🌸 柒槿年 (QJinEra)

“在 100 万次无状态的对话中，唯独记住了关于你的那 1KB。”

一个基于 AliceBot + NapCat 的拟人化 QQBot，拥有记忆、情感和灵魂。

柒槿年 (QJinEra) 旨在打破传统 Bot "一问一答" 的僵硬模式。她能感知情绪、主动插话、分条回复，并像老朋友一样随着时间推移记住你的喜好与经历。

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✨ 核心特性 (V2.0)

🧠 三模型协同 (The Trinity)

抛弃单一模型，采用类似人脑的分层架构：

1. 判官模型 (The Judge)：潜意识层。实时分析群聊，决定是否插嘴、是否吃瓜、是否有值得记住的信息。
2. 写手模型 (The Writer)：意识层。负责生成高情商、符合人设的回复。
3. 记忆提取器 (The Extractor)：海马体。从对话中精准提取关于用户的新事实 (Facts) 并存入长期记忆。

💾 增量式记忆 (Gemini Style)

• 不再是一段死板的描述，而是一条条鲜活的事实。
• 示例：
  • 2025-12-26 记录：用户喜欢吃菠萝披萨
  • 2025-12-27 记录：用户最近在熬夜重构代码
• 聊天时，她会不经意地提起这些往事，给你“被记住”的浪漫感。

🗣️ 拟人化交互

• 分条发送：根据内容长度，自动拆分成 1-5 条短消息发送，像真人一样“蹦”出消息。
• 打字延迟：模拟人类的输入速度，拒绝秒回。
• 主动社交：群冷场时主动抛出话题，或者看到感兴趣的话题（如“吃瓜”、“求夸”）主动凑热闹。

📡 赛博大脑监控 (Dashboard)

内置 Streamlit 实时监控面板：

• 思维流：实时看到 Bot 在想什么（“这句该插嘴吗？”、“他在求夸吗？”）。
• 记忆流：实时目睹关于你的记忆是如何被提取和存储的。
• 自动刷新：支持挂机监控。

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🚀 快速开始

1. 环境准备

确保已安装 Python 3.10+。

git clone https://github.com/LeNotFound/QJinEra.git
cd QJinEra

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置

1. 复制示例配置：

   cp example.config.toml config.toml

2. 编辑 config.toml，填入你的 LLM API Key (支持 OpenAI 格式，推荐 Gemini Flash 系列)：

   [llm]
   api_base = "..."
   api_key = "sk-..."
   # 推荐配置
   judge_model = "gemini-2.5-flash-lite"  # 判官（快且便宜）
   chat_model = "gemini-2.5-flash"        # 写手（高智商）

3. 确保 NapCat (OneBot v11) 正在运行，WS 地址默认为 ws://127.0.0.1:3001。

4. 运行 Bot

python main.py

5. 启动监控面板 (Dashboard)

在新的终端窗口运行：

streamlit run dashboard.py

打开浏览器访问 http://localhost:8501，开启顶部的 Auto Refresh 开关即可。

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📂 目录结构

QJinEra/
├── config.toml           # 核心配置文件 (Prompt, API, 阈值)
├── main.py               # Bot 启动入口
├── dashboard.py          # Streamlit 监控面板
├── qjinera.db            # SQLite 数据库 (自动生成)
├── plugins/              # AliceBot 插件
│   ├── core.py           # [核心] 消息流处理与模型调度
│   └── scheduler.py      # [定时] 主动话题任务
├── services/             # 业务服务层
│   ├── llm.py            # LLM 接口封装 (Judge/Chat/Extract)
│   ├── topic.py          # 话题与上下文管理
│   └── storage.py        # 数据库操作 (Memories/Logs)
└── docs/                 # 文档

📝 开发计划

• 三模型架构 (Judge/Chat/Extract)
• 增量记忆系统
• Streamlit 监控面板
• 主动话题与插嘴策略
• RAG 向量检索 (支持超长历史)
• 视觉模态 (看懂表情包)
• 语音回复 (RVC/EdgeTTS)

📄 License

GPLv3