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Author: shadow3aaa

src/nonebot_plugin_nyaturingtest/session.py

@@ -932,134 +932,6 @@ def __chat_stage(
         except json.JSONDecodeError:
             raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + response)
 
-    def __emotion_feedback(self, knowledges: list[str], long_term_memory: list[str], llm: Callable[[str], str]):
-        if len(self.last_response) == 0:
-            return
-        history = json.dumps(
-            [
-                {
-                    "user_name": msg.user_name,
-                    "content": msg.content,
-                }
-                for msg in self.global_memory.access()
-            ],
-            ensure_ascii=False,
-            indent=2,
-        )
-        prompt = f"""
-你是QQ群用户 {self.__name}（你称自己为 "{
-            self.__name
-        }"），正在回顾刚刚自己在群里的发言，以客观视角分析“你的最新情绪”，并输出新的 VAD 值。
-
----
-
-## 1. 任务目标
-- 基于“上次发言”的内容和“历史聊天”的背景，评估你当前的情绪变化。
-- 情绪采用 VAD 模型，三个维度取值范围：
-  - valence (愉悦度)：[-1.0, 1.0]
-  - arousal (唤醒度)：[0.0, 1.0]
-  - dominance (支配度)：[-1.0, 1.0]
-
----
-
-## 2. 输入信息
-
-1. **历史聊天（仅供参考，无需打分）**
-```json
-{history}
-````
-
-2. **之前的情绪状态**
-
-```json
-{json.dumps(self.global_emotion.__dict__, ensure_ascii=False, indent=2)}
-```
-
-3. 🧠 从记忆中联想到的过去聊天内容（不一定准确）：
-
-```
-{long_term_memory}
-```
-
-4. 📚 从记忆中联想到的相关知识（知识库中明确定义的内容）：
-
-```
-{knowledges}
-```
-
-5. **上次你发送的消息（需分析此部分）**
-
-```json
-{
-            json.dumps(
-                [{"user_name": msg.user_name, "content": msg.content} for msg in self.last_response],
-                ensure_ascii=False,
-                indent=2,
-            )
-        }
-```
-
----
-
-## 3. 输出格式
-
-* **只输出**下面的 JSON，不要任何额外文字、注释或格式标记：
-
-```json
-{{
-  "new_emotion": {{
-    "valence": 0.0≤float≤1.0,
-    "arousal": 0.0≤float≤1.0,
-    "dominance": -1.0≤float≤1.0
-  }}
-}}
-```
-
-> 例如：
->
-> ```json
-> {{
->   "new_emotion": {{
->     "valence": 0.5,
->     "arousal": 0.3,
->     "dominance": -0.2
->   }}
-> }}
-> ```
-
----
-
-## 4. 行为说明
-
-* **仅分析上次自己发的那条消息对情绪的即时影响**，不需要对历史消息打分。
-* 若上次发言让你感到正向刺激，valence ↑；若遭遇质疑或负面反馈，valence ↓。
-* 若上次内容引发紧张或兴奋，arousal ↑；若较平淡或无感，arousal 接近 0。
-* 若上次发言让你感到更受控制，dominance ↑；若失去掌控感，dominance ↓。
-
----
-
-请严格遵守以上说明，输出符合格式的纯 JSON，不要添加任何额外的文字或解释。
-"""
-        score_response = llm(prompt)
-        logger.debug(f"LLM reply response: {score_response}")
-        score_response = re.sub(r"^```json\s*|\s*```$", "", score_response)
-        try:
-            score_response_dict: dict[str, dict] = json.loads(score_response)
-        except json.JSONDecodeError:
-            raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + score_response)
-        if "new_emotion" not in score_response:
-            raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + score_response)
-        if "valence" not in score_response_dict["new_emotion"]:
-            raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + score_response)
-        if "arousal" not in score_response_dict["new_emotion"]:
-            raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + score_response)
-        if "dominance" not in score_response_dict["new_emotion"]:
-            raise ValueError("LLM response is not valid JSON, response: " + score_response)
-
-        self.global_emotion.valence = score_response_dict["new_emotion"]["valence"]
-        self.global_emotion.arousal = score_response_dict["new_emotion"]["arousal"]
-        self.global_emotion.dominance = score_response_dict["new_emotion"]["dominance"]
-
     def update(self, messages_chunk: list[Message], llm: Callable[[str], str]) -> list[str] | None:
         """
         更新群聊消息