改进 AI 回复模式

1. generate_reply: 改为优先关键词匹配，不匹配则调用 AI
2. _ai_generate_reply: 改进 prompt，加入对话上下文、微信风格要求
3. 要求回复简洁（50字以内），符合聊天风格

config.example.yaml

@@ -42,7 +42,7 @@ wechat:
 
 # 回复规则
 rules:
-  # 关键词回复示例
+  # 关键词回复示例（优先匹配）
   - keywords:
       - 你好
       - hi
@@ -51,7 +51,8 @@ rules:
     reply_content: "您好，有什么可以帮您的？"
     enabled: true
   
-  # AI 回复示例（无匹配关键词时，使用 LLM 生成回复）
+  # AI 回复模式（无匹配关键词时，使用 LLM 生成回复）
+  # 这是默认模式，会根据对话上下文生成自然回复
   - keywords: []
     reply_type: AI
     reply_content: ""

src/core/engine.py

@@ -79,24 +79,34 @@ class MessageProcessor:
         return True
     
     def generate_reply(self, chat_snapshot: ChatSnapshot) -> str:
-        """生成回复内容"""
+        """生成回复内容
+        
+        策略：优先关键词匹配，如果没有匹配则使用 AI 生成回复
+        """
         # 先检查关键词规则（取最新消息）
         latest_content = chat_snapshot.messages[0].get("content", "") if chat_snapshot.messages else ""
         
+        # 先检查关键词匹配
         for rule in self._rules:
-            if not rule.enabled:
+            if not rule.enabled or rule.reply_type != "keyword":
                 continue
             
-            if rule.reply_type == "keyword":
+            for keyword in rule.keywords:
-                # 关键词匹配
+                if keyword in latest_content:
-                for keyword in rule.keywords:
+                    logger.info(f"关键词匹配: {keyword}")
-                    if keyword in latest_content:
+                    return rule.reply_content
-                        logger.info(f"关键词匹配: {keyword}")
-                        return rule.reply_content
         
-            elif rule.reply_type == "AI":
+        # 没有关键词匹配，使用 AI 生成回复
-                # AI 生成回复
+        for rule in self._rules:
-                return self._ai_generate_reply(chat_snapshot)
+            if not rule.enabled or rule.reply_type != "AI":
+                continue
+            logger.info("使用 AI 生成回复")
+            return self._ai_generate_reply(chat_snapshot)
+        
+        # 如果没有配置 AI 回复规则，也尝试调用 AI
+        if not self._rules:
+            logger.info("无规则配置，使用 AI 生成回复")
+            return self._ai_generate_reply(chat_snapshot)
         
         return ""
     
@@ -104,22 +114,39 @@ class MessageProcessor:
         """AI 生成回复"""
         try:
             # 构造 prompt
-            prompt = f"""当前聊天: {chat_snapshot.chat_name}
+            chat_name = chat_snapshot.chat_name
-历史消息（按时间倒序）:
+            messages = chat_snapshot.messages[:10]  # 取最新10条（VLM返回的是倒序）
+            
+            prompt = f"""你是微信聊天助手，正在和「{chat_name}」对话。
+
+对话历史（最新在前）：
 """
-            for msg in chat_snapshot.messages[:10]:  # 取最新10条（VLM返回的是倒序）
+            for msg in messages:
                 sender = "我" if msg.get("is_self") else "对方"
-                prompt += f"- [{sender}] {msg.get('content', '')}\n"
+                content = msg.get("content", "")
+                time = msg.get("time", "")
+                prompt += f"[{time}] {sender}：{content}\n"
             
             prompt += """
-请生成一条合适的回复，只返回回复内容，不要其他文字。"""
+请根据对话上下文，生成一条自然的回复。
+要求：
+1. 回复要符合微信聊天风格，轻松友好
+2. 简洁明了，不要太长（50字以内）
+3. 如果对方提问，尽量回答问题
+4. 如果对方分享事情，给予适当回应
+5. 只返回回复内容，不要其他文字"""
+            
+            logger.debug(f"AI 回复 prompt:\n{prompt[:300]}...")
             
             # 调用 LLM
             response = self.llm_client.chat([
                 {"role": "user", "content": prompt}
             ])
             
-            return response.get("text", "")
+            text = response.get("text", "").strip()
+            logger.info(f"AI 生成回复: {text[:50]}...")
+            return text
+            
         except Exception as e:
             logger.error(f"AI 生成回复失败: {e}")
             return ""