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.gitignore

@@ -11,7 +11,6 @@ run_maibot_core.bat
 run_voice.bat
 run_napcat_adapter.bat
 run_ad.bat
-s4u.s4u
 llm_tool_benchmark_results.json
 MaiBot-Napcat-Adapter-main
 MaiBot-Napcat-Adapter
@@ -27,6 +26,7 @@ run.bat
 log_debug/
 run_amds.bat
 run_none.bat
+docs-mai/
 run.py
 message_queue_content.txt
 message_queue_content.bat

README.md

@@ -112,7 +112,7 @@
 ## 🙋 贡献和致谢
 你可以阅读[开发文档](https://docs.mai-mai.org/develop/)来更好的了解麦麦!  
 MaiCore 是一个开源项目，我们非常欢迎你的参与。你的贡献，无论是提交 bug 报告、功能需求还是代码 pr，都对项目非常宝贵。我们非常感谢你的支持！🎉  
-但无序的讨论会降低沟通效率，进而影响问题的解决速度，因此在提交任何贡献前，请务必先阅读本项目的[贡献指南](docs/CONTRIBUTE.md)。(待补完)  
+但无序的讨论会降低沟通效率，进而影响问题的解决速度，因此在提交任何贡献前，请务必先阅读本项目的[贡献指南](docs-src/CONTRIBUTE.md)。(待补完)  
 
 ### 贡献者
 

changelogs/changelog.md

@@ -1,8 +1,46 @@
 # Changelog
 ## [0.11.5] - 2025-11-21
-### 功能更改和修复
-- 优化planner和replyer的协同
-- 细化debug的log
+### 🌟 重大更新
+- WebUI 现支持手动重启麦麦，曲线救国版“热重载”
+- 新增麦麦 QQ 适配器可视化编辑 UI（独立进程，需手动上传/下载并覆盖适配器文件）
+- 麦麦主程序配置支持可视化模式与源代码模式双模式编辑，后端执行 TOML 校验
+- 优化 planner 与 replyer 协同机制，调试日志更细
+
+### 新增
+- 表情包管理、人物信息管理、表达方式管理界面手机端适配
+- 配置页“重启麦麦”提示
+- 详细的debug prompt显示配置
+- 麦麦界面操作主题色按钮
+- 前端集成 CodeMirror（Python/JSON/TOML 语法高亮）并对 JSON 配置提供自动纠错提示
+
+### 修复
+- 表情包缩略图过小
+- 添加模型后无法立即显示
+- 插件市场分类错误
+- 浅色模式下日志查看器背景异常
+- 表情包详情窗口无法关闭
+- 情绪标签无法正常读取（issues/1373）
+- 模型任务配置界面模型温度不可更改（issues/1369）
+- 模型任务配置界面部分输入框无法删除默认值
+- 插件商店默认勾选“仅显示兼容插件”
+- 插件商店标签页数量显示错误
+- 日志查看器日志换行异常
+- 主题色未正确应用
+- 侧边栏滚动条问题
+- 移除前端 TOML 解析库导致的兼容问题
+
+### 优化
+- 首页加载用户体验
+- 首页加载速度（9s → <1s）
+- 整个界面的初屏加载速度
+
+### 更新
+- 适配器配置支持上传模式与指定路径模式；指定路径模式可免去反复上传/下载配置文件
+- 适配器配置界面标签页响应式优化，小屏仅显示简短标签
+- 麦麦资源管理所有界面的批量删除能力
+- 资源管理所有界面的分页、每页数量选择与页跳转
+- 插件市场新增点赞、点踩、评分与下载量统计（基于 Cloudflare，保证国内可访问）
+- 麦麦表情包查看界面的描述部分支持 Markdown 渲染
 
 ## [0.11.4] - 2025-11-19
 ### 🌟 主要更新内容

docs/model_configuration_guide.md

@@ -1,336 +0,0 @@
-# 模型配置指南
-
-本文档将指导您如何配置 `model_config.toml` 文件，该文件用于配置 MaiBot 的各种AI模型和API服务提供商。
-
-## 配置文件结构
-
-配置文件主要包含以下几个部分：
-- 版本信息
-- API服务提供商配置
-- 模型配置
-- 模型任务配置
-
-## 1. 版本信息
-
-```toml
-[inner]
-version = "1.1.1"
-```
-
-用于标识配置文件的版本，遵循语义化版本规则。
-
-## 2. API服务提供商配置
-
-### 2.1 基本配置
-
-使用 `[[api_providers]]` 数组配置多个API服务提供商：
-
-```toml
-[[api_providers]]
-name = "DeepSeek"                       # 服务商名称（自定义）
-base_url = "https://api.deepseek.com/v1" # API服务的基础URL
-api_key = "your-api-key-here"           # API密钥
-client_type = "openai"                  # 客户端类型
-max_retry = 2                           # 最大重试次数
-timeout = 30                            # 超时时间（秒）
-retry_interval = 10                     # 重试间隔（秒）
-```
-
-### 2.2 配置参数说明
-
-| 参数 | 必填 | 说明 | 默认值 |
-|------|------|------|--------|
-| `name` | ✅ | 服务商名称，需要在模型配置中引用 | - |
-| `base_url` | ✅ | API服务的基础URL | - |
-| `api_key` | ✅ | API密钥，请替换为实际密钥 | - |
-| `client_type` | ❌ | 客户端类型：`openai`（OpenAI格式）或 `gemini`（Gemini格式） | `openai` |
-| `max_retry` | ❌ | API调用失败时的最大重试次数 | 2 |
-| `timeout` | ❌ | API请求超时时间（秒） | 30 |
-| `retry_interval` | ❌ | 重试间隔时间（秒） | 10 |
-
-**请注意，对于`client_type`为`gemini`的模型，`retry`字段由`gemini`自己决定。**
-### 2.3 支持的服务商示例
-
-#### DeepSeek
-```toml
-[[api_providers]]
-name = "DeepSeek"
-base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
-api_key = "your-deepseek-api-key"
-client_type = "openai"
-```
-
-#### SiliconFlow
-```toml
-[[api_providers]]
-name = "SiliconFlow"
-base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
-api_key = "your-siliconflow-api-key"
-client_type = "openai"
-```
-
-#### Google Gemini
-```toml
-[[api_providers]]
-name = "Google"
-base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
-api_key = "your-google-api-key"
-client_type = "gemini"  # 注意：Gemini需要使用特殊客户端
-```
-
-## 3. 模型配置
-
-### 3.1 基本模型配置
-
-使用 `[[models]]` 数组配置多个模型：
-
-```toml
-[[models]]
-model_identifier = "deepseek-chat"  # 模型在API服务商中的标识符
-name = "deepseek-v3"               # 自定义模型名称
-api_provider = "DeepSeek"          # 引用的API服务商名称
-price_in = 2.0                     # 输入价格（元/M token）
-price_out = 8.0                    # 输出价格（元/M token）
-```
-
-### 3.2 高级模型配置
-
-#### 强制流式输出
-对于不支持非流式输出的模型：
-```toml
-[[models]]
-model_identifier = "some-model"
-name = "custom-name"
-api_provider = "Provider"
-force_stream_mode = true  # 启用强制流式输出
-```
-
-#### 额外参数配置`extra_params`
-```toml
-[[models]]
-model_identifier = "Qwen/Qwen3-8B"
-name = "qwen3-8b"
-api_provider = "SiliconFlow"
-[models.extra_params]
-enable_thinking = false # 禁用思考
-```
-这里的 `extra_params` 可以包含任何API服务商支持的额外参数配置，**配置时应参考相应的API文档**。
-
-比如上面就是参考SiliconFlow的文档配置配置的`Qwen3`禁用思考参数。
-
-![SiliconFlow文档截图](image-1.png)
-
-以豆包文档为另一个例子
-
-![豆包文档截图](image.png)
-
-得到豆包`"doubao-seed-1-6-250615"`的禁用思考配置方法为
-```toml
-[[models]]
-# 你的模型
-[models.extra_params]
-thinking = {type = "disabled"} # 禁用思考
-```
-
-而对于`gemini`需要单独进行配置
-```toml
-[[models]]
-model_identifier = "gemini-2.5-flash"
-name = "gemini-2.5-flash"
-api_provider = "Google"
-[models.extra_params]
-thinking_budget = 0 # 禁用思考
-# thinking_budget = -1 由模型自己决定
-```
-
-请注意，`extra_params` 的配置应该构成一个合法的TOML字典结构，具体内容取决于API服务商的要求。
-
-### 3.3 配置参数说明
-
-| 参数 | 必填 | 说明 |
-|------|------|------|
-| `model_identifier` | ✅ | API服务商提供的模型标识符 |
-| `name` | ✅ | 自定义模型名称，用于在任务配置中引用 |
-| `api_provider` | ✅ | 对应的API服务商名称 |
-| `price_in` | ❌ | 输入价格（元/M token），用于成本统计 |
-| `price_out` | ❌ | 输出价格（元/M token），用于成本统计 |
-| `force_stream_mode` | ❌ | 是否强制使用流式输出 |
-| `extra_params` | ❌ | 额外的模型参数配置 |
-
-## 4. 模型任务配置
-
-### utils - 工具模型
-用于表情包模块、取名模块、关系模块等核心功能：
-```toml
-[model_task_config.utils]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.2
-max_tokens = 800
-```
-
-### utils_small - 小型工具模型
-用于高频率调用的场景，建议使用速度快的小模型：
-```toml
-[model_task_config.utils_small]
-model_list = ["qwen3-8b"]
-temperature = 0.7
-max_tokens = 800
-```
-
-### replyer - 主要回复模型
-首要回复模型，也用于表达器和表达方式学习：
-```toml
-[model_task_config.replyer]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.2
-max_tokens = 800
-```
-
-### planner - 决策模型
-负责决定MaiBot该做什么：
-```toml
-[model_task_config.planner]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.3
-max_tokens = 800
-```
-
-### emotion - 情绪模型
-负责MaiBot的情绪变化：
-```toml
-[model_task_config.emotion]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.3
-max_tokens = 800
-```
-
-### memory - 记忆模型
-```toml
-[model_task_config.memory]
-model_list = ["qwen3-30b"]
-temperature = 0.7
-max_tokens = 800
-```
-
-### vlm - 视觉语言模型
-用于图像识别：
-```toml
-[model_task_config.vlm]
-model_list = ["qwen2.5-vl-72b"]
-max_tokens = 800
-```
-
-### voice - 语音识别模型
-```toml
-[model_task_config.voice]
-model_list = ["sensevoice-small"]
-```
-
-### embedding - 嵌入模型
-```toml
-[model_task_config.embedding]
-model_list = ["bge-m3"]
-```
-
-### tool_use - 工具调用模型
-需要使用支持工具调用的模型：
-```toml
-[model_task_config.tool_use]
-model_list = ["qwen3-14b"]
-temperature = 0.7
-max_tokens = 800
-```
-
-### lpmm_entity_extract - 实体提取模型
-```toml
-[model_task_config.lpmm_entity_extract]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.2
-max_tokens = 800
-```
-
-### lpmm_rdf_build - RDF构建模型
-```toml
-[model_task_config.lpmm_rdf_build]
-model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
-temperature = 0.2
-max_tokens = 800
-```
-
-### lpmm_qa - 问答模型
-```toml
-[model_task_config.lpmm_qa]
-model_list = ["deepseek-r1-distill-qwen-32b"]
-temperature = 0.7
-max_tokens = 800
-```
-
-## 5. 配置建议
-
-### 5.1 Temperature 参数选择
-
-| 任务类型 | 推荐温度 | 说明 |
-|----------|----------|------|
-| 精确任务（工具调用、实体提取） | 0.1-0.3 | 需要准确性和一致性 |
-| 创意任务（对话、记忆） | 0.5-0.8 | 需要多样性和创造性 |
-| 平衡任务（决策、情绪） | 0.3-0.5 | 平衡准确性和灵活性 |
-
-### 5.2 模型选择建议
-
-| 任务类型 | 推荐模型类型 | 示例 |
-|----------|--------------|------|
-| 高精度任务 | 大模型 | DeepSeek-V3, GPT-4 |
-| 高频率任务 | 小模型 | Qwen3-8B |
-| 多模态任务 | 专用模型 | Qwen2.5-VL, SenseVoice |
-| 工具调用 | 支持Function Call的模型 | Qwen3-14B |
-
-### 5.3 成本优化
-
-1. **分层使用**：核心功能使用高质量模型，辅助功能使用经济模型
-2. **合理配置max_tokens**：根据实际需求设置，避免浪费
-3. **选择免费模型**：对于测试环境，优先使用price为0的模型
-
-## 6. 配置验证
-
-### 6.1 必要检查项
-
-1. ✅ API密钥是否正确配置
-2. ✅ 模型标识符是否与API服务商提供的一致
-3. ✅ 任务配置中引用的模型名称是否在models中定义
-4. ✅ 多模态任务是否配置了对应的专用模型
-
-### 6.2 测试配置
-
-建议在正式使用前：
-1. 使用少量测试数据验证配置
-2. 检查API调用是否正常
-3. 确认成本统计功能正常工作
-
-## 7. 故障排除
-
-### 7.1 常见问题
-
-**问题1**: API调用失败
-- 检查API密钥是否正确
-- 确认base_url是否可访问
-- 检查模型标识符是否正确
-
-**问题2**: 模型未找到
-- 确认模型名称在任务配置和模型定义中一致
-- 检查api_provider名称是否匹配
-
-**问题3**: 响应异常
-- 检查温度参数是否合理（0-1之间）
-- 确认max_tokens设置是否合适
-- 验证模型是否支持所需功能
-
-### 7.2 日志查看
-
-查看 `logs/` 目录下的日志文件，寻找相关错误信息。
-
-## 8. 更新和维护
-
-1. **定期更新**: 关注API服务商的模型更新，及时调整配置
-2. **性能监控**: 监控模型调用的成本和性能
-3. **备份配置**: 在修改前备份当前配置文件
-