斗鱼日报切换Dify工作流并补齐迁移文档
1. douyu插件新增Dify专用日报调用封装，按provider分流，Dify走run(inputs)并传task_type与结构化payload。\n2. 修正斗鱼日报与弹幕总结生成路径，统一改为新封装，保证Dify workflow可接收完整提示词与元信息。\n3. 新增llm后端dify_workflow_douyu_daily_report模板配置，约定workflow_output_key=text与更高超时。\n4. 斗鱼插件report_api后端切换为dify_workflow_douyu_daily_report。\n5. 新增Dify工作流设计文档，包含输入字段、节点编排、代码节点示例与上线检查步骤。
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liuwei
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AGENTS.md
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AGENTS.md
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@@ -0,0 +1,7 @@
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# AGENTS.md
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## 编码要求
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1. 每次编码需要书写详细的中文注释
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2. 每次写完了之后需要执行commit
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3. 每次提交commit需要用中文写清楚这次提交的变更项
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config.yaml
12
config.yaml
@@ -66,6 +66,18 @@ llm:
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workflow_output_key: "text"
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response_mode: "streaming"
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request_timeout: 180
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dify_workflow_douyu_daily_report:
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provider: "dify"
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mode: "workflow"
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# 斗鱼日报专用工作流：请替换为你在 Dify 上创建的“斗鱼日报”应用 Key。
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api_key: ""
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api_base_url: "http://192.168.2.240/v1"
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endpoint: "workflows/run"
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# 工作流最终输出字段建议固定为 text，便于统一客户端直接读取结果文本。
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workflow_output_key: "text"
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response_mode: "blocking"
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# 斗鱼日报 payload 较大，适当提高超时时间，避免高峰时段超时回退。
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request_timeout: 240
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dify_chat_global_news:
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provider: "dify"
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mode: "chat"
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docs/dify_douyu_daily_report_workflow.md
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109
docs/dify_douyu_daily_report_workflow.md
Normal file
@@ -0,0 +1,109 @@
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# Dify 工作流设计：斗鱼日报迁移
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## 1. 目标
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- 让 `plugins/douyu` 的日报生成从 OpenAI-compatible 切到 Dify Workflow。
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- 同一个工作流同时处理两类任务：`daily_report`（整段日报）和 `danmu_summary`（图片上半部分弹幕总结）。
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- 输出字段统一为 `text`，与项目内 `workflow_output_key` 对齐。
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## 2. 项目侧输入约定
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斗鱼插件会向 Dify Workflow 发送以下输入（`inputs`）：
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- `task_type`: 任务类型，值为 `daily_report` 或 `danmu_summary`
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- `query`: 用户提示词（等价于 `user_prompt`）
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- `system_prompt`: 系统提示词
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- `user_prompt`: 用户提示词
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- `report_payload`: 结构化 payload（对象）
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- `report_payload_json`: payload 的 JSON 字符串
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- `room_id`: 房间号
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- `anchor_day`: 报告日期，例如 `2026-04-20`
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- `nickname`: 主播昵称
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- `max_length`: 最大输出长度（默认 1800）
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## 3. Dify 工作流节点编排
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按以下顺序创建节点。
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1. `Start`
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- 输入变量按“项目侧输入约定”逐个创建。
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2. `Code` 节点（命名建议：`build_prompt`）
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- 作用：根据 `task_type` 统一拼装最终 prompt，避免在 LLM 节点里写复杂模板。
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- 输入：`task_type`、`system_prompt`、`user_prompt`、`report_payload_json`、`max_length`
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- 输出：
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- `final_prompt`
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- `safe_max_length`
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- Python 示例：
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```python
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import json
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def main(task_type: str, system_prompt: str, user_prompt: str, report_payload_json: str, max_length: int = 1800):
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task = (task_type or "").strip().lower()
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length = int(max_length or 1800)
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payload_text = report_payload_json or "{}"
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# 统一模板：保留项目侧 prompt，同时附加长度约束。
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if task == "danmu_summary":
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suffix = "\\n\\n请严格输出弹幕总结，不要输出运营策略，不要使用代码块。"
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else:
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suffix = "\\n\\n请严格输出完整日报正文，不要输出代码块。"
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final_prompt = (
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f"{system_prompt or ''}\\n\\n"
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||||
f"{user_prompt or ''}\\n\\n"
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||||
f"【输出长度约束】最多 {length} 字。\\n"
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||||
f"【结构化材料】{payload_text}"
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||||
f"{suffix}"
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).strip()
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return {
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||||
"final_prompt": final_prompt,
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||||
"safe_max_length": length,
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}
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```
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3. `LLM` 节点（命名建议：`report_llm`）
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- 模型建议：你当前 Dify 可用的大模型里，优先选长上下文、中文稳定的模型。
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- 输入：`build_prompt.final_prompt`
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- 参数建议：
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- Temperature：`0.2 - 0.4`
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- Max tokens：`1200 - 2000`（按模型上限调整）
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4. `Code` 节点（命名建议：`normalize_output`）
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- 作用：做统一清洗与截断，确保最终给项目的是纯文本。
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- 输入：`report_llm.text`、`build_prompt.safe_max_length`
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- 输出：`text`
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- Python 示例：
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```python
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def main(text: str, safe_max_length: int = 1800):
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value = (text or "").strip()
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max_len = int(safe_max_length or 1800)
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||||
# 清理连续空行，避免图片模板排版过疏。
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while "\\n\\n\\n" in value:
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value = value.replace("\\n\\n\\n", "\\n\\n")
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if len(value) > max_len:
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value = value[: max_len - 20].rstrip() + "\\n...(已截断)"
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return {"text": value}
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```
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5. `End`
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- 输出变量固定为 `text`。
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## 4. 关键配置要求
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- Dify 应用类型选择 `Workflow`。
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- API 路径使用 `/v1/workflows/run`。
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- 项目侧 `workflow_output_key` 必须为 `text`。
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- 响应模式建议 `blocking`，避免日报场景流式拼接不完整。
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## 5. 仓库内已完成的切换项
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- `plugins/douyu/main.py`：新增 Dify 专用输入封装与 provider 分流调用。
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- `plugins/douyu/config.toml`：`report_api.backend` 已切换为 `dify_workflow_douyu_daily_report`。
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- `config.yaml`：新增 `llm.backends.dify_workflow_douyu_daily_report` 模板配置。
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## 6. 上线前检查
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1. 在 `config.yaml` 填入 Dify 工作流真实 `api_key`。
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2. 执行群命令：`#强制斗鱼弹幕日报 2026-04-19`。
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3. 观察日志是否出现 `斗鱼每日报告 LLM 生成失败`。
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4. 若失败，先在 Dify 控制台手动 Run，确认 `End.text` 有值。
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@@ -27,6 +27,5 @@ daily_report_send_image = true
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audience_stats_sample_interval_seconds = 0
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[Douyu.report_api]
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backend = "openai_compatible_ai_auto_response"
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temperature = 0.3
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max_tokens = 900
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# 切换到 Dify 斗鱼日报专用工作流；对应配置位于根目录 config.yaml 的 llm.backends。
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backend = "dify_workflow_douyu_daily_report"
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@@ -1828,14 +1828,94 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
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||||
def _build_operator_summary_lines(self, payload: Dict[str, Any]) -> List[str]:
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return [line.strip()[2:].strip() for line in self._build_operator_summary_text(payload).splitlines() if line.strip().startswith("- ")]
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def _build_dify_daily_report_inputs(
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self,
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*,
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task_type: str,
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||||
system_prompt: str,
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||||
user_prompt: str,
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||||
payload: Dict[str, Any],
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) -> Dict[str, Any]:
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"""
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组装斗鱼日报在 Dify Workflow 下的输入参数。
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设计目标：
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1. 让工作流既能拿到“最终自然语言提示词”，也能拿到“结构化原始载荷”；
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2. 让一个工作流通过 task_type 同时处理「日报正文」和「弹幕摘要」两类任务；
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3. 保留关键元信息，便于在工作流内做分支、日志与降级兜底。
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"""
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||||
meta = payload.get("report_meta", {}) or {}
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||||
room_id = str(meta.get("room_id") or "").strip()
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||||
anchor_day = str(meta.get("anchor_day") or "").strip()
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||||
nickname = str(meta.get("nickname") or meta.get("room_name") or "").strip()
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payload_json = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
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return {
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# 任务路由字段：在 Dify 条件分支里用于区分日报正文/弹幕摘要。
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"task_type": task_type,
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# 兼容 Workflow 中直接读取 query 的场景。
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"query": user_prompt,
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# 保留原有两段提示词，便于工作流内部二次拼装或调试。
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"system_prompt": system_prompt,
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"user_prompt": user_prompt,
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# 结构化报告载荷：既提供对象，也提供 JSON 文本，适配不同节点处理能力。
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"report_payload": payload,
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||||
"report_payload_json": payload_json,
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||||
# 关键元信息：用于日志、标题拼接、数据看板或异常追踪。
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||||
"room_id": room_id,
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||||
"anchor_day": anchor_day,
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||||
"nickname": nickname,
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||||
# 控制输出长度：避免 Dify 侧生成超长内容后再被本地硬截断。
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"max_length": int(self._daily_report_max_length or 1800),
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}
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def _call_daily_report_llm(
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self,
|
||||
*,
|
||||
task_type: str,
|
||||
system_prompt: str,
|
||||
user_prompt: str,
|
||||
payload: Dict[str, Any],
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||||
tag: str,
|
||||
) -> str:
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||||
"""
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||||
统一封装斗鱼日报 LLM 调用。
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- Dify provider：走 run(inputs) 进入 Workflow，确保输入结构稳定可编排；
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||||
- 其他 provider：保持原 chat(system,user) 行为，兼容现有 OpenAI-compatible 配置。
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"""
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||||
if not self._daily_report_llm_client:
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||||
return ""
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||||
meta = payload.get("report_meta", {}) or {}
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||||
room_id = str(meta.get("room_id") or "").strip()
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||||
user_id = f"douyu_daily_report_{room_id or 'unknown'}"
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||||
if self._daily_report_llm_client.provider == "dify":
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||||
inputs = self._build_dify_daily_report_inputs(
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||||
task_type=task_type,
|
||||
system_prompt=system_prompt,
|
||||
user_prompt=user_prompt,
|
||||
payload=payload,
|
||||
)
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||||
result = self._daily_report_llm_client.run(
|
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prompt=user_prompt,
|
||||
user=user_id,
|
||||
inputs=inputs,
|
||||
tag=tag,
|
||||
)
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return str((result or {}).get("text", "") or "").strip()
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||||
return self._daily_report_llm_client.chat(
|
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system_prompt,
|
||||
user_prompt,
|
||||
user_id=user_id,
|
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).strip()
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||||
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||||
async def _generate_danmu_summary_text(self, payload: Dict[str, Any]) -> str:
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||||
if self._daily_report_use_llm and self._daily_report_llm_client:
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||||
system_prompt, user_prompt = self._build_danmu_summary_prompt(payload)
|
||||
result = await asyncio.to_thread(
|
||||
self._daily_report_llm_client.chat,
|
||||
system_prompt,
|
||||
user_prompt,
|
||||
f"douyu_danmu_summary_{(payload.get('report_meta', {}) or {}).get('room_id', '')}",
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||||
self._call_daily_report_llm,
|
||||
task_type="danmu_summary",
|
||||
system_prompt=system_prompt,
|
||||
user_prompt=user_prompt,
|
||||
payload=payload,
|
||||
tag=f"douyu_danmu_summary_{(payload.get('report_meta', {}) or {}).get('room_id', '')}",
|
||||
)
|
||||
if result:
|
||||
return result.strip()
|
||||
@@ -1919,10 +1999,12 @@ class DouyuPlugin(MessagePluginInterface):
|
||||
if self._daily_report_use_llm and self._daily_report_llm_client:
|
||||
system_prompt, user_prompt = self._build_daily_report_prompt(payload)
|
||||
result = await asyncio.to_thread(
|
||||
self._daily_report_llm_client.chat,
|
||||
system_prompt,
|
||||
user_prompt,
|
||||
f"douyu_daily_report_{(payload.get('report_meta', {}) or {}).get('room_id', '')}",
|
||||
self._call_daily_report_llm,
|
||||
task_type="daily_report",
|
||||
system_prompt=system_prompt,
|
||||
user_prompt=user_prompt,
|
||||
payload=payload,
|
||||
tag=f"douyu_daily_report_{(payload.get('report_meta', {}) or {}).get('room_id', '')}",
|
||||
)
|
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if result:
|
||||
text = result.strip()
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