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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liuwei
2026-04-21 13:20:32 +08:00
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@@ -0,0 +1,302 @@
# Value Rank 插件设计文档(优化版)
> 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。
## 1. 先说结论(对当前方案的评估)
你原文档的方向是对的,但当前版本存在 4 个落地风险:
1. 指标可用性不一致
- 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。
2. 分值可刷问题
- 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。
3. 指标量纲不统一
- 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。
4. 结果不可追溯
- 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”。
因此建议:
- **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)。
- **V2 再接入社交中心度(被@**,但前提是先补齐数据采集链路。
---
## 2. 与现有插件/数据库的复用关系
### 2.1 可直接复用的数据来源
1. 积分存量
- 来源:`db/points_db.py` -> `PointsDBOperator.get_user_points()` / `get_points_ranking()`
- 表:`t_user_points`(兼容旧数据迁移)
2. 发言活跃
- 来源:`db/message_storage.py`
- 可用接口:
- `get_group_member_message_ranking(group_id, start_time, end_time, limit)`
- `get_member_active_dates(group_id, wxid, days)`
- 或直接 SQL 聚合 `messages`
3. 连续签到/签到数据
- 来源:`db/sign_in.py` + `plugins/message_sign`
- 表:`t_sign_record``signin_streak``last_sign_date` 等)
4. 潜水信息
- 来源:`plugins/inactive_rank`(内部用 `ContactsDBOperator.get_inactive_members_rank`
- 可作为负向修正项
### 2.2 暂时不可直接复用(需补链路)
1.@次数(社交中心度)
- 当前 `messages` 里虽有 `message_xml`,但还没有统一抽取与聚合逻辑。
- 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)
## 3.1 指标定义
按群独立计算(`group_id` 维度):
1. `P`:用户当前积分(财富存量)
2. `M7`:近 7 天有效发言量
3. `A30`:近 30 天活跃天数(有发言记 1 天)
4. `I`:潜水惩罚项(最近发言距今天数)
> “有效发言”建议过滤:长度过短、纯命令消息、纯重复刷屏消息。
## 3.2 归一化与评分
建议将所有指标归一化到 `[0,1]` 再加权,避免量纲污染。
- `P_norm = min(log1p(P) / log1p(P95), 1)`
- `M_norm = min(M7 / M95, 1)`
- `A_norm = min(A30 / 30, 1)`
- `I_penalty = min(inactive_days / 30, 1)`
其中 `P95``M95` 为群内当日 95 分位,用于抗极端值。
最终分数:
```text
score = 1000 * (
0.35 * P_norm +
0.45 * M_norm +
0.20 * A_norm
) - 150 * I_penalty
```
边界处理:
- `score < 0` 则记为 `0`
- 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”
## 3.3 为什么比原线性模型更优
1. 抗刷屏:`M7` 上限由分位数截断,极端刷量收益递减
2. 抗土豪统治:积分用 `log1p`,防止高积分一票否决
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)
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。
- Top 1%`群之巨鳄`
- Top 5%`社交名流`
- Top 20%`活跃中产`
- 20%~80%`稳定居民`
- Bottom 20%`潜力新人`
- Bottom 10% 且 `inactive_days >= 30``潜水观察员`
这样跨群也更公平,且无需频繁调阈值。
---
## 5. 数据库存储设计(建议新增)
## 5.1 每日快照表(核心)
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_value_rank_snapshot (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
stat_date DATE NOT NULL COMMENT '统计日期',
group_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '群ID',
user_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '用户ID',
score DECIMAL(10,2) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '身价分',
rank_no INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '名次',
title VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '称号',
points_total INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '当前积分',
msg_count_7d INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '7日有效发言数',
active_days_30 INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '30日活跃天数',
inactive_days INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '距今未发言天数',
score_detail_json JSON NULL COMMENT '分项得分详情',
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE KEY uniq_day_group_user (stat_date, group_id, user_id),
KEY idx_group_day_rank (group_id, stat_date, rank_no)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```
> 这个表是关键:支持“涨跌解释”“历史回溯”“趋势展示”。
## 5.2可选社交指标表V2
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_value_rank_social_daily (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
stat_date DATE NOT NULL,
group_id VARCHAR(100) NOT NULL,
user_id VARCHAR(100) NOT NULL,
mentioned_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
mention_others_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
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;
```
---
## 6. 插件交互设计(命令与输出)
## 6.1 命令建议
1. `我的身价`
- 查询自己今日身价报告
2. `身价排行 [N]`
- 默认前 10最大 50
3. `身价说明`
- 返回算法权重与统计周期说明,减少争议
4. `重算身价`(管理员)
- 手动触发当前群重算(用于调试/补数据)
## 6.2 输出模板
### 个人报告
```text
📊 [昵称] 的身价报告2026-04-21
总身价786.4
群内排名:第 4 / 126社交名流
资产分:+210.2(积分 13240
热度分:+365.87日发言 188
活跃分:+142.030日活跃 24 天)
潜水惩罚:-31.62 天未发言)
较昨日:+5.8%
```
### 排行榜
```text
🏆 身价排行榜Top10
1. 张三 942.1 群之巨鳄
2. 李四 901.3 社交名流
3. 王五 860.0 社交名流
...
```
---
## 7. 插件实现方案(按你项目结构)
推荐文件:
```text
plugins/value_rank/
├─ __init__.py
├─ main.py
├─ config.toml
└─ README.md
```
## 7.1 `main.py` 关键职责
1. 继承 `MessagePluginInterface`
2. 注册 feature 权限(如 `VALUE_RANK`
3. 处理命令:`我的身价` / `身价排行` / `身价说明` / `重算身价`
4. 提供定时任务:每天 `04:00` 全量重算
5. 复用:`PointsDBOperator``MessageStorageDB`、联系人昵称管理
## 7.2 调度逻辑(对齐 `daily_ranking`
- `get_schedule_actions()` 返回 `value_rank_daily_recompute`
- `run_scheduled_action()` 按启用群批量执行
- 每群执行:
1. 拉取候选成员(近 30 天有消息或有积分记录)
2. 计算分项与总分
3. 生成 rank + title
4. upsert 到 `t_value_rank_snapshot`
5. (可选)推送 TopN
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## 8. 防刷与风控建议(必须做)
1. 发言去噪
- 过滤超短文本、纯命令、重复消息
2. 单日贡献上限
- 单用户单日“发言贡献值”设上限(例如 200 条)
3. 冷启动保护
- 新人有发言即可入榜,但不会瞬间冲顶
4. 异常波动检测
- 日涨跌超过阈值(如 ±40%)写日志,便于排查
---
## 9. V2 增量(社交中心度:被@
当你准备上线“被@”指标时,建议:
1. 在消息入库或消息处理总入口解析 `@` 数据
2. 日聚合写入 `t_value_rank_social_daily`
3. 新增权重项:
```text
score = 1000 * (0.30*P_norm + 0.35*M_norm + 0.20*A_norm + 0.15*C_norm) - penalty
```
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)
1. 第 1 天:建表 + 插件骨架 + `我的身价` 查询
2. 第 2 天:`身价排行` + 定时重算 + 排名持久化
3. 第 3 天:防刷规则 + 涨跌展示 + 管理员重算命令
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)
1. “被@权重 30%”
- 暂不建议直接上,先补采集链路,否则会造成空值偏差。
2. “倒数群友自动踢出警告”
- 建议改为轻量提醒,避免群体验冲突。
3. “打击低身价用户(禁言/掠夺)”
- 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。
4. 固定阈值称号
- 建议改为分位阈值,更适配不同规模群。
---
如果你愿意,下一步我可以直接把 `plugins/value_rank/main.py``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)。