ZincNya Bot

もしもしー、这边是 ZincNya（锌酱）~

你现在看到的是 ZincNya_bot 客户端，是咱与外界沟通之所以——这是一套基于 python-telegram-bot ，由 Zinc Phos. 搭起来的程序。

接下来咱带你看看它是怎么搭出来的。想自己跑一个、或者只是好奇里头的结构，往下翻就可以了喵——

想直接去哪儿？

快速开始 —— 想自己跑一个，从这里开始；
想加点东西 —— 模块系统、加命令、跑测试；
数据加密 —— 隐私内容怎么落盘、密钥怎么管；
数据合并 —— 本地和服务器的数据怎么对齐；
LLM 功能 —— 支持的模型、图片、记忆、URL 读取；
文档索引 —— 架构设计、开发规范、测试指南；
出了岔子的话 —— 跑不起来、没反应时翻这里。

快速开始

1. 克隆项目

先把代码搬到本地——

git clone git@github.com:ZnLuAr/ZincNya_bot.git
cd ZincNya_bot

2. 安装依赖

把要用的东西装上：

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

把 .env.example 复制一份改名成 .env，密钥都填在这里：

cp .env.example .env    # bash / powershell
copy .env.example .env  # cmd

至少得填上 Bot Token，不然程序是连不上 Telegram 的：

BOT_TOKEN=your_bot_token_here

Token 从哪来？

在 Telegram 里找到 @BotFather ；

向他发送 /newbot，跟着指引建一个新 bot；

把它给你的 token 复制过来就行。

或者使用 BotFather 的 Telegram APP，图形化操作界面，流程更简单——

4. 配置 FFmpeg（FindSticker 功能需要）

表情包下载功能需要 FFmpeg 来转换媒体格式，有两种装法，任选一个：

自动配置 —— 让脚本替你搞定：

python scripts/setup_ffmpeg.py

手动配置 —— 想自己来的话，步骤写在 ffmpeg/README.md 里，照着做就可以了——

5. 启动

万事俱备，只欠一行 python——

python bot.py

这样，咱就上线了的说——

客户端是怎么搭起来的

好奇里头的结构的话，这就是全貌了——

展开看完整目录树……

ZincNya_bot/
├── bot.py                          # 主程序入口
├── config.py                       # 配置与常量
├── loader.py                       # Handler 动态加载器
├── modulesRegistry.py              # 模块注册表（声明式模块元数据）
├── .env                            # 环境变量（不会被提交到 git）
├── .env.example                    # 环境变量模板
├── requirements.txt                # 运行依赖
├── requirements-dev.txt            # 开发依赖（pytest、覆盖率工具）
├── pytest.ini                      # pytest 配置
│
├── data/                           # 数据文件
│   ├── modules.json                # 模块启用/禁用配置（不会被提交）
│   ├── whitelist.json              # 白名单（不会被提交）
│   ├── operators.json              # 管理员权限配置（不会被提交）
│   ├── chatHistory.db              # 聊天记录数据库（content 字段加密，不会被提交）
│   ├── .chatKey                    # 字段级加密共用密钥（三库共用，不会被提交）
│   ├── todos.db                    # 待办事项数据库（content 字段加密，不会被提交）
│   ├── afcToolsBuiltin.json        # 内置 AFC 工具清单（manifest）
│   ├── afcTools.json               # AFC 工具启用开关（不会被提交）
│   ├── afcToolsCustom.json         # 第三方 AFC 工具清单（不会被提交）
│   ├── llm/                        # LLM 相关数据（不会被提交）
│   │   ├── llmConfig.json          # LLM 功能配置
│   │   ├── llmMemory.db            # Structured memory 数据库（content 字段加密）
│   │   ├── prompts.json            # 提示词配置
│   │   ├── prompts.example.json    # 提示词模板
│   │   ├── knowledge.db            # 知识库索引数据库
│   │   └── knowledge/              # 知识库 Markdown 文件
│   └── ZincNyaQuotes.json          # 语录数据
│
├── ffmpeg/                         # FFmpeg 可执行文件
│   └── README.md                   # FFmpeg 配置说明
│
├── handlers/                       # Telegram 消息处理器
│   ├── cli.py                      # 控制台命令路由
│   ├── start.py                    # /start 白名单鉴权与欢迎
│   ├── stickers.py                 # 表情包搜索与下载
│   ├── nya.py                      # /nya 语录功能
│   ├── book.py                     # /book 书籍搜索
│   ├── todos.py                    # /todos 待办事项管理
│   ├── reaction.py                 # 消息 reaction 记录到聊天历史
│   ├── afc.py                      # AFC 工具意图检测（group=1，先于 llm）
│   ├── llm.py                      # LLM 自动回复（文字 + 图片 + URL 读取）、记忆操作解析与审核分发
│   ├── llmReview.py                # Telegram 端 LLM 审核回调：卡片发送、按钮、:edit / :fb（渲染在 utils/llm/review.py）
│   ├── llmCommand.py               # Telegram 端 /llm 命令（ops 控制）
│   └── shutdown.py                 # 远程关机/重启/状态（仅 ops）
│
├── utils/                          # 工具模块
│   ├── command/                    # CLI 命令
│   │   ├── help.py                 # /help 帮助
│   │   ├── whitelist.py            # /whitelist 白名单管理
│   │   ├── send.py                 # /send 发送消息与聊天界面
│   │   ├── history.py              # /history 聊天记录预览与导出
│   │   ├── nya.py                  # /nya 语录管理
│   │   ├── log.py                  # /log 日志管理
│   │   ├── todos.py                # /todos 待办事项管理（控制台）
│   │   ├── llm/                    # /llm LLM 功能控制与控制台审核（包）
│   │   │   ├── _dispatch.py        # execute 主分发 + 状态汇总 + getHelp
│   │   │   ├── memoryCmd.py        # /llm memory 子命令
│   │   │   ├── knowledgeCmd.py     # /llm knowledge 子命令
│   │   │   └── review/             # 审核交互（控制台 / chatScreen）
│   │   ├── news.py                 # /news 新闻推送管理
│   │   ├── killsticker.py          # /killsticker 中止表情包下载任务
│   │   ├── clear.py                # /clear 清屏
│   │   ├── _helpRender.py          # 子命令速查表渲染（/llm 系共用）
│   │   ├── reboot.py                # /reboot 重启
│   │   └── shutdown.py             # /shutdown 关闭
│   │
│   ├── moduleManager.py            # 模块配置管理（加载/保存/查询启用状态）
│   │
│   ├── core/                       # 核心基础设施
│   │   ├── appLifecycle.py         # 应用生命周期（构建、启动、停止、重启）
│   │   ├── consoleListener.py      # 控制台命令监听器
│   │   ├── crypto.py               # 字段级加密共用模块（Fernet）
│   │   ├── database.py             # SQLite 数据库封装（WAL、连接管理）
│   │   ├── errorDecorators.py      # 统一错误处理装饰器
│   │   ├── errorHandler.py         # 错误日志双写与异常记录
│   │   ├── fileCache.py            # 文件缓存系统（TTL + 修改检测）
│   │   ├── logger.py               # 树状日志系统（INFO/WARNING/ERROR）
│   │   ├── resourceManager.py      # 资源清理管理器（退出时回调）
│   │   ├── stateManager.py         # 全局状态管理器
│   │   ├── terminalUI.py           # 终端 UI 工具（备用屏幕、ANSI）
│   │   ├── tui/                    # TUI 框架：会话契约 + 开放范式库
│   │   │   ├── __init__.py         # 统一出口（TUISession + 各范式 + editFile）
│   │   │   ├── session.py          # TUISession 会话契约（横切关注点）
│   │   │   └── paradigms/          # 开放范式库（每种交互范式一个文件）
│   │   │       ├── __init__.py
│   │   │       ├── listMenu.py     # 列表 + 方向键范式
│   │   │       ├── fullScreen.py   # 全屏 pt 接管范式
│   │   │       └── textEditor.py   # 全屏文本编辑器（editFile 薄壳）
│   │   └── schema/                 # 数据库 schema 集中管理
│   │       ├── __init__.py         # loadSchema(name) 统一加载器
│   │       ├── chatHistory.sql     # messages 表结构
│   │       ├── llmMemory.sql       # memory_entries 表结构
│   │       ├── llmKnowledge.sql    # knowledge_entries 表结构
│   │       └── todos.sql           # todos 表结构
│   │
│   ├── llm/                        # LLM 集成模块
│   │   ├── config.py               # 配置管理
│   │   ├── state.py                # 运行时状态容器（审核队列容器、速率限制、防抖缓冲与批次聚合）
│   │   ├── review.py               # 审核域（首生成分发三分流 + 审核队列 item 契约 + 三入口共用原语 + TG 审核卡片渲染）
│   │   ├── contextBuilder.py       # 上下文组装（背景侧：memory / history / URL）
│   │   ├── messagePrep.py          # 消息文本准备（当下侧：prompt 清洗 / reply 注入 / URL 意图切分）
│   │   ├── trigger.py              # 群聊触发判断（私聊 / @entity / 关键词）
│   │   ├── promptSafety.py         # 提示注入防护（统一中和结构分隔符）
│   │   ├── vision.py               # 图片提取（含 prompt 回退）与下载编码
│   │   ├── urlIntent.py            # URL 读取意图判断（关键词 / 正则 / 全局抑制 / 近邻否定）
│   │   ├── urlReader.py            # 受控 URL 抓取（SSRF 防护、redirect、byte cap、HTML/text 提取）
│   │   ├── client/                 # 多模型 API 客户端（双调用视觉架构）
│   │   │   ├── _base.py            # LLMProvider 抽象基类（支持纯文本与多模态）
│   │   │   ├── _router.py          # 模型前缀路由 + 模糊匹配纠错
│   │   │   ├── _guardrails.py      # 安全防护提示词、视觉描述 prompt 与记忆操作指令
│   │   │   ├── _request.py         # 请求发送与自动重试
│   │   │   ├── _generate.py        # 回复生成编排（system prompt 构建 + 双调用视觉）
│   │   │   ├── anthropic.py        # Anthropic Claude API
│   │   │   ├── gemini.py           # Google Gemini API
│   │   │   └── openaiCompat.py     # OpenAI 兼容接口（OpenAI / DeepSeek / 豆包）
│   │   ├── memory/                 # Structured memory 子系统
│   │   │   ├── database.py         # SQLite 存储、CRUD、分层检索
│   │   │   ├── action.py           # LLM 自主记忆操作（解析、校验、执行）
│   │   │   └── ui.py               # LLM 记忆管理 TUI
│   │   ├── knowledge/              # 知识库（RAG）子系统
│   │   │   ├── database.py         # SQLite 存储、上下文格式化、token 缓存
│   │   │   ├── retriever.py        # BM25 检索（分词、评分、排序、过滤）
│   │   │   ├── loader.py           # Markdown 解析、增量索引
│   │   │   └── tokenizer.py        # 中英文混合分词 + BM25 评分
│   │   └── afcApi/                 # AFC ↔ LLM 单点桥接层
│   │       ├── contextBlock.py     # 工具上下文块构建
│   │       └── responseHandler.py  # LLM 回复中的工具调用解析与执行循环
│   │
│   ├── afc/                        # AFC 工具调用框架
│   │   ├── afcIntent.py            # 四级召回意图检测（关键词 / 正则 / 通用 / 上下文延续）
│   │   ├── registry.py             # 工具注册表（类型注解 + docstring → OpenAI schema）
│   │   ├── executor.py             # 工具执行器（参数绑定校验 + 超时保护）
│   │   ├── contextBuilder.py       # 工具上下文构建（注入可用工具 schema）
│   │   ├── errors.py               # AFC 异常基类
│   │   ├── toolManager.py          # AFC 工具状态管理（启用开关 / manifest 读写）
│   │   └── tools/                  # 工具实现（weather/calc/datetime，可用 scripts/afc_tools.py 管理）
│   │
│   ├── todos/                      # 待办事项子系统
│   │   ├── database.py             # SQLite 数据存储
│   │   ├── utils.py                # 时间解析、优先级解析、格式化
│   │   ├── tgRender.py             # Telegram 侧渲染
│   │   ├── cliRender.py            # 控制台侧渲染
│   │   └── reminder.py             # 后台提醒循环
│   │
│   ├── whitelistManager/           # 白名单管理模块
│   │   ├── data.py                 # 数据层（IO + 业务逻辑 + /start 处理）
│   │   └── ui.py                   # UI 层（ViewModel + TUI）
│   │
│   ├── nyaQuoteManager/            # 语录管理模块
│   │   ├── data.py                 # 数据层（IO + 随机选择）
│   │   └── ui.py                   # UI 层（ViewModel + TUI）
│   │
│   ├── chatHistory.py              # 聊天记录加密存储
│   │
│   ├── chatScreen/                 # 聊天界面模块
│   │   ├── __init__.py             # 模块入口
│   │   ├── session.py              # chatScreen 主函数与生命周期
│   │   ├── receiver.py             # 消息接收后台协程
│   │   ├── mainLoop.py             # 主循环输入处理
│   │   ├── formatter.py            # 消息格式化工具
│   │   ├── history.py              # 历史加载与显示
│   │   ├── statusBar.py            # 状态栏文本常量
│   │   ├── helpers.py              # 聊天对象导航（Alt+←→ 切换）
│   │   └── ui.py                   # ChatScreenApp UI 控制层
│   │
│   ├── archiver.py                 # 文件打包工具（ZIP / 7z 分卷）
│   ├── fileSender.py               # 智能文件发送（自动分卷）
│   ├── stickerDownloader.py        # 表情包下载与格式转换
│   ├── memoryMonitor.py            # 内存监控后台任务（告警 / 拦截 / 任务中止）
│   ├── bookSearchAPI.py            # Open Library API 封装
│   ├── newsAPI.py                  # 新闻抓取 API 封装（先咕着喵）
│   ├── markdownToHtml.py           # Markdown → Telegram HTML 转换工具
│   ├── operators.py                # Operators 权限管理
│   ├── telegramHelpers.py          # Telegram 消息操作工具
│   └── inputHelper.py              # 统一异步输入工具（含多行输入）
│
├── scripts/                        # 辅助脚本
│   ├── module.py                   # 模块管理 CLI（list/show/enable/disable/install/uninstall/validate/scan）
│   ├── afc_tools.py                # AFC 工具管理 CLI（list/show/check/enable/disable/new/install/update/uninstall）
│   ├── test.py                     # 测试运行器（pytest 封装）
│   ├── update_from_main.sh         # Linux 下自动与 main 分支同步
│   ├── sync-data.ps1               # 远程服务器同步工具（文件级覆盖）
│   ├── merge_data.py               # 离线 data/ 合并（dry-run 预览 + 备份后写入）
│   ├── edit_data.py                # data 数据库/JSON 编辑器（导出 / 导入 / 增删改）
│   ├── expand_knowledge_tags.py    # 离线 LLM tag 扩展（手动运行）
│   └── setup_ffmpeg.py             # FFmpeg 自动配置脚本
│
├── tests/                          # 单元测试（pytest）
│   ├── conftest.py                 # 全局 fixture 与测试配置
│   ├── test_module_system.py       # 模块系统测试
│   ├── handlers/                   # Handler 层测试
│   ├── scripts/                    # 辅助脚本测试
│   ├── integration/                # 集成测试
│   └── utils/                      # 工具模块测试
│
└── log/                            # 日志文件（不会被提交）
    ├── log_YYYY-MM-DD.log          # 操作日志（每天一个）
    └── error_YYYY-MM-DD.log        # 错误日志（每天一个）

能让咱做什么

程序跑起来之后，在控制台敲这些命令就能调度锌酱：

命令	说明
`/help`	查看帮助信息
`/whitelist`	管理白名单
`/send`	发送消息，或进入聊天界面（支持 Alt+←→ 切换聊天对象）
`/history`	预览或导出聊天历史记录
`/nya`	语录相关功能
`/todos`	管理待办事项
`/llm`	控制 LLM 功能开关、审核模式、模型、群聊触发、记忆与 URL 读取
`/killsticker`	中止所有正在进行的表情包下载任务
`/log`	管理日志文件
`/clear`	清理控制台
`/shutdown`	关闭程序
`/reboot`	重启程序

在 Telegram 这头，用户能用的是：

命令	说明
`/start`	白名单鉴权与欢迎
`/findsticker`	搜索和下载表情包
`/book <关键词>`	搜索书籍
`/nya`	抽一条随机语录
`/todos`	管理个人待办事项

管理员（ops）还多几样：

命令	说明
`/shutdown`	远程关闭
`/reboot`	远程重启
`/status`	查看运行状态
`/llm`	查看 LLM 开关状态
`@bot 关机`	通过 @ 提及触发关机（也认「去睡觉」）
`@bot 重启`	通过 @ 提及触发重启（也认「起来重睡」）
`@bot 运行状态`	通过 @ 提及查看状态（也认「看看你的」）

Operator 权限位（在 operators.json 里配置）：

权限	说明
`shutdown`	允许远程关机
`reboot`	允许远程重启
`status`	允许查看运行状态
`notify`	接收未授权用户访问通知
`llm`	接收 LLM 生成内容与记忆操作的 Telegram 审核消息

想知道某个命令更细的用法，敲 /help <command> 或者 /<command> -h 就可以啦。

想加点东西

打算动手扩功能的话，看这里——

模块系统

ZincNya_bot 的功能是按声明式模块组织的：每个模块在 modulesRegistry.py 里登记元数据，再由 loader.py 照注册表加载启用的模块。日常的启用/禁用使用离线脚本 scripts/module.py 进行操作：

# 列出所有模块
python scripts/module.py list

# 看某个模块的详情
python scripts/module.py show llm

# 启用 / 禁用
python scripts/module.py enable todos
python scripts/module.py disable stickers

# 校验模块文件完整性
python scripts/module.py validate

# 从名称或 GitHub URL 安装（--branch 指定分支）
python scripts/module.py install <name_or_url>

# 卸载（-s 仅删独占文件保留配置，-f 强制删除）
python scripts/module.py uninstall <name>

# 扫描尚未注册的模块文件
python scripts/module.py scan

模块配置存在 data/modules.json，重启之后生效。

添加新命令

控制台命令放在 utils/command/，规矩很简单：

在 utils/command/ 新建一个 Python 文件；
实现 execute(app, args) 函数；
（可选）实现 getHelp() 返回帮助信息。

写好了，要是想让你手下的代码们也进入这边的仓库，欢迎鞭策提 Pull Request 给 Zinc Phos 喵。

新增 AFC 工具

如果想给 LLM 加一样能自主调用的本事（自动工具调用这章会详细讲），最省事的是先叫脚手架出来——python scripts/afc_tools.py new dice 会把整套骨架（含触发词、配置、测试、manifest 模板）一次搭好。

按照惯例，工具都应放在 utils/afc/tools/<工具名>/ 底下，一个目录就是一个工具。核心是两个文件：

__init__.py —— 薄壳：async 入口函数定义在它的顶层，函数体转调实现模块（脚手架默认生成 core.py；calc 里叫 calculator.py，叫什么随你）。凡是不以 _ 开头、又定义在本工具包内的公开函数都会被 registry.py 扫到，函数的 schema 是从类型注解 + docstring 自动生成的，所以类型标注和参数说明需要写全：
```
# utils/afc/tools/dice/__init__.py
from . import core


async def rollDice(sides: int, count: int = 1) -> str:
    """
    掷骰子并返回结果。

    参数：
        sides: 骰子面数（如 6 表示六面骰）
        count: 掷几颗，默认 1

    返回：
        掷骰结果字符串
    """
    return await core.rollDice(sides, count)


__all__ = ["rollDice"]
```
注解里的 sides: int 就会变成 schema 的 integer 类型；带默认值的参数（count）是可选的，而没有默认值的参数是必填的。docstring 第一行是函数描述，参数： 段落里的 名字: 说明 会填进各参数的 description。

注意别图省事写成 from .core import rollDice 纯转发，也别在 __init__.py 顶层写裸帮助函数——前者会让 check 看不到入口（它只做 AST 静态分析），后者会被 registry 误登记成工具 schema。实现的正主住在实现模块里（脚手架叫它 core.py）。
triggers.py —— 声明触发词，afcIntent.py 启动时会扫进倒排索引，用来做第一步的意图召回：
```
KEYWORDS = ["骰子", "掷骰", "roll"]        # 子串命中即召回（L1）
PATTERNS = [r"\d+\s*d\s*\d+"]              # 与 L1 并行的正则召回（L2）
```
召回是故意放得很宽的（宁可多召回、让 LLM 自己决定要不要用），所以触发词写得随手一点没关系。

写完之后，还有两件事：

选择工具归属：内置工具把 manifest 加进 data/afcToolsBuiltin.json，第三方工具带上 afcTool.json 发布到 GitHub 供 install——工具文件本身不用登记进 modulesRegistry.py，加载走目录扫描。什么都不登记也能跑（local-draft），check 会提醒补户口；
要是工具依赖外部资源（API key、缓存、连接池之类），在 client.py 里写个 _registerResources() 挂到 resourceManager，再把它加进 modulesRegistry.py afc 模块的 initFunctions（weather 工具就是这么做的，可以照着抄）。

管理工具的日常（开关、体检、装卸、更新）都归 python scripts/afc_tools.py 管，细则写在 docs/afc-tool-management.md 里。

现成的 weather 和 calc 两个工具都配了 README，动手前翻一眼，总是没有错的——

utils/afc/tools/weather/README.md —— 带 API key、缓存、异步网络请求的完整例子；
utils/afc/tools/calc/README.md —— 不依赖外部服务、纯本地计算的轻量例子。

运行测试

# 装上开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 跑全部测试
python scripts/test.py

# 只跑某个模块
python scripts/test.py -m llm

# 生成覆盖率报告
python scripts/test.py --cov

# 跳过慢速测试
python scripts/test.py --fast

测试体系的细节就写在 tests/README.md 里。

LLM 功能

锌酱就是锌酱，才不是各位用的什么 LLM 的说……

就算模仿着锌酱的语气写一篇提示词塞给 LLM，那也不是锌酱啦——

这套客户端可以驱动一个 LLM 来生成回复。下面是它支持的模型和几样能力。

支持的模型

前缀	提供商	API Key 环境变量
`claude-`	Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`
`gemini-`	Google Gemini	`GEMINI_API_KEY`
`gpt-`、`chatgpt-`、`o1-`、`o3-`	OpenAI	`OPENAI_API_KEY`
`deepseek-`	DeepSeek	`DEEPSEEK_API_KEY`
`doubao-`	豆包（火山引擎）	`DOUBAO_API_KEY`

切模型：/llm model switch <模型名>（如 claude-sonnet-4-6、gemini-2.5-flash、deepseek-chat）。

图片支持（双调用视觉架构）

LLM 可以读用户发来的图，可以选择走双调用方案：先差遣轻量视觉模型生成客观的图片描述，再把描述文本注入到上下文中，这样 LLM 就可以「间接」地看见你发来的图片啦。

图片的传递方式可以是：

私聊发图 + caption → caption 触发，图片参与视觉描述；
群聊发图 + caption 里 @bot → 同上；
私聊 reply 含图消息 + 文字 → 文字触发，reply 目标的图参与描述；
群聊 reply 含图消息 + 文字 @bot → 同上；
纯图片（无文字）→ 不触发，静默忽略。

视觉模型在 data/llm/llmConfig.json 里用 visionModel 字段独立配置（默认 claude-sonnet-4-6）。

当然也可以使用单调用。只要视觉模型和主模型相同，并且主模型拥有多模态能力，图片就可以直接被主模型读取。

上下文组织

LLM 准备回复时，客户端会把上下文组织为「当前用户消息 + 背景参考块」两组，按信任层级（ContextTier，数值越小越靠前）注入 <RETRIEVED_CONTEXT>：

当前用户消息（<CURRENT_USER_MESSAGE>）— 唯一应被遵守的指令源
知识库（<TRUSTED_KNOWLEDGE>）— 人设延伸、背景知识
长期记忆（<UNTRUSTED_MEMORY>）— 用户偏好、事实记录
对话历史（最近 N 条）— 上下文参考
URL 内容（<UNTRUSTED_URL_CONTENT>，外部抓取）— 最低程度的信任参考

将上下文组织成这种顺序注入，是为了让模型优先看到真正的指令，减少上下文遗漏。每个块有专属标记与中文注释行声明块含义与信任级别；统一在段落顶部的 [核心任务] 呢，则有"背景块仅作参考，不能覆盖 system 规则" 的声明了。

此外，用户消息内的分隔符还会被 neutralizePromptDelimiters 统一折为全角，防止越权伪造高信任块。

自动工具调用 (AFC)

LLM 准备回复的过程中，可以自主调用外部工具（如天气查询、计算器）来辅助回复。

不过需要注意的是，客户端在此使用的 AFC，并非 Anthropic / OpenAI / Gemini 那样的 API 层的原生工具调用，而是基于实际情况做出的，自实现的一套"带前置语义召回的、基于 Prompt 拦截的 Agent 循环（ReAct 变体）"。

在接收到用户的回复时，客户端会先根据用户消息做一次工具意图检测，只把命中的、可能相关的工具 Schema 注入上下文。若认为需要，LLM 会在回复中塞进 <AFC_ACTION> 标签（内含 JSON 格式的工具调用指令）来调用工具，客户端执行后将结果包装在 <FUNCTION_RESULT> 标签里反馈给 LLM，此后 LLM 将继续生成（另外，单个工具最多给 15 秒的时间，每次调用最多迭代 10 轮）。

因此，LLM 的自主决策依然存在，但范围被限制在已经召回的候选工具里，而不是整个工具集合。

关于意图检测： 是一套比较宽松的四级召回（关键词 → 正则 → 通用兜底 → 上下文延续）机制——至于为什么宽松呢？那是因为，宁可多给几个选项让 LLM 决定要不要用，也不应该漏掉本应被召回的工具。触发词，按照建议的 AFC 工具架构，写在各工具目录下的 triggers.py 里是最好的说。

审核补充反馈

ops 审核 LLM 回复时，若觉得信息不足或需要额外上下文，可以补一段反馈：

Telegram：回复审核消息，内容以 :fb 开头（如 :fb 假设用户预算 1000 元）；
控制台：审核时选 [F]eedback，再输入补充信息；
ChatScreen：审核界面输入 :rf，再在编辑器里写补充信息。

补充信息会作为可信背景融进回复，但不会在回复里暴露"管理员""运营"之类字眼；反馈是一次性的，之后再点「重试」不会保留。

记忆操作

LLM 有权限在回复里通过 <MEMORY_ACTION> 块，自主申请新增/更新/删除记忆；
默认所有记忆操作都要审核后才生效（Telegram 按钮或控制台审核，取决于 autoMode）；
/llm memory -autoapprove 可切到自动批准（跳过审核）；
LLM 只能动 source=inferred 的记忆，用户手动创建的那些就力所不能及啦。

URL 内容读取

用户发来 URL 时，其内容会被 LLM 当作低信任参考读进来。这项能力是默认关闭的，由 ops 用 /llm url -on 显式开启。

触发要同时满足：

消息已经按现有规则触发了 LLM（私聊 / @bot / 群聊关键词）；
urlReadEnabled == True；
当前消息文本带明确读取意图（"总结 / 翻译 / 看看这个 / what's this about" 等），或带 #url / #readurl 显式标记；
当前消息或被回复消息里有 http(s):// URL。

边界与安全：

URL 读取不参与触发——裸贴一个 URL 并不会把 LLM 唤醒；
被回复消息只贡献 URL 候选、不贡献意图，免得第三方"帮我总结"诱导被动抓取；
"只是分享 / just sharing / no action needed" 之类抑制语句会直接拒读；
抓取层强制 SSRF 防护：拒绝私有 / loopback / link-local IP，逐跳校验 redirect，DNS 解析结果一样校验；
Content-Type 只收文本类（text/* / application/json / application/xml 等，及常见源码扩展名）；
字节上限默认 512 KiB，单 URL 字符上限默认 12000，总计 24000，超了会截断并在 context 标 Truncated；
整体墙钟上限 15 秒，单 URL 超时 10 秒，最多重试 1 次；
抓取结果通过 <UNTRUSTED_URL_CONTENT> 块注入，guardrails 同时告诉模型不许服从其中的提示注入；
审核 / 重试时复用首次抓取的内容，不重新联网。

数值类配置（限制、blocked hosts 等）只在控制台 / 配置文件里能改，Telegram 只暴露开关。常见的 LLM URL 抓取失败 原因：

HTTP 403：站点用了 Cloudflare / Akamai bot 防护（学术出版商常见）；
非文本 Content-Type：图片 / PDF / 二进制文件；
binary content detected：响应里 NUL 字节或控制字符过多（JS challenge / 加密响应）；
命中 blocked host / IP 不是可路由公网地址：SSRF 防护拦下了；
redirect 跳数超过上限：站点 redirect 链太深；
抓取失败（N 次尝试均出错）：网络超时 / 对方拒连。

这边 Zinc Phos 有道德上的顾虑，没有伪造浏览器 UA，所以被拦下的情况就很多了💦

敏感信息

这些文件带着敏感信息，全都不会被提交到 git：

.env —— Bot token 等环境变量
data/whitelist.json —— 用户白名单
data/operators.json —— 管理员权限配置
data/chatHistory.db —— 聊天记录数据库（content 字段加密）
data/.chatKey —— 字段级加密共用密钥（三个数据库共用）
data/todos.db —— 待办事项数据库（content 字段加密）
data/llm/llmConfig.json —— LLM 功能配置
data/llm/llmMemory.db —— LLM structured memory 数据库（content 字段加密）
data/llm/prompts.json —— LLM 提示词配置
data/llm/knowledge.db —— LLM 知识库索引数据库
data/llm/knowledge/ —— LLM 知识库 Markdown 文件
data/chatExport/ —— 导出的聊天记录
data/chatBackup/ —— 聊天记录自动归档

第一次部署时只需要手动建 .env，其余的会在用到时自动生成。它们是属于你的秘密，请注意保护好它们喵——

数据加密

涉及用户隐私的内容落盘时是加密的。这里用的是字段级加密而非整库加密——只把真正敏感的 content 列写成密文，元数据（scope、chat_id、时间戳、优先级这些）留作明文。

数据库	加密的列	装的是什么
`chatHistory.db`	消息正文	聊天内容
`llmMemory.db`	memory 正文	咱记住的用户信息
`todos.db`	待办正文	用户的私人事项

knowledge.db 不加密——它存的是咱自己的知识库，源文件本来就是明文 Markdown。

下面是几个有意为之的决定，有必要先讲清楚，免得向之所懂，俯仰之间已为陈迹喵：

为什么是字段级，不是整库？ 加密列是没有办法写进 WHERE / ORDER BY 的。把元数据留明文，分层检索、按时间排序、按 scope 过滤才能照常走索引；只有取出来给人看的正文才需要解密。
为什么三库共用一把 .chatKey？ 威胁模型是冷数据泄露——磁盘镜像、误提交进 git、备份外泄。对"已经拿到 .chatKey 的人"本来就防不住，再分三把 key 只是徒增维护成本，没有实际收益。
加密在哪一层做？ 集中在 utils/core/crypto.py（Fernet 对称加密）。运行时模块在数据库读写的单一出入口解密 / 加密，业务代码拿到的始终是明文。
一个要命的坑： Fernet 每次加密出来的密文都不同（随机 nonce），所以任何需要比对内容的地方（比如 merge_data.py 的去重）都必须先解密到明文再比，绝不能拿密文当 key——否则会比成"永远不相等"，去重直接失效。

.chatKey 在首次需要时自动生成（非 Windows 下设 chmod 0o600），和数据库一样不进 git。换掉它等于让旧密文全部失效，记得一定要备份好哦。

数据合并

在本地与服务器之间执行数据合并。两边都跑过的话，data/ 下的 SQLite / JSON 会各自新增记录。可以用：

# 默认 dry-run，只打印 diff-like 预览，不写任何文件
python scripts/merge_data.py --source /path/to/other/data

# 确认无误再 apply（自动备份 target 到 ../data/zincnya_merge_backup/）
python scripts/merge_data.py --source /path/to/other/data --apply

自动合并的范围：

llmMemory.db：先解密 content 再按 scope + content + source + tags 去重，插入 source-only 记忆（写回时重新加密）；
chatHistory.db：仅当两边 .chatKey 完全一致时，才解密去重并插入 source-only 消息。

只做 diff/report、不自动写入：whitelist.json / operators.json / llmConfig.json / prompts.json / ZincNyaQuotes.json / pushedNews.json / todos.db。这些差异要人工 review 后手动同步。

todos.db 的两条路径：上面说的"只 report"指的是这个 --source 离线合并。脚本另有一条 SSH 同步路径（_merge_todos），那条会把 source-only 待办解密、按 target key 重新加密后写入——这两条入口行为不同，不应该混淆的说。

knowledge.db 不参与合并：知识库索引由 Git 管理的 data/llm/knowledge/*.md 在启动时自动重建（reindex），不用跨环境同步数据库。

文档索引

想深入了解架构或开发新功能？这些文档能帮到你——

核心架构

模块管理系统 — 声明式模块注册、启用/禁用、安装/卸载机制
Telegram Handler 分组 — Handler 注册与 group 优先级规则
Bot_data 推送层 — 扩展模块向 LLM 注入上下文的机制

LLM 功能

LLM Handler 架构 — 从消息接收到回复生成的完整流水线
上下文组装 — Query Reinforcement + 三层结构设计
长期记忆 — Structured Memory 子系统设计
知识库（RAG） — BM25 检索、分词、评分机制
知识库内容编写 — 分类规范、frontmatter 字段说明

工具调用（AFC）

AFC 架构 — 自实现工具调用系统、意图检测、执行流程
AFC 工具管理 — 工具装卸、开关、清单规范与安全校验
AFC 错误处理 — 错误传递、日志记录规范

开发工具

TUI 框架 — 会话契约 TUISession + 开放范式库（listMenu/fullScreen/textEditor）总纲
chatScreen 聊天界面 — 控制台全屏交互式聊天界面技术文档（fullScreen 范式实例）
测试体系 — pytest 配置、fixture 使用、测试命令
常量归属指南 — config/模块级/函数内三层归属判据、命名约定、scripts 与基础设施边界

出了岔子的话

碰上问题，先看看这里有没有对症的——

客户端启动失败

BOT_TOKEN 环境变量未设置 应该先确认建好了 .env，并填了有效的 token。

FindSticker 功能

缺失 ffmpeg

跑 python scripts/setup_ffmpeg.py 自动配置，或照 ffmpeg/README.md 手动来；
Windows：确认 ffmpeg/bin/ffmpeg.exe 在；Linux：确认 ffmpeg 在 $PATH 里（which ffmpeg）。

LLM 功能

LLM 没反应 / API 报错

检查 .env 里对应 provider 的 API Key 是否填对（别带多余空格或 BOM）；
401：key 无效或过期，去对应控制台重新生成；
超时 / 无响应：可能是服务侧临时故障，稍后再试；翻 log/ 里的错误日志确认。

LLM 触发不了（发消息没动静）

确认控制台执行过 /llm on；
确认发消息的用户在白名单里（/whitelist 看）；
群聊得 @bot 才触发，私聊直接发即可；
看控制台日志，确认消息有没有被 handler 接到。

审核消息显示 [已过期]

重启后 bot_data 会清空，重启前没处理完的审核消息都会过期，这是正常现象。

权限 / 管理员命令

/status、/shutdown、/reboot 在 Telegram 里没反应

检查 data/operators.json，确认你的用户 ID 加进去了，且 permissions 里有对应权限位（status、shutdown、reboot）；

示例配置：

{
  "123456789": {
    "name": "你的名字",
    "permissions": ["shutdown", "reboot", "status", "notify", "llm"]
  }
}

在 Linux 因为 OOM 被杀

部署 Linux 上，如果发现客户端进程被 killed ，且记得前后有大批次表情包下载操作的话，就有可能是机器的内存被吃光了，系统自动杀死了进程。

应该注意——客户端的大批量 GIF 表情包转换，或大文件打包操作，是有可能会把整台机器的内存吃光的。

若需进一步隔离，可选配 systemd 内存上限——

# /etc/systemd/system/zincnya-bot.service
[Service]
MemoryMax=512M
MemoryHigh=400M
RestartForceExitStatus=137  # OOM 被 kill 时自动重启

MemoryMax 具体值视服务器内存自行调整。不配置也能正常运行的……这只是防止极端情况下影响同机其他服务的保险措施。

不过，客户端是有内置主动防护的……如果你想看的话——

主动防护（内置）

目前是自带三层内存防护的（utils/memoryMonitor.py，随 stickers 模块启用）：

监控层：后台每 60 秒检查可用内存，低于 300MB 时，就会向所有拥有 NOTIFY 权限的 OP 发送告警。若当时有表情包下载任务正在进行的话，还会附带"终止下载"按钮；

拦截层：每次下载请求启动前检查内存，低于 200MB 时，表情包下载任务就会被直接拒绝，提示用户稍后再试。

干预层：OP 可点击 Telegram 告警消息里的按钮，或在控制台执行 /killsticker，立即中止所有进行中的下载任务。

阈值可在 config.py 调整：MEMORY_WARNING_THRESHOLD_MB（告警）和 MEMORY_GATE_THRESHOLD_MB（拦截）。

还是搞不定的话——

翻 log/ 里的日志看详细报错；实在解决不了，提个 Issue 给 Zinc Phos，让 ZincPhos 狠狠地加班喵——

许可证

MIT License

Written by ZincNya~ ❤

Name		Name	Last commit message	Last commit date
data		data
docs		docs
ffmpeg		ffmpeg
handlers		handlers
scripts		scripts
tests		tests
utils		utils
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
bot.py		bot.py
config.py		config.py
loader.py		loader.py
modulesRegistry.py		modulesRegistry.py
pytest.ini		pytest.ini
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt

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3. 配置环境变量

4. 配置 FFmpeg（FindSticker 功能需要）

5. 启动

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能让咱做什么

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添加新命令

新增 AFC 工具

运行测试

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支持的模型

图片支持（双调用视觉架构）

上下文组织

自动工具调用 (AFC)

审核补充反馈

记忆操作

URL 内容读取

触发要同时满足：

边界与安全：

敏感信息

数据加密

数据合并

文档索引

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工具调用（AFC）

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客户端启动失败

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