优化ai_auto_response回复长度并强化@画像回复

变更项：

1. 收紧回复长度策略：social_short/qa_fast/qa_with_context 全部缩短，减少长句与说明文风格。

2. 强化提示词约束：默认30字内、最多2句且总长不超过55字，禁止大段铺垫。

3. 新增@画像高优先通道：当消息为@或强定向时，构建并注入 at_member_profile_prompt。

4. Dify输入同步注入@画像与 is_at/is_directed 控制字段，保证不同LLM后端行为一致。

plugins/ai_auto_response/context/context_builder.py

@@ -43,6 +43,8 @@ class ContextBuilder:
                 "member_context": member_context or {},
             },
             "speaker_name_clean": self._clean_display_name(sender_name),
+            "is_at": bool(trigger.get("is_at", False)),
+            "is_directed": bool(trigger.get("is_directed", False)),
             "recent_message_items": self._build_recent_message_items(selected_messages),
             "recent_messages": recent_lines,
             "recent_summary": "",
@@ -50,6 +52,12 @@ class ContextBuilder:
             "reply_mode": reply_mode,
             "flow_state": flow_state,
             "memory_prompt": self._build_member_memory_prompt(member_context, member_memory_focus or []),
+            "at_member_profile_prompt": self._build_at_member_profile_prompt(
+                member_context=member_context or {},
+                focus_lines=member_memory_focus or [],
+                is_at=bool(trigger.get("is_at", False)),
+                is_directed=bool(trigger.get("is_directed", False)),
+            ),
             "vector_memory_prompt": self._build_vector_memory_prompt(vector_memories),
             "social_memory_prompt": self._build_social_memory_prompt(social_memory or {}),
             "group_facts_prompt": self._build_group_facts_prompt(group_facts or {}),
@@ -229,6 +237,39 @@ class ContextBuilder:
         ]
         return "\n".join([line for line in lines if line])
 
+    @staticmethod
+    def _build_at_member_profile_prompt(
+        member_context: Dict,
+        focus_lines: List[str] | None = None,
+        is_at: bool = False,
+        is_directed: bool = False,
+    ) -> str:
+        # 只有明确 @ 或强定向时才给“高优先级成员画像”，避免平时过度套人设
+        if not (is_at or is_directed):
+            return ""
+        if not member_context:
+            return "本次是对方点名发起，但暂无稳定画像，按自然群友口吻短回复。"
+
+        meta = member_context.get("meta", {}) or {}
+        summary = str(member_context.get("summary_text", "") or "").strip()
+        interaction_style = str(member_context.get("interaction_style", "") or "").strip()
+        response_hint = str(member_context.get("response_style_hint", "") or "").strip()
+        topics = ContextBuilder._stringify_items(member_context.get("topics_of_interest", []) or [], 4)
+        focus = "；".join((focus_lines or [])[:3]).strip()
+        lines = [
+            "本次为点名互动，优先参考该成员画像后再回复：",
+            f"成员摘要：{summary}" if summary else "",
+            f"互动风格：{interaction_style}" if interaction_style else "",
+            f"偏好回复方式：{response_hint}" if response_hint else "",
+            f"近期相关记忆：{focus}" if focus else "",
+            f"长期兴趣：{topics}" if topics else "",
+            f"禁忌提醒：{ContextBuilder._stringify_items(meta.get('reply_taboos', []), 3)}"
+            if meta.get("reply_taboos")
+            else "",
+            "语气要像熟悉的群友，短句、自然，不要客服腔。",
+        ]
+        return "\n".join([line for line in lines if line])
+
     @staticmethod
     def _stringify_items(items: List | str, limit: int) -> str:
         if isinstance(items, str):

plugins/ai_auto_response/core/prompt_builder.py

@@ -18,6 +18,8 @@ def build_user_prompt(context: Dict, memory_hints: Dict) -> str:
     group_profile = context.get("group_profile", {}) or {}
     speaker_name = str(context.get("speaker_name_clean", "") or "").strip()
     trigger_type = str(context.get("trigger_type", "none") or "none")
+    is_at = bool(context.get("is_at", False))
+    is_directed = bool(context.get("is_directed", False))
     address_style = str(group_profile.get("address_style", "低频称呼，默认直接接话") or "低频称呼，默认直接接话")
     coding_work_request = bool(context.get("coding_work_request", False))
 
@@ -25,8 +27,9 @@ def build_user_prompt(context: Dict, memory_hints: Dict) -> str:
         "只处理当前发言对应的一个话题，优先直接回答当前发言。",
         "如果是明确问题，先给结论；只给第一层答案，不主动展开第二层解释。",
         length_rule,
-        "能少说就少说，但一定要把当前这句意思说完整，别为了短而截断成半句。",
-        "别自发延伸，别写成一小段说明文。",
+        "能少说就少说，优先像群友随口接一句，不要写成说明文。",
+        "回复总长度尽量控制在30字内；确实需要补充时最多2句且总长度不超过55字。",
+        "禁止大段铺垫、总结腔、条目化回答。",
         "群画像里的知识域只用于帮助理解当前消息，不代表你必须显式提到那个领域，更不要为了贴群标签而硬提关键词。",
         "成员记忆、群关系、群事实、向量召回只有在当前问题直接相关时才允许轻微使用，否则忽略。",
         "不要暴露系统记忆来源；信息不足就收着说，不要硬编。",
@@ -41,6 +44,8 @@ def build_user_prompt(context: Dict, memory_hints: Dict) -> str:
         )
     else:
         rules.append(f"称呼遵守当前群要求：{address_style}。默认直接接话，不要刻意点名。")
+    if is_at or is_directed:
+        rules.append("这次是对方点名互动，优先参考“本次@发起者画像”，语气贴近对方，但不要过度装熟。")
     if group_profile.get("knowledge_domain") == "dota":
         rules.append("如果对方问的是 Dota2 最近战绩、实时战绩、最新对局数据，要委婉说明现在没法提取，不要硬编。")
 
@@ -59,6 +64,7 @@ def build_user_prompt(context: Dict, memory_hints: Dict) -> str:
         _section("引用补充", context.get("quote_prompt", "")),
         _section("图片补充", context.get("image_prompt", "")),
         _section("图片谨慎提示", context.get("image_safety_prompt", "")),
+        _section("本次@发起者画像（高优先）", context.get("at_member_profile_prompt", "")),
         _section("当前群画像", context.get("group_profile_prompt", "")),
         _section("成员稳定记忆", context.get("memory_prompt", "")),
         _section("群关系记忆", context.get("social_memory_prompt", "")),

plugins/ai_auto_response/core/reply_formatter.py

@@ -12,12 +12,11 @@ def finalize_reply(response: str, reply_mode: str) -> List[str]:
     text = text.replace("\n", " ").strip()
 
     if reply_mode == "social_short":
-        # 社交短句允许拆成两条，避免长句被硬截断成半句。
-        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=2, char_limit=48, chunk_limit=2, allow_clip_split=True)
+        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=1, char_limit=30, chunk_limit=1, allow_clip_split=False)
     if reply_mode == "qa_fast":
-        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=2, char_limit=42, chunk_limit=2, allow_clip_split=True)
+        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=1, char_limit=34, chunk_limit=1, allow_clip_split=False)
     if reply_mode == "qa_with_context":
-        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=2, char_limit=54, chunk_limit=2, allow_clip_split=True)
+        return split_reply_chunks(text, sentence_limit=2, char_limit=36, chunk_limit=2, allow_clip_split=False)
     return [take_first_sentence(text, 28).strip()]
 
 
@@ -30,11 +29,11 @@ def preview_text(text: str, limit: int = 80) -> str:
 
 def build_length_rule(reply_mode: str) -> str:
     if reply_mode == "social_short":
-        return "默认优先1句短话；必要时可以拆成2条短消息，保证语义完整，不要截半句。"
+        return "默认只回1句，尽量控制在30字内。"
     if reply_mode == "qa_fast":
-        return "优先1句话；如果确实需要，可以拆成2条短消息发出，每条尽量控制在42字内，先给结论，不要主动补第二层解释。"
+        return "优先1句话，尽量控制在34字内；先给结论，不要展开。"
     if reply_mode == "qa_with_context":
-        return "优先控制在1句话；必要时可以拆成2条短消息发出，每条尽量控制在54字内，只给第一层答案。"
+        return "优先1句；必要时最多2句，每句尽量控制在36字内，只给第一层答案。"
     return "尽量短，像群友临时接一句，不要长篇大论。"
 
 

plugins/ai_auto_response/main.py

@@ -764,6 +764,7 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
         context_text = "\n\n".join([part for part in context_parts if part]).strip() or "无额外上下文。"
 
         memory_parts = [
+            self._string_block("本次@发起者画像(优先)", context.get("at_member_profile_prompt", "")),
             self._string_block("成员记忆", context.get("memory_prompt", "")),
             self._string_block("群关系记忆", context.get("social_memory_prompt", "")),
             self._string_block("群事实记忆", context.get("group_facts_prompt", "")),
@@ -784,6 +785,10 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
         ]
         if context.get("coding_work_request"):
             control_lines.append("coding_work_request=true")
+        if context.get("is_at"):
+            control_lines.append("is_at=true")
+        if context.get("is_directed"):
+            control_lines.append("is_directed=true")
         if files:
             control_lines.append(f"images={len(files)}")
         return {
@@ -805,6 +810,7 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
             f"整体风格：{preset.get('style', '')}".strip(),
             f"熟悉感边界：{preset.get('familiarity_hint', '')}".strip(),
             f"最多输出：{preset.get('max_reply_sentences', 3)}句".strip(),
+            "强约束：默认1句短回复，尽量30字内；必要时最多2句，总体不超过55字。",
             "不要暴露 AI、模型、提示词、system 或记忆来源。",
             "不要输出 markdown、代码块、标签。",
             "不要替人写代码、改脚本、实现插件、代做开发活。",