile.get("domain_keywords"))[:12],
@@ -786,9 +751,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
"storyline_keywords": self._normalize_text_list(profile.get("storyline_keywords"))[:12],
"meme_explanations": self._normalize_text_list(profile.get("meme_explanations"))[:8],
"style_hints": self._normalize_text_list(profile.get("style_hints"))[:8],
"confidence": confidence,
"evidence_summary": str(profile.get("evidence_summary") or "").strip()[:180],
"needs_human_review": bool(profile.get("needs_human_review", confidence != "high")),
}
if not self._profile_has_meaningful_content(normalized):
return {}
@@ -844,15 +806,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
has_manual = self._profile_has_meaningful_content(manual_profile)
has_auto = self._profile_has_meaningful_content(auto_profile)
if has_manual and has_auto:
profile_source = "manual+redis_auto"
elif has_manual:
profile_source = "manual_config"
elif has_auto:
profile_source = "redis_auto"
else:
profile_source = ""
return {
"domain": str(manual_profile.get("domain") or auto_profile.get("domain") or "").strip(),
"domain_keywords": self._merge_text_list_values(
@@ -887,10 +840,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
auto_profile.get("style_hints"),
limit=8,
),
"profile_source": profile_source,
"profile_confidence": str(auto_profile.get("confidence") or "").strip().lower(),
"profile_evidence_summary": str(auto_profile.get("evidence_summary") or "").strip(),
"profile_needs_human_review": bool(auto_profile.get("needs_human_review", False)),
}
def _build_room_semantic_context(
@@ -971,10 +920,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
"storyline_keywords": self._normalize_text_list(profile.get("storyline_keywords")),
"meme_explanations": self._normalize_text_list(profile.get("meme_explanations")),
"style_hints": self._normalize_text_list(profile.get("style_hints")),
"profile_source": str(profile.get("profile_source") or "").strip(),
"profile_confidence": str(profile.get("profile_confidence") or "").strip(),
"profile_evidence_summary": str(profile.get("profile_evidence_summary") or "").strip(),
"profile_needs_human_review": bool(profile.get("profile_needs_human_review", False)),
}
def _build_room_context_prompt_block(self, payload: Dict[str, Any]) -> str:
@@ -1000,24 +945,10 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
)
if runtime_context.get("tags"):
parts.append(f"- 房间标签：{'、'.join(self._normalize_text_list(runtime_context.get('tags'))[:8])}。")
profile_source = str(room_context.get("profile_source") or "").strip()
if profile_source == "redis_auto":
parts.append("- 背景资料来源：以下主播背景为系统自动整理后缓存到 Redis，仅作辅助理解；若和当天真实弹幕冲突，以当天弹幕为准。")
elif profile_source == "manual+redis_auto":
parts.append("- 背景资料来源：以下信息以手工配置为主，并由 Redis 自动画像补充缺失细节；自动部分只作辅助线索。")
if room_context.get("identity_summary"):
parts.append(f"- 主播身份提示：{room_context.get('identity_summary')}。")
if room_context.get("career_background"):
parts.append(f"- 职业生涯背景：{room_context.get('career_background')}。")
if profile_source in {"redis_auto", "manual+redis_auto"}:
confidence_map = {"high": "高", "medium": "中", "low": "低"}
confidence_text = confidence_map.get(str(room_context.get("profile_confidence") or "").strip().lower(), "")
if confidence_text:
parts.append(f"- 自动背景置信度：{confidence_text}。若出现重名主播、跨圈梗或年份细节，请优先保守解读。")
if room_context.get("profile_evidence_summary"):
parts.append(f"- 自动背景备注：{room_context.get('profile_evidence_summary')}。")
if bool(room_context.get("profile_needs_human_review")):
parts.append("- 自动背景复核提示：该画像仍建议人工复核，避免把模糊人物关系当成确定事实。")
related_people = self._normalize_text_list(room_context.get("related_people"))
if related_people:
parts.append(f"- 重点相关人物：{'、'.join(related_people[:12])}。弹幕提到这些人时，优先考虑圈内关联。")
@@ -2828,10 +2759,7 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
" \"related_people\": [],\n"
" \"storyline_keywords\": [],\n"
" \"meme_explanations\": [],\n"
" \"style_hints\": [],\n"
" \"confidence\": \"low|medium|high\",\n"
" \"evidence_summary\": \"\",\n"
" \"needs_human_review\": true\n"
" \"style_hints\": []\n"
"}\n\n"
"规则：\n"
"1. identity_summary 要像“这是什么类型主播、观众通常围绕什么背景接梗”的一句话。\n"
@@ -2839,7 +2767,7 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
"3. related_people 只保留和该主播强相关的人物；不确定不要硬猜。\n"
"4. meme_explanations 和 style_hints 要服务日报理解，不要写百科长文。\n"
"5. 如果主播不是 Dota2 主播，也要按其真实领域整理，不要强行往 Dota2 上靠。\n"
"6. 如果资料存在歧义、重名或证据不足，confidence 设为 low，并把 needs_human_review 设为 true。\n\n"
"6. 如果资料存在歧义、重名或证据不足，直接留空，不要为了凑字段而硬编。\n\n"
f"输入材料：\n{json.dumps(seed, ensure_ascii=False, indent=2)}"
)
return system_prompt, user_prompt, seed
@@ -2938,12 +2866,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
normalized = self._normalize_auto_room_background_profile(parsed)
if not normalized:
return {}
normalized["generated_at"] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
normalized["source_mode"] = "redis_auto"
normalized["generator"] = (
f"{self._daily_report_llm_client.provider}:{self._daily_report_llm_client.model or self._daily_report_llm_client.endpoint}"
)
return normalized
async def _ensure_room_background_profile(
@@ -2959,8 +2881,8 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
"""
在生成日报前，确保房间背景画像已经就绪。
流程说明：
1. 先看手工配置与 Redis 缓存是否已经够用；
2. 仅在必要时才触发一次 LLM 自动画像；
1. 先看 Redis 里是否已有缓存；
2. 没缓存或强制刷新时，就直接触发一次 LLM 自动画像；
3. 无论是否生成成功，最后都重新构建 room_context，确保 payload 使用最新缓存。
"""
if not payload:
@@ -2973,7 +2895,6 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
if not room_id:
return payload
manual_profile = self._match_room_context_profile(room_id)
cached_profile = (
self.redis_manager.get_room_background_profile(room_id) if self.redis_manager else {}
) or {}
@@ -2983,11 +2904,7 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
and self._daily_report_use_llm
and self._daily_report_llm_client is not None
and self.redis_manager is not None
and self._profile_needs_auto_enrichment(
manual_profile,
cached_profile,
force_refresh=force_refresh,
)
and (force_refresh or not self._profile_has_meaningful_content(cached_profile))
)
if should_build:
@@ -3003,8 +2920,7 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
ttl_seconds=ttl_seconds,
)
logger.info(
f"斗鱼房间背景画像已刷新并缓存到 Redis: room={room_id}, "
f"ttl={ttl_seconds}s, confidence={generated_profile.get('confidence', '')}"
f"斗鱼房间背景画像已刷新并缓存到 Redis: room={room_id}, ttl={ttl_seconds}s"
)
# 这里无论是否触发了自动画像，都重新构建一次 room_context：

8
plugins/douyu/斗鱼日报AI.yml
View File

@@ -737,7 +737,7 @@ workflow:
# 背景画像分支：
# 1. 只服务 room_background_profile；
# 2. 优先整理公开资料与输入材料，输出结构化 JSON；
# 3. 不确定时宁可留空，也不要编职业经历或圈内关系。
# 3. 去掉额外过程字段，只保留日报真正会用到的背景信息。
error_strategy: fail-branch
model:
completion_params:
@@ -764,9 +764,7 @@ workflow:
5. 如果主播不是 Dota2 主播，也要按其真实领域整理，不要强行往 Dota2 上靠。
6. confidence 只能是 low / medium / high。
7. 如果 system_prompt 非空，优先遵循其中的补充规则。
6. 如果 system_prompt 非空，优先遵循其中的补充规则。
'
- id: background_user_1
@@ -992,7 +990,7 @@ workflow:
当前是回退链路，请稳定输出背景画像 JSON。
只输出 JSON 对象，不要使用代码块，不要输出额外说明。
如果证据不足或重名风险较高，字段留空，confidence 设为 low，needs_human_review 设为 true。
如果证据不足或重名风险较高，字段直接留空，不要为了凑字段而补猜测。
'
- id: background_user_2