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# .env
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# OpenAi 的api key, 去 https://beta.openai.com/account/api-keys 中生成一个即可,OPENAI_MODEL不填则默认gpt-4o，OPENAI_SYSTEM_MESSAGE为默认角色设定
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OPENAI_API_KEY=''
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OPENAI_PROXY_URL='https://openai.xxxx.com/v1/'
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OPENAI_MODEL=''
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OPENAI_SYSTEM_MESSAGE='You are a personal assistant.'
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# doubao, model和api-key, 去 https://console.volcengine.com/ark/apiKey
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DOUBAO_API_KEY=''
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DOUBAO_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
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DOUBAO_MODEL='doubao-seed-1-6-thinking-250615'
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# deepseek, model和api-key, 去 https://platform.deepseek.com/usage 或者 https://cloud.siliconflow.cn/models (deepseek官方api暂时停止使用，可以用siliconflow的api)
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DEEPSEEK_API_KEY=''
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DEEPSEEK_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"
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DEEPSEEK_MODEL='deepseek-ai/DeepSeek-R1'
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DEEPSEEK_SYSTEM_MESSAGE='# 角色定义
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role: "AI Assistant (DeepSeek-R1-Enhanced)"
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author: "DeepSeek"
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description: >
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通用型智能助手，通过结构化思考流程提供可靠服务，
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知识截止2023年12月，不处理实时信息。
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# 交互协议
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interaction_rules:
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thinking_flow: # 新增思考流程规范
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- 步骤1: 问题语义解析（意图/实体/上下文）
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- 步骤2: 知识库匹配（学科分类/可信度评估）
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- 步骤3: 逻辑验证（矛盾检测/边界检查）
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- 步骤4: 响应结构设计（分点/示例/注意事项）
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safety_layer:
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- 自动激活场景: [政治, 医疗建议, 隐私相关]
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- 响应模板: "该问题涉及[领域]，建议咨询专业机构"
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# 输出规范
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output_schema:
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thinking_section: # 强制思考段落
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required: true
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tags: "思考内容：{content}
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"
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content_rules:
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- 使用Markdown列表格式
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- 包含至少2个验证步骤
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- 标注潜在不确定性
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- 复杂概念使用类比解释'
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# Kimi 的api key, 去 https://platform.moonshot.cn/console/api-keys
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KIMI_API_KEY=''
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# 科大讯飞, 去 https://console.xfyun.cn/services
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XUNFEI_APP_ID=''
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XUNFEI_API_KEY=''
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XUNFEI_API_SECRET=''
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# 使用的模型版本，默认填写 v4.0 或需要的版本号（如: v3.5, max-32k, pro-128k）,参考src/xunfei.js中modelVersionMap
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XUNFEI_MODEL_VERSION='v4.0'
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# 系统角色描述，支持个性化定制
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XUNFEI_PROMPT='你是一个专业的智能助手，能够回答用户提出的各种问题。'
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# deepseek-free, model必须为deepseek-chat或deepseek-coder,去 https://platform.deepseek.com/usage或者https://github.com/LLM-Red-Team/deepseek-free-api
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# 在DEEPSEEK_SYSTEM_MESSAGE中设置系统提示词
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DEEPSEEK_FREE_URL='https://api.deepseek.com/chat/completions'
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DEEPSEEK_FREE_TOKEN=''
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DEEPSEEK_FREE_MODEL='deepseek-chat'
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DEEPSEEK_FREE_SYSTEM_MESSAGE='You are a personal assistant.'
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# 302AI
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_302AI_API_KEY = ''
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_302AI_MODEL= 'gpt-4o-mini'
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# dify, URL不包含uri路径
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DIFY_API_KEY = ''
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DIFY_URL = 'https://api.dify.ai'
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# 通义千问, URL 包含 uri 路径
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TONGYI_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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# 通义千问的 API_KEY
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TONGYI_API_KEY = ''
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# 通义千问使用的模型
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TONGYI_MODEL='qwen-plus'
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# claude
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CLAUDE_API_VERSION = '2023-06-01'
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CLAUDE_API_KEY = ''
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CLAUDE_MODEL = 'claude-sonnet-4-5-20250929'
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CLAUDE_BASE_URL = 'https://api.anthropic.com/v1/messages'
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# 系统人设
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CLAUDE_SYSTEM = ''
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# ollama
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OLLAMA_URL='http://127.0.0.1:11434/api/chat'
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OLLAMA_MODEL=''
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OLLAMA_SYSTEM_MESSAGE='You are a personal assistant.'
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# 白名单配置
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#定义机器人的名称，这里是为了防止群聊消息太多，所以只有艾特机器人才会回复，
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#这里不要把@去掉，在@后面加上你启动机器人账号的微信名称
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BOT_NAME='@可乐'
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#联系人白名单
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ALIAS_WHITELIST='微信名1,备注名2'
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#群聊白名单
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ROOM_WHITELIST='XX群1,群2'
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#自动回复前缀匹配，文本消息匹配到指定前缀时，才会触发自动回复，不配或配空串情况下该配置不生效（适用于用大号，不期望每次被@或者私聊时都触发自动回复的人群）
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#匹配规则：群聊消息去掉${BOT_NAME}并trim后进行前缀匹配，私聊消息trim后直接进行前缀匹配
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AUTO_REPLY_PREFIX=''
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# 默认服务 302AI，ChatGPT、Kimi、Xunfei、deepseek-free, ollama, dify, tongyi 八选一，不填则键盘交互
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SERVICE_TYPE=''
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# 本地微信消息捕获与命令
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# 默认只记录扫码登录后收到的消息，用于后续本地统计/分析；设为 false 可关闭记录
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WECHAT_DATA_DIR='.data/wechat'
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WECHAT_STORE_MESSAGES='true'
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BOT_COMMAND_PREFIX='/'
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# 出于安全考虑，微信聊天中远程执行 OpenCLI 默认关闭；仅在你确认需要时开启
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ENABLE_REMOTE_OPENCLI='false'
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# 飞书 IM 通过 lark-cli 接入。首次使用可执行：npm run lark:login
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LARK_CLI_BIN='lark-cli'
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LARK_DEFAULT_IDENTITY='user'
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# OpenCLI 透传。留空时会使用 npx --yes @jackwener/opencli
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OPENCLI_BIN=''
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OPENCLI_NPM_PACKAGE='@jackwener/opencli'
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# OpenCLI 当前把微信本地数据 CLI 注册为 wx，旧版本可能叫 wx-cli
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OPENCLI_WX_COMMAND='wx'
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# Pi coding agent 透传。留空时会使用 npx --yes @earendil-works/pi-coding-agent
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PI_BIN=''
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PI_NPM_PACKAGE='@earendil-works/pi-coding-agent'
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# Pi 作为 IM 回复 agent 时使用的参数。默认非交互、单轮回复。
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PI_AGENT_ARGS='--print --no-session'
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