完善 value_rank 插件设计文档:基于现有插件逻辑给出可落地实现方案
- 将创意描述重构为可执行技术文档,明确 V1/V2 分阶段路线 - 对齐 point_trade、daily_ranking、message_sign、inactive_rank 的现有数据来源与接口 - 新增评分模型(归一化+分位截断+潜水惩罚)及解释理由,提升抗刷屏与公平性 - 补充命令设计、定时任务流程、数据库快照表 SQL、防刷规则与灰度上线计划 - 标注当前不合理点与优化建议(被@指标链路、固定阈值称号、过强惩罚玩法)
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# Value Rank 插件设计文档(优化版)
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> 目标:基于你现有插件生态(`point_trade` / `daily_ranking` / `message_sign` / `inactive_rank` / `stats_collector`)实现一个可落地、可运营、可扩展的“群成员身价排行”插件。
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## 1. 先说结论(对当前方案的评估)
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你原文档的方向是对的,但当前版本存在 4 个落地风险:
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1. 指标可用性不一致
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- 你设计了 `被@次数`,但当前代码链路里没有稳定落库这个指标,直接作为核心权重会导致实现卡住。
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2. 分值可刷问题
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- 如果直接用“发言量线性加分”,会被短消息刷屏轻易拉爆,排行榜失真。
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3. 指标量纲不统一
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- 积分、发言数、签到天数的数值范围差异大,直接加权会导致大数指标统治结果。
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4. 结果不可追溯
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- 如果只算“当前分”,没有“每日快照”,后续很难解释“为什么今天涨跌”。
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因此建议:
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- **V1 先用现成数据做稳定可用版**(积分 + 发言 + 活跃天数 + 潜水惩罚)。
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- **V2 再接入社交中心度(被@)**,但前提是先补齐数据采集链路。
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## 2. 与现有插件/数据库的复用关系
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### 2.1 可直接复用的数据来源
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1. 积分存量
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- 来源:`db/points_db.py` -> `PointsDBOperator.get_user_points()` / `get_points_ranking()`
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- 表:`t_user_points`(兼容旧数据迁移)
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2. 发言活跃
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- 来源:`db/message_storage.py`
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- 可用接口:
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- `get_group_member_message_ranking(group_id, start_time, end_time, limit)`
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- `get_member_active_dates(group_id, wxid, days)`
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- 或直接 SQL 聚合 `messages`
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3. 连续签到/签到数据
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- 来源:`db/sign_in.py` + `plugins/message_sign`
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- 表:`t_sign_record`(`signin_streak`、`last_sign_date` 等)
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4. 潜水信息
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- 来源:`plugins/inactive_rank`(内部用 `ContactsDBOperator.get_inactive_members_rank`)
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- 可作为负向修正项
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### 2.2 暂时不可直接复用(需补链路)
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1. 被@次数(社交中心度)
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- 当前 `messages` 里虽有 `message_xml`,但还没有统一抽取与聚合逻辑。
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- 建议放到 V2,不阻塞 V1 上线。
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## 3. 推荐算法(V1 可直接上线)
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## 3.1 指标定义
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按群独立计算(`group_id` 维度):
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1. `P`:用户当前积分(财富存量)
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2. `M7`:近 7 天有效发言量
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3. `A30`:近 30 天活跃天数(有发言记 1 天)
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4. `I`:潜水惩罚项(最近发言距今天数)
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> “有效发言”建议过滤:长度过短、纯命令消息、纯重复刷屏消息。
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## 3.2 归一化与评分
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建议将所有指标归一化到 `[0,1]` 再加权,避免量纲污染。
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- `P_norm = min(log1p(P) / log1p(P95), 1)`
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- `M_norm = min(M7 / M95, 1)`
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- `A_norm = min(A30 / 30, 1)`
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- `I_penalty = min(inactive_days / 30, 1)`
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其中 `P95`、`M95` 为群内当日 95 分位,用于抗极端值。
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最终分数:
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```text
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score = 1000 * (
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0.35 * P_norm +
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0.45 * M_norm +
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0.20 * A_norm
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) - 150 * I_penalty
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```
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边界处理:
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- `score < 0` 则记为 `0`
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- 新成员冷启动:若无积分但有发言,可获得基础活跃分,避免“永远垫底”
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## 3.3 为什么比原线性模型更优
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1. 抗刷屏:`M7` 上限由分位数截断,极端刷量收益递减
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2. 抗土豪统治:积分用 `log1p`,防止高积分一票否决
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3. 可解释:每个分项都能单独展示(资产、热度、活跃、惩罚)
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## 4. 称号系统(可运营版)
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不建议用固定分数区间,建议用“分位段位”,因为不同群体量级差异很大。
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- Top 1%:`群之巨鳄`
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- Top 5%:`社交名流`
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- Top 20%:`活跃中产`
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- 20%~80%:`稳定居民`
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- Bottom 20%:`潜力新人`
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- Bottom 10% 且 `inactive_days >= 30`:`潜水观察员`
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这样跨群也更公平,且无需频繁调阈值。
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## 5. 数据库存储设计(建议新增)
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## 5.1 每日快照表(核心)
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```sql
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_value_rank_snapshot (
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id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
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stat_date DATE NOT NULL COMMENT '统计日期',
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group_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '群ID',
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||||
user_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '用户ID',
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||||
score DECIMAL(10,2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '身价分',
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rank_no INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '名次',
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||||
title VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '称号',
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points_total INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '当前积分',
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msg_count_7d INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '7日有效发言数',
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active_days_30 INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '30日活跃天数',
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inactive_days INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '距今未发言天数',
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score_detail_json JSON NULL COMMENT '分项得分详情',
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created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
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updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
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UNIQUE KEY uniq_day_group_user (stat_date, group_id, user_id),
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KEY idx_group_day_rank (group_id, stat_date, rank_no)
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) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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```
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> 这个表是关键:支持“涨跌解释”“历史回溯”“趋势展示”。
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## 5.2(可选)社交指标表(V2)
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```sql
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_value_rank_social_daily (
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id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
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stat_date DATE NOT NULL,
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||||
group_id VARCHAR(100) NOT NULL,
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||||
user_id VARCHAR(100) NOT NULL,
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||||
mentioned_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
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||||
mention_others_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
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||||
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
UNIQUE KEY uniq_day_group_user (stat_date, group_id, user_id)
|
||||
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
|
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```
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## 6. 插件交互设计(命令与输出)
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## 6.1 命令建议
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1. `我的身价`
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- 查询自己今日身价报告
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2. `身价排行 [N]`
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- 默认前 10,最大 50
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3. `身价说明`
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- 返回算法权重与统计周期说明,减少争议
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4. `重算身价`(管理员)
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- 手动触发当前群重算(用于调试/补数据)
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## 6.2 输出模板
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### 个人报告
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```text
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📊 [昵称] 的身价报告(2026-04-21)
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总身价:786.4
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群内排名:第 4 / 126(社交名流)
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资产分:+210.2(积分 13240)
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热度分:+365.8(7日发言 188)
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活跃分:+142.0(30日活跃 24 天)
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潜水惩罚:-31.6(2 天未发言)
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较昨日:+5.8%
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```
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### 排行榜
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```text
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🏆 身价排行榜(Top10)
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1. 张三 942.1 群之巨鳄
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2. 李四 901.3 社交名流
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3. 王五 860.0 社交名流
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...
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```
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## 7. 插件实现方案(按你项目结构)
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推荐文件:
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```text
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plugins/value_rank/
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├─ __init__.py
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├─ main.py
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├─ config.toml
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└─ README.md
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```
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## 7.1 `main.py` 关键职责
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1. 继承 `MessagePluginInterface`
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2. 注册 feature 权限(如 `VALUE_RANK`)
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3. 处理命令:`我的身价` / `身价排行` / `身价说明` / `重算身价`
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4. 提供定时任务:每天 `04:00` 全量重算
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5. 复用:`PointsDBOperator`、`MessageStorageDB`、联系人昵称管理
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## 7.2 调度逻辑(对齐 `daily_ranking`)
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- `get_schedule_actions()` 返回 `value_rank_daily_recompute`
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- `run_scheduled_action()` 按启用群批量执行
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- 每群执行:
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1. 拉取候选成员(近 30 天有消息或有积分记录)
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2. 计算分项与总分
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3. 生成 rank + title
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4. upsert 到 `t_value_rank_snapshot`
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5. (可选)推送 TopN
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## 8. 防刷与风控建议(必须做)
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1. 发言去噪
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- 过滤超短文本、纯命令、重复消息
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2. 单日贡献上限
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- 单用户单日“发言贡献值”设上限(例如 200 条)
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3. 冷启动保护
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- 新人有发言即可入榜,但不会瞬间冲顶
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4. 异常波动检测
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- 日涨跌超过阈值(如 ±40%)写日志,便于排查
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## 9. V2 增量(社交中心度:被@)
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当你准备上线“被@”指标时,建议:
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1. 在消息入库或消息处理总入口解析 `@` 数据
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2. 日聚合写入 `t_value_rank_social_daily`
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3. 新增权重项:
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```text
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score = 1000 * (0.30*P_norm + 0.35*M_norm + 0.20*A_norm + 0.15*C_norm) - penalty
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```
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其中 `C_norm` 为被@次数归一化值。
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## 10. 最小可行上线计划(建议)
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1. 第 1 天:建表 + 插件骨架 + `我的身价` 查询
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2. 第 2 天:`身价排行` + 定时重算 + 排名持久化
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3. 第 3 天:防刷规则 + 涨跌展示 + 管理员重算命令
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4. 第 4 天:灰度 1~2 个群,观察一周后再全量
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## 11. 你原方案中建议调整的点(明确结论)
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1. “被@权重 30%”
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- 暂不建议直接上,先补采集链路,否则会造成空值偏差。
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2. “倒数群友自动踢出警告”
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- 建议改为轻量提醒,避免群体验冲突。
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3. “打击低身价用户(禁言/掠夺)”
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- 建议改为娱乐化、低惩罚玩法,避免强负反馈导致活跃进一步下降。
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4. 固定阈值称号
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- 建议改为分位阈值,更适配不同规模群。
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如果你愿意,下一步我可以直接把 `plugins/value_rank/main.py` 和 `config.toml` 的首版骨架按这份文档落地出来(含详细中文注释、可直接运行)。
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