chore: sync current WechatHookBot workspace
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plugins/AIChat/config.toml
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@@ -0,0 +1,216 @@
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# AI 聊天插件配置
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[plugin]
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enabled = true
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name = "AIChat"
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description = "AI 聊天插件，支持自定义模型和人设"
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[api]
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# API 配置
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# 接口模式：
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# - auto（自动识别 URL）
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# - openai_chat_completions（/v1/chat/completions）
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# - openai_responses（/v1/responses）
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# - openai_completions（/v1/completions）
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# - gemini_generate_content（/v1beta/models/...:generateContent）
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# - claude_messages（/v1/messages）
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mode = "auto"
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url = "https://freeapi.dgbmc.top/v1/chat/completions"
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model = "gpt-5.2"
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api_key = "sk-vtr56l4f1VIiTqiT8DDihq11U5Fs92SOS3FTgBKu5WIFjce8"
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timeout = 1200
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max_tokens = 8192 # 最大输出 token 数（防止回复被截断）
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context_limit = 200000 # 模型上下文窗口大小（用于 /context 统计）
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[proxy]
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# 代理配置（可选）
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enabled = false # 是否启用代理
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type = "socks5" # 代理类型：socks5, http, https
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host = "38.55.107.103" # 代理服务器地址
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port = 53054 # 代理服务器端口
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# username = "" # 代理用户名（可选）
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# password = "" # 代理密码（可选）
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[prompt]
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# 人设文件名（放在 prompts 文件夹下）
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system_prompt_file = "瑞依.txt"
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[output]
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# 输出后处理（用于强制满足提示词约束）
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# - strip_thinking: 移除 <think>...</think> / “思考：...” 等外显思考内容
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# - strip_markdown: 移除常见 Markdown 标记（保留正文内容）
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strip_thinking = true
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strip_markdown = true
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[behavior]
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# 触发方式：all=所有消息, mention=@机器人, keyword=关键词触发
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trigger_mode = "mention"
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# 串行回复：同一会话内一次只处理一条 AI 回复，避免多人同时@导致串线
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serial_reply = true
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# 关键词列表（trigger_mode=keyword 时生效）
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keywords = ["ai", "问问"]
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# 是否回复群聊
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reply_group = true
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# 是否回复私聊
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reply_private = true
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[memory]
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# 记忆功能配置
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enabled = true # 是否启用记忆功能
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max_messages = 1000 # 每个会话最大记忆消息数
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clear_command = "/清空记忆" # 清空记忆的命令
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[history]
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# 群组历史记录配置
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enabled = true # 是否启用群组历史记录
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max_history = 2000 # 每个群组最多保存多少条历史消息
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max_context = 100 # 发送给 AI 的最大上下文消息数（推荐 10-30，避免超时）
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history_dir = "history" # 历史记录存储目录
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sync_bot_messages = true # 将机器人发出的消息同步写入群聊 history（用于避免上下文缺失导致的工具误触/重复）
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[image_description]
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# 图片描述配置（用于自动描述用户发送的图片）
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enabled = true # 是否启用自动图片描述
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api_url = "https://freeapi.dgbmc.top/v1/chat/completions" # 图片描述专用接口（留空则复用 [api].url）
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api_key = "sk-akZaABoONVyr951SAm6lzcj3Qhyc4XE5MorX3KNmZCJpYqom" # 图片描述专用密钥（留空则复用 [api].api_key）
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model = "gpt-5.2" # 用于图片描述的模型（可以用便宜的模型）
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prompt = "请以客观、中立的方式，用中文非常详细地描述这张图片的全部可见内容：包括整体场景和背景（地点、环境、光线、时间、氛围等）、画面构图（前景/中景/背景中的元素及其相对位置）、所有人物或角色的外观特征（大致年龄、性别、体型、肤色、发型、服装、表情）、姿势和具体动作、与物体或其他人物的互动、所有重要物体与细节（颜色、形状、材质、状态），以及画面中的全部文字（逐字抄写并说明位置、字体样式和颜色，如标语、招牌、屏幕内容、图标等）；不要加入主观评价或推测，不要说多余的话，只输出对画面本身全面、细致、准确的客观描述。" # 图片描述提示词
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max_tokens = 8192 # 最大输出 token 数（1000 约等于 500-700 中文字）
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[video_recognition]
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# 视频识别配置（用于引用视频消息时的AI理解）
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enabled = true # 是否启用视频识别
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model = "gemini-3-pro-preview" # 视频识别模型（Gemini 系列）
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max_tokens = 8192 # 最大输出 token 数
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timeout = 1200 # API 超时时间（秒），视频处理较慢
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max_size_mb = 40 # 最大视频文件大小（MB），超过则跳过
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# Gemini 原生 API 配置（视频识别专用）
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api_url = "https://freeapi.dgbmc.top/v1beta/models" # Gemini API 地址
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api_key = "sk-akZaABoONVyr951SAm6lzcj3Qhyc4XE5MorX3KNmZCJpYqom" # Gemini API Key
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[rate_limit]
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# 限流配置（防止消息轰炸和API滥用）
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enabled = true # 是否启用限流
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# AI 聊天限流
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ai_chat_limit = 20 # 每用户每分钟最多触发 AI 聊天次数
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ai_chat_window = 60 # 时间窗口（秒）
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# 超限提示消息
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rate_limit_message = "⚠️ 消息太频繁了，请 {seconds} 秒后再试~"
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[redis]
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# Redis 存储配置（用于对话历史持久化）
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# 注意：Redis 连接由 MessageLogger 插件初始化，这里只是配置存储参数
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use_redis_history = true # 是否使用 Redis 存储对话历史（false 则使用 JSON 文件）
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chat_history_ttl = 86400 # 对话历史过期时间（秒），默认24小时
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group_history_ttl = 172800 # 群聊历史过期时间（秒），默认48小时
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[tools]
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# LLM 工具过滤配置
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# 过滤模式: "all" = 启用所有工具, "whitelist" = 仅启用白名单, "blacklist" = 禁用黑名单
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mode = "blacklist"
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# 工具智能选择：仅在当前消息明显需要时才把工具提供给模型，减少误触函数工具
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smart_select = true
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# 放宽绘图工具触发：允许模型输出文本 JSON 工具调用时触发绘图
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loose_image_tool = true
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# 是否异步执行工具（true=后台执行，false=前台等待）
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async_execute = false
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# 工具执行后是否让 AI 基于工具结果再回复一条自然语言总结（Eridanus 风格）
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followup_ai_reply = true
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# 是否注入函数调用规则提示词（建议开启，减少误触发/JSON泄露）
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rule_prompt_enabled = true
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whitelist = [
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"flow2_ai_image_generation",
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"sora_video_generation",
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"search_music",
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"search_playlet",
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"web_search",
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"get_daily_news",
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"get_epic_free_games",
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"user_signin",
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"check_profile",
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"deer_checkin",
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]
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blacklist = [
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"generate_image",
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"jimeng_ai_image_generation",
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"kiira2_ai_image_generation",
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]
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# 工具执行超时配置（秒）
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[tools.timeout]
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default = 1200 # 默认超时时间
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# === 图片生成类工具（需要较长时间）===
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generate_image = 1200 # ZImageTurbo 绘图
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nano_ai_image_generation = 1200 # NanoImage 绘图
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flow2_ai_image_generation = 1200 # Flow2API 绘图
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# === 视频生成类工具（需要更长时间）===
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sora_video_generation = 1200 # Sora2API 视频生成
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grok_video_generation = 1200 # GrokVideo 视频生成
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get_random_video = 1200 # 随机视频
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# === 搜索类工具 ===
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web_search = 1200 # 网页搜索
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tavily_web_search = 1200 # Tavily 搜索
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search_music = 1200 # 音乐搜索
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search_playlet = 1200 # 短剧搜索
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get_random_image = 1200 # 随机图片
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# === 新闻类工具 ===
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get_daily_news = 1200 # 每日新闻
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get_epic_free_games = 1200 # Epic 免费游戏
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get_kfc = 1200 # KFC 文案
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# === 签到和打卡类工具 ===
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user_signin = 1200 # 用户签到
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check_profile = 1200 # 查看资料
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deer_checkin = 1200 # 鹿打卡
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view_calendar = 1200 # 查看日历
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makeup_checkin = 1200 # 补签
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# === 旅行规划类工具 ===
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search_location = 1200 # 搜索地点
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search_poi = 1200 # 搜索 POI
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search_nearby = 1200 # 搜索附近
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plan_route = 1200 # 规划路线
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get_travel_info = 1200 # 获取旅行信息
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plan_detailed_trip = 1200 # 详细行程规划（调用多个API，需要较长时间）
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# === 群聊总结（需要较长时间）===
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generate_summary = 1200 # 群聊总结
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# 工具并发控制
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[tools.concurrency]
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max_concurrent = 5 # 最大并发执行工具数
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# 完整工具清单请参考: plugins/AIChat/LLM_TOOLS.md
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# 向量长期记忆配置（基于 Chroma 向量数据库）
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# 每 N 条群聊消息自动用 LLM 总结，存入向量库，AI 回复时检索相关历史摘要注入上下文
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# 注意：此功能与【持久记忆】（用户手动添加）互不干扰
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[vector_memory]
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enabled = true # 是否启用向量记忆
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chroma_db_path = "data/chroma_db" # Chroma 持久化存储路径（相对于插件目录）
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# SiliconFlow Embedding API 配置
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embedding_url = "https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings"
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embedding_model = "BAAI/bge-m3"
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embedding_api_key = "sk-dlqrblcqtmgnnnppjtmftiogysoeynzytgqemuomjnzvjzva" # 硅基流动 API Key
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# 摘要配置
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summarize_every = 80 # 每多少条群聊消息触发一次摘要
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summary_model = "" # 摘要用的模型（留空则复用 [api].model）
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summary_max_tokens = 8192 # 摘要最大输出 token 数
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# 检索配置
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retrieval_top_k = 5 # 每次检索返回的最大摘要数
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retrieval_min_score = 0.55 # 最低相似度阈值（cosine distance，越小越相似）
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max_inject_chars = 32768 # 注入到 system prompt 的最大字符数
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retrieval_log_candidates = true # 是否在控制台打印每条候选摘要（命中/过滤/距离）
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retrieval_log_injected = true # 是否打印最终注入给 AI 的摘要预览
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retrieval_log_max_chars = 220 # 日志里每条摘要最多显示字符数（防止刷屏）
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