绰号分析循环优化

src/config/config.py

@@ -279,8 +279,9 @@ class BotConfig:
     max_nicknames_in_prompt: int = 10  # Prompt 中最多注入的绰号数量
     nickname_probability_smoothing: int = 1  # 绰号加权随机选择的平滑因子
     nickname_queue_max_size: int = 100  # 绰号处理队列最大容量
-    nickname_process_sleep_interval: float = 60  # 绰号处理进程休眠间隔（秒）
+    nickname_process_sleep_interval: float = 5  # 绰号处理进程休眠间隔（秒）
     nickname_analysis_history_limit: int = 30  # 绰号处理可见最大上下文
+    nickname_analysis_probability: float = 0.1  # 绰号随机概率命中，该值越大，绰号分析越频繁
 
     # 模型配置
     llm_reasoning: dict[str, str] = field(default_factory=lambda: {})
@@ -432,6 +433,9 @@ class BotConfig:
                 config.nickname_analysis_history_limit = group_nickname_config.get(
                     "nickname_analysis_history_limit", config.nickname_analysis_history_limit
                 )
+                config.nickname_analysis_probability = group_nickname_config.get(
+                    "nickname_analysis_probability", config.nickname_analysis_probability
+                )
 
         def bot(parent: dict):
             # 机器人基础配置

src/plugins/group_nickname/nickname_manager.py

@@ -1,7 +1,9 @@
 import asyncio
 import threading
+import random
 import time
 import json
+import random
 import re
 from typing import Dict, Optional, List, Any
 from pymongo.errors import OperationFailure, DuplicateKeyError
@@ -143,7 +145,7 @@ class NicknameManager:
             self.nickname_queue: asyncio.Queue = asyncio.Queue(maxsize=self.queue_max_size)
             self._stop_event = threading.Event()  # stop_event 仍然使用 threading.Event，因为它是由另一个线程设置的
             self._nickname_thread: Optional[threading.Thread] = None
-            self.sleep_interval = getattr(self.config, "nickname_process_sleep_interval", 60)  # 超时时间
+            self.sleep_interval = getattr(self.config, "nickname_process_sleep_interval", 5)  # 超时时间
 
             self._initialized = True
             logger.info("NicknameManager 初始化完成。")
@@ -176,6 +178,7 @@ class NicknameManager:
             self._stop_event.set()  # 设置停止事件，_processing_loop 会检测到
             try:
                 # 不需要清空 asyncio.Queue，让循环自然结束或被取消
+                # self.empty_queue(self.nickname_queue)
                 self._nickname_thread.join(timeout=10)  # 等待线程结束
                 if self._nickname_thread.is_alive():
                     logger.warning("绰号处理器线程在超时后仍未停止。")
@@ -188,6 +191,13 @@ class NicknameManager:
         else:
             logger.info("绰号处理器线程未在运行或已被清理。")
 
+    # def empty_queue(self, q: asyncio.Queue):
+    #     while not q.empty():
+    #         # Depending on your program, you may want to
+    #         # catch QueueEmpty
+    #         q.get_nowait()
+    #         q.task_done()
+
     async def trigger_nickname_analysis(
         self,
         anchor_message: MessageRecv,
@@ -201,6 +211,10 @@ class NicknameManager:
         if not self.is_enabled:
             return
 
+        if random.random() < global_config.nickname_analysis_probability:
+            logger.debug("跳过绰号分析：随机概率未命中。")
+            return
+
         current_chat_stream = chat_stream or anchor_message.chat_stream
         if not current_chat_stream or not current_chat_stream.group_info:
             logger.debug("跳过绰号分析：非群聊或无效的聊天流。")
@@ -353,7 +367,6 @@ class NicknameManager:
             logger.info(f"{log_prefix} LLM 找到绰号映射，准备更新数据库: {nickname_map_to_update}")
 
             for user_id_str, nickname in nickname_map_to_update.items():
-                # ... (验证和数据库更新逻辑保持不变) ...
                 if not user_id_str or not nickname:
                     logger.warning(f"{log_prefix} 跳过无效条目: user_id='{user_id_str}', nickname='{nickname}'")
                     continue
@@ -389,7 +402,6 @@ class NicknameManager:
         """
         内部方法：调用 LLM 分析聊天记录和 Bot 回复，提取可靠的 用户ID-绰号 映射。
         """
-        # ... (此方法内部逻辑保持不变) ...
         if not self.llm_mapper:
             logger.error("LLM 映射器未初始化，无法执行分析。")
             return {"is_exist": False}

template/bot_config_template.toml

@@ -128,8 +128,9 @@ enable_nickname_mapping = false  # 绰号映射功能总开关（默认关闭，
 max_nicknames_in_prompt = 10  # Prompt 中最多注入的绰号数量（防止token数量爆炸）
 nickname_probability_smoothing = 1  # 绰号加权随机选择的平滑因子
 nickname_queue_max_size = 100  # 绰号处理队列最大容量
-nickname_process_sleep_interval = 60  # 绰号处理进程休眠间隔（秒）
+nickname_process_sleep_interval = 5  # 绰号处理进程休眠间隔（秒），不建议超过5，否则大概率导致结束过程中超时
 nickname_analysis_history_limit = 30  # 绰号处理可见最大上下文
+nickname_analysis_probability = 0.1  # 绰号随机概率命中，该值越大，绰号分析越频繁
 
 [memory]
 build_memory_interval = 2000 # 记忆构建间隔 单位秒   间隔越低，麦麦学习越多，但是冗余信息也会增多