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为了指导研发团队实现这个**“群聊社交关系图（Social Network Analysis, SNA）”**插件，我为你起草了一份技术设计文档（Markdown 格式）。这份文档涵盖了从数据采集、核心算法到可视化渲染的全流程。

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插件开发指引：群聊社交关系图 (Social Network Analysis)

1. 需求背景

通过对群聊中用户间的互动（@、回复、共同话题）进行建模，生成一张直观的社交关系图。旨在通过可视化“小圈子”、“核心人物”和“舔狗指数”，提升群成员的互动欲望和社群归属感。

2. 核心逻辑架构

2.1 数据采集层 (Data Collection)

需要监听群聊消息流，提取以下关键信息：

• 发送者 (Sender ID)
• 接收者 (Target ID)：通过正则表达式提取消息中的 @昵称 或对特定消息的“回复”。
• 互动频率 (Weight)：记录 A 与 B 之间互动的累计次数。
• 情感倾向 (Sentiment)：可选，利用现有的 AI 能力判断互动是“友好”还是“对立”。

2.2 核心算法层 (Processing)

使用 图论 (Graph Theory) 对数据进行建模：

• 节点 (Node)：每个群成员为一个节点。
  • 计算指标： 度中心性 (Degree Centrality)。被连接数越多，节点在图中越大。
• 连线 (Edge)：成员间的互动。
  • 计算指标： 权重 (Weight)。互动频率越高，线段越粗。
  • 方向性： 区分单向（A -> B）和双向（A <-> B）。

2.3 可视化渲染层 (Visualization)

采用 力导向布局算法 (Force-Directed Layout)。

• 算法原理： 互动的节点产生引力，非互动节点产生斥力，最终达到动态平衡。
• 视觉编码规则：
  1. 节点大小 \propto 影响力指数。
  2. 边框颜色 = 联动“身价排行榜”等级（如：金/银/铜/灰）。
  3. 线段粗细 \propto 互动频率。
  4. 线段颜色 = 情感值（绿色-亲密，灰色-普通，红色-冲突）。

3. 技术栈建议

• 后端计算： Python (NetworkX) —— 强大的图计算库，支持各种中心性算法。
• 图像渲染：
  • 方案 A (静态图)： Matplotlib + PyGraphviz。优点是生成速度快，直接发送图片文件到群聊。
  • 方案 B (动态/高清)： Pyvis 或 Plotly。生成 HTML 后通过无头浏览器（Playwright/Selenium）截图发群。
• 存储： Redis 或 MongoDB。记录滚动的近 7 天互动数据（建议设置 TTL，只看短期活跃关系）。

4. 关键 API 定义示例 (伪代码)

class SNAGenerator:
    def __init__(self, group_id):
        self.G = nx.DiGraph() # 创建有向图

    def add_interaction(self, from_user, to_user, weight=1):
        """记录一次互动"""
        if self.G.has_edge(from_user, to_user):
            self.G[from_user][to_user]['weight'] += weight
        else:
            self.G.add_edge(from_user, to_user, weight=weight)

    def generate_report(self):
        """计算核心指标"""
        # 计算影响力排名
        centrality = nx.degree_centrality(self.G)
        # 计算社区/小圈子
        communities = nx.community.greedy_modularity_communities(self.G.to_undirected())
        return centrality, communities

    def draw(self, output_path):
        """渲染并保存图片"""
        # 调用绘图逻辑...
        pass

5. 运营整活建议 (Feature List)

1. 每周社交周报：每周一早上推送上周的“群势力分布图”。
2. CP 鉴定：指令 !cp @A @B，调取两人连线权重，计算“纯真度”或“舔狗指数”。
3. 社交破冰：发现孤立节点（潜水员）时，机器人自动建议核心节点去 @ 对方。

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Liu Wei 备注： 研发在实现时，重点在于 stats_collector 数据的实时接入。如果群成员超过 200 人，绘图时需要剔除权值过低的线段，否则会导致“蜘蛛网”现象，降低可读性。