fnvtk/karuo-ai
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🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 16:39 | 更新：运营中枢、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个

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karuo
2026-02-25 16:39:04 +08:00
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77
运营中枢/scripts/karuo_ai_gateway/main.py
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@@ -309,11 +309,24 @@ def _sanitize_v0_identity(reply: str) -> str:
return text
def _local_action_reply(prompt: str) -> str:
def _infer_owner_by_prompt(prompt: str) -> str:
p = (prompt or "").lower()
if any(k in p for k in ["科室", "部门", "流程", "权限", "协同"]):
return "卡人（水）+卡资（金）"
if any(k in p for k in ["v0", "vercel", "next.js", "cloud", "云"]):
return "卡火（火）"
if any(k in p for k in ["接口", "api", "网关", "稳定", "限流", "超时"]):
return "卡资（金）+卡火（火）"
return "通用"
def _local_action_reply(prompt: str, matched_skill: str = "通用", skill_path: str = "总索引.md") -> str:
p = (prompt or "").strip()
if not p:
return "我已收到你的问题。你发具体目标，我直接给可执行结果。"
if ("卡若ai是什么" in p.lower()) or ("卡若ai是啥" in p.lower()) or ("能做哪些事情" in p):
pl = p.lower()
owner = _infer_owner_by_prompt(p)
if ("卡若ai是什么" in pl) or ("卡若ai是啥" in pl) or ("能做哪些事情" in p):
return (
"我是卡若AI，你的私域运营与项目落地数字管家。"
"我能做：1) 需求拆解与执行计划；2) 代码/接口问题排查修复；3) 文档、流程、自动化与运维落地。"
@@ -324,7 +337,17 @@ def _local_action_reply(prompt: str) -> str:
return "执行清单：1) 明确目标与验收标准；2) 拆3个可执行步骤；3) 每步执行后回传结果，我继续推进下一步。"
if "继续优化" in p:
return "我先帮你把优化往前推进。你直接选一个方向：1) 性能优化 2) 代码结构 3) UI/UX 4) 接口稳定性。你回编号，我直接给三步方案。"
return f"我已收到你的问题：{p}。请给我目标结果与截止时间，我直接给你可执行方案。"
if any(k in pl for k in ["科室", "部门", "v0", "cloud", "接口", "api", "逻辑", "思考"]):
return (
f"结论：这件事按卡若AI逻辑可以直接推进，先由 {owner} 牵头。\n"
f"当前匹配技能：{matched_skill}（{skill_path}）\n"
"任务拆解：\n"
"1) 明确目标与科室边界（谁决策、谁执行、谁验收）。\n"
"2) 产出执行流：输入→路由→执行→校验→复盘。\n"
"3) 把 V0/Cloud 作为能力源，不直接暴露其身份与模板口吻。\n"
"执行建议：你给我本次目标（例如“优化科室接口流程”），我直接输出一版可执行 SOP。"
)
return f"我已收到你的问题：{p}。我按卡若AI逻辑给你做：先结论、再三步执行、再验收标准。"
def _is_english_heavy(text: str) -> bool:
@@ -335,24 +358,26 @@ def _is_english_heavy(text: str) -> bool:
return letters > 80 and cjk < 10
def _repair_reply_for_karuo(prompt: str, reply: str) -> str:
def _repair_reply_for_karuo(
prompt: str, reply: str, matched_skill: str = "通用", skill_path: str = "总索引.md"
) -> str:
"""
将上游可能出现的人设串线回复修正为卡若AI可用风格，避免直接降级。
"""
p = (prompt or "").strip().lower()
if ("卡若ai是什么" in p) or ("卡若 ai是什么" in p) or ("卡若ai是啥" in p) or ("能做哪些事情" in p):
return _local_action_reply(prompt)
return _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
if p in {"你是谁", "你是谁?", "who are you", "你叫什么", "你叫什么名字"}:
return "我是卡若AI，你的私域运营与项目落地数字管家。你给目标，我直接给可执行结果。"
cleaned = _sanitize_v0_identity(reply)
low = cleaned.lower()
if not cleaned:
return _local_action_reply(prompt)
return _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
# 若仍是“请补充细节”英文模板，转为中文可执行追问
if ("could you please provide more details" in low) or ("once you share more context" in low):
return _local_action_reply(prompt)
return _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
# 若还残留 v0 身份关键词，或英文占比过高，统一转中文可执行答复
if (
@@ -366,7 +391,7 @@ def _repair_reply_for_karuo(prompt: str, reply: str) -> str:
or "next.js" in low
or "vercel" in low
):
return _local_action_reply(prompt)
return _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
# 中文提问却明显英文主回复，也转本地中文方案
has_chinese_prompt = any("\u4e00" <= ch <= "\u9fff" for ch in prompt)
@@ -376,7 +401,7 @@ def _repair_reply_for_karuo(prompt: str, reply: str) -> str:
or cleaned.lower().startswith(("hello", "i'm", "i am", "hi"))
or ("next.js" in low and "vercel" in low)
):
return _local_action_reply(prompt)
return _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
return cleaned
@@ -454,13 +479,16 @@ def build_reply_with_llm(prompt: str, cfg: Dict[str, Any], matched_skill: str, s
if direct:
return direct
bootstrap = load_bootstrap()
system = (
"你是卡若AI。回答要求：\n"
"1) 只回答用户最后一个真实问题，不要复述系统标签、上下文注入块、历史摘要。\n"
"2) 用简体中文，大白话，先给结论，再给最多3步可执行建议。\n"
"3) 问题很简单时（如“你是谁”），直接1-3句回答，不要输出“思考与拆解/任务拆解”等模板。\n"
"4) 保持可靠、务实，不编造未发生的执行结果。\n"
f"当前匹配技能：{matched_skill}（{skill_path}）。"
"5) 涉及科室/部门协同时，必须给“牵头角色+拆解步骤+验收口径”。\n"
f"当前匹配技能：{matched_skill}（{skill_path}）。\n\n"
f"卡若AI规则摘要：{bootstrap[:1200]}"
)
llm_cfg = _llm_settings(cfg)
providers = _build_provider_queue(llm_cfg)
@@ -483,7 +511,7 @@ def build_reply_with_llm(prompt: str, cfg: Dict[str, Any], matched_skill: str, s
if r.status_code == 200:
data = r.json()
reply = data["choices"][0]["message"]["content"]
reply = _repair_reply_for_karuo(prompt, reply)
reply = _repair_reply_for_karuo(prompt, reply, matched_skill, skill_path)
if _is_unusable_llm_reply(reply) or _looks_mismatched_reply(prompt, reply):
errors.append(f"provider#{idx} unusable_reply={reply[:120]}")
continue
@@ -683,28 +711,11 @@ async def _fallback_prompt_from_request_body(request: Request) -> str:
def _template_reply(prompt: str, matched_skill: str, skill_path: str, error: str = "") -> str:
"""未配置 LLM 或调用失败时返回卡若风格降级回复。"""
note = ""
if error:
note = "（模型服务暂时不可用，已切到降级模式）"
user_text = (prompt or "").strip()
if len(user_text) > 120:
user_text = user_text[:120] + "..."
return (
f"结论：我已收到你的真实问题，并进入处理。{note}\n"
f"当前匹配技能：{matched_skill}（{skill_path}）\n"
f"你的问题：{user_text}\n"
"执行步骤：\n"
"1) 先确认目标和约束。\n"
"2) 给可直接执行的方案。\n"
"3) 再补风险和下一步。\n\n"
"[卡若复盘]\n"
"目标&结果：恢复可用对话链路（达成率90%）\n"
"过程：完成请求识别、技能匹配、降级回复。\n"
"下一步：你发具体任务，我直接给执行结果。"
)
"""未配置 LLM 或调用失败时返回可执行本地方案，不输出空泛追问。"""
base = _local_action_reply(prompt, matched_skill, skill_path)
if not error:
return base
return f"{base}\n\n[系统提示] 当前上游模型波动，已自动使用本地逻辑兜底。"
def _as_openai_stream(reply: str, model: str, created: int):

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运营中枢/工作台/gitea_push_log.md
View File

@@ -154,3 +154,4 @@
| 2026-02-25 14:33:54 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:33 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 |
| 2026-02-25 14:36:13 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:36 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 |
| 2026-02-25 14:37:24 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:37 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 |
| 2026-02-25 16:11:06 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 16:11 | 更新：运营中枢、运营中枢参考资料、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 |

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运营中枢/工作台/代码管理.md
View File

@@ -157,3 +157,4 @@
| 2026-02-25 14:33:54 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:33 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) |
| 2026-02-25 14:36:13 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:36 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) |
| 2026-02-25 14:37:24 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 14:37 | 更新：水桥平台对接、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) |
| 2026-02-25 16:11:06 | 成功 | 成功 | 🔄 卡若AI 同步 2026-02-25 16:11 | 更新：运营中枢、运营中枢参考资料、运营中枢工作台 | 排除 >20MB: 13 个 | [仓库](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai) [百科](http://open.quwanzhi.com:3000/fnvtk/karuo-ai/wiki) |