alvinfeiandClaude Opus 5.5
16da11f788
Move every LLM prompt that had a zh variant into one registry, hy_memory/prompts/, with one module per language (en, zh-Hans, zh-Hant, ja, es, de, pt, fr, ko, ru, id). Call sites look prompts up with get_prompt(name, language), so a new language needs only a new module. The en and zh-Hans strings are moved verbatim, a test pins their sha256, and the old names (prompts_zh.*_ZH, extractor.EXTRACT_SYSTEM_PROMPT, ...) still import. Add an optional language: MemoryConfig.language (env MEMORY_LANGUAGE) as the client default, plus a per-call language= on add / async_add, add_extracted, finalize_session, evolve and sweep. It goes through extract and basic profile, reconcile and search query, the coding extractor and both coding reconcilers with the chain summary, the episode and topic summaries, and System 2. Codes are validated, with aliases (zh, zh-CN, zh-TW, zh-HK, pt-BR); an unknown code raises ValueError. With an explicit language, memories are written in that language. Without one, the zh/en auto-detection is unchanged. The server accepts language on /add and /add_extracted. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
109 lines
4.6 KiB
Python
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Python
"""
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中文版 Prompt 定义（兼容入口）。
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Prompt 文本已统一迁到 ``hy_memory/prompts/zh_hans.py``（按语言码注册，见
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``hy_memory.prompts.get_prompt``）。这里保留旧的 ``*_ZH`` 名字作为别名，
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字节级不变，旧代码 / 测试照常 import。
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"""
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from ..prompts.zh_hans import ( # noqa: F401
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EXTRACT_FEW_SHOT as EXTRACT_FEW_SHOT_ZH,
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EXTRACT_PROMPT as EXTRACT_PROMPT_ZH,
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EXTRACT_PROMPT_NO_INTENTION as EXTRACT_PROMPT_ZH_NO_INTENTION,
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EXTRACT_SYSTEM_PROMPT as EXTRACT_SYSTEM_PROMPT_ZH,
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RECONCILE_FEW_SHOT as RECONCILE_FEW_SHOT_ZH,
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RECONCILE_PROMPT as RECONCILE_PROMPT_ZH,
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RECONCILE_STRUCTURE_METADATA_PROMPT as RECONCILE_STRUCTURE_METADATA_PROMPT_ZH,
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SEARCH_QUERY_PROMPT as SEARCH_QUERY_PROMPT_ZH,
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STRUCTURE_METADATA_PROMPT as STRUCTURE_METADATA_PROMPT_ZH,
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)
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# ================================================================
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# SUMMARY PROMPT (中文版)
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# ================================================================
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SUMMARY_PROMPT_ZH = """为以下对话内容生成简洁的摘要。
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内容:
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---
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{content}
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---
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记忆日期: {memory_date}
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当前日期: {current_date}
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要求:
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1. **第三人称**: 以"用户..."描述用户——不要使用没有明确先行词的代词。
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2. **长度**: 1-3句话，最多200字。
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3. **优先级（内容超出长度限制时）**:
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a) 变化、决定、承诺（最高）
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b) 明确的偏好、态度、喜恶
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c) 关键事件和事实
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d) 背景信息（最低）
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4. **保留偏好信号**: 保留任何直接或间接表达的喜好、厌恶、态度或观点——即使看起来不重要。
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5. **自包含**: 读者应该在不看原始对话的情况下就能理解摘要。
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6. **不要编造**: 不要添加原始内容中没有的信息。
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7. **语言**: 输出语言必须与输入语言一致（中文输入→中文输出）。
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8. **时间处理**:
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- **记忆日期**是对话实际发生的时间，是你解析对话中相对时间引用的唯一时间锚点。
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- **当前日期**是今天的系统日期（可能距记忆日期已过数年），不要用它来解释用户的陈述。
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- 如果提供了记忆日期，将相对时间表达式根据它转换为绝对引用（"上周" → 对应的日期）。
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- 如果记忆日期为空，重写句子使其不包含时间（避免在输出中留下"上周"/"昨天"等原始表达）。
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## 输出约定
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严格格式要求:
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1. 只输出摘要文本——一段1-3句话的纯文本。
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2. 不要用引号、反引号、代码块或任何 markdown 包裹输出。
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3. 不要添加前缀或标签（不要"摘要："、"Summary："、"这是..."等）。
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4. 不要添加尾部解释或元评论。
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5. 如果内容太简单不值得总结，输出一句描述最显著元素的话——不要输出空字符串。
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现在生成摘要。"""
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ROLLING_SUMMARY_PROMPT_ZH = """你负责维护用户当天的对话摘要，按 topic（话题）组织。
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给你的输入：
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1. 上一条摘要（PREVIOUS SUMMARY）—— 该用户今天最近的一条摘要（可能为空）。
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2. 新对话轮次（NEW TURNS）—— 最近的对话，每条以行号 [n] 开头。
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你的任务：把 NEW TURNS 按 topic 分组，对每组判断：
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- 若有价值且内容已足够 → 为它写一条摘要。如果该组延续了「上一条摘要」的同一 topic，
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则改写一条「合并了上一条摘要 + 新对话」的更新摘要（"is_continuation": true）。
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- 若有价值但还不够写摘要 → 把这些行号放进 "keep_line_ids"（留待下次再总结）。
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- 若无价值 / 不值得记 → 直接省略这些行号（丢弃）。
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上一条摘要（PREVIOUS SUMMARY）：
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{prev_summary}
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新对话轮次（NEW TURNS）：
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{turns}
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记忆日期: {memory_date}
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当前日期: {current_date}
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摘要撰写规则（与标准摘要一致）：
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1. 第三人称「用户……」。2. 每条 1-3 句话，最多 200 字。3. 保留偏好/决定/变化。
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4. 自包含。5. 不编造。6. 输出语言必须与对话语言一致。7. 相对时间按记忆日期解析。
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## 输出约定 —— 严格 JSON，不要 markdown / 代码块：
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{{
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"summary_list": [
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{{"content": "<摘要文本>", "topic": "<简短话题标签>", "line_ids": [<int>, ...], "is_continuation": <true|false>}}
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],
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"keep_line_ids": [<int>, ...]
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}}
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输出规则：
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- 每个行号最多出现在一个位置（某条摘要的 line_ids、或 keep_line_ids、或被丢弃而完全不出现），
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绝不在两个分组里重复出现。
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- line_ids / keep_line_ids 只能引用 NEW TURNS 中出现过的行号。
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- 如果当前还没有任何值得写摘要的内容，返回 {{"summary_list": [], "keep_line_ids": [...]}}。
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只输出 JSON。"""
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