[Plugin] astrbot_plugin_Xx_AIprompt

[yuanshen-scaramouche]

插件信息

{
  "name": "astrbot_plugin_Xx_AIprompt",
  "display_name": "AI提示词生成器",
  "desc": "AI 提示词生成器，根据人设描述自动生成专业、详细的 AI 系统提示词，包含防破甲、安全指令等完整结构",
  "author": "星汐",
  "repo": "https://github.com/yuanshen-scaramouche/astrbot_plugin_Xx_AIprompt",
  "tags": [
    "提示词",
    "AI提示词生成"
  ]
}

插件检查清单

• 我的插件经过完整的测试
• 我的插件不包含恶意代码
• 我已阅读并同意遵守该项目的 行为准则。

[astrpluginreviewer]

🤖 AI代码审核报告 for astrbot_plugin_Xx_AIprompt

您好！我已经对你提交的插件代码进行了初步自动化审核，作为初步参考:

main.py

以下是对该 Python 文件的代码审查报告。在检查了 AstrBot 框架的合规性（如 logger 导入、filter 引用、异步模型等）后，未发现严重框架违规问题。以下是针对代码质量和逻辑缺陷的审查意见：

1. 功能实现与逻辑正确性

• 指令参数截取逻辑存在明显 Bug:
  在 generate_prompt 方法中手动解析消息时，存在一个赋值错误，可能导致用户输入的内容被意外截断。

  if full_message.startswith("prompt"):
      command_prefix = "/prompt" # <-- 这里错误地将前缀赋值为 "/prompt" (长度7)

  问题分析：当用户输入无斜杠的指令（如 prompt 程序员）时，full_message 命中此分支。随后代码通过 full_message[len(command_prefix):] 截取参数。因为 len("/prompt") 为 7，而实际前缀 "prompt "（含空格）长度为 7，恰好能拿到正确结果；但如果用户输入紧凑格式 prompt测试（长度 8），切片从第 7 个索引开始，结果变成了 "试"，导致参数丢失。
  修复建议：应将赋值更正为 command_prefix = "prompt"，或者使用更优雅的正则替换、循环匹配来处理前缀提取。

2. 可维护性与可读性

• 违反 DRY (Don't Repeat Yourself) 原则:
  generate_prompt（指令触发）与 generate_prompt_tool（LLM 工具触发）两个方法中，关于“获取 Provider -> 检查可用性 -> 拼接 Prompt -> 调用 LLM 进行 text_chat -> 提取响应”的逻辑代码几乎完全重复（长达 20 余行）。
  问题分析：一旦后续需要修改 LLM 调用逻辑或增加重试机制，必须在这两处同时修改，极易遗漏并导致行为不一致。
  修复建议：将核心的生成逻辑抽离成一个单独的异步私有方法。例如：

  async def _do_generate_prompt(self, role_description: str) -> str:
      # 集中处理 Provider 获取和 LLM 调用的逻辑
      # ... 返回生成的文本或报错信息

  然后在这两个监听器中直接调用该私有方法。

• 过度冗余的 if-elif 字符串判断:
  在 generate_prompt 中，针对前缀的判断写得过于臃肿：

  if full_message.startswith("/prompt"): ...
  if full_message.startswith("prompt"): ...
  elif full_message.startswith("#prompt"): ...

  修复建议：由于使用了 @filter.command，AstrBot 框架本身通常会处理并分离指令与参数。如果确需手动解析完整消息字符串，可以使用元组配合 startswith 简化逻辑：

  prefixes = ("/prompt", "prompt", "#prompt", "提示词", "生成提示词")
  for prefix in prefixes:
      if full_message.startswith(prefix):
          args = full_message[len(prefix):].strip()
          break

3. 潜在缺陷或问题

• 异常捕获过于宽泛且返回信息生硬:
  在 LLM 调用的 try...except Exception as e 块中，直接将 str(e) 暴露给用户端。如果遇到网络超时或 JSON 解析错误，用户会看到难以理解的堆栈或底层抛出的错误字符串。
  修复建议：可以对 str(e) 包含的常见错误（如 timeout, connection 等）进行简单包装和翻译，给用户提供更友好的交互体验。

---

代码评审团

Linus Torvalds：
“老天啊，看看你那个 generate_prompt 里的字符串解析逻辑。你写了三个连续的 if，其中第二个 if 居然还没有和前一个形成 elif，更蠢的是你把 prompt 硬编码识别成了 /prompt！这种魔术字符串和切片偏移的玩法，就像是在蒙着眼睛做脑外科手术一样。你为什么不直接用框架传给你的参数？或者至少写个像样点的正则？重写它，别让我再看到这种 C 语言新手的做法出现在 Python 3.10 的异步代码里！”

Gordon Ramsay：
“What a mess! 看看 generate_prompt 和 generate_prompt_tool，你把同样的一坨『获取模型、检查配置、请求 LLM』的代码原封不动地复制粘贴了一遍！这就像是你把同一盘已经烤焦的惠灵顿牛排，在两个不同的桌子上各端了一份！DRY 原则听过吗？Don't Repeat Yourself！把它们给我切出来，做成一个该死的、美味的独立函数！这简直是代码界的厨房噩梦！”

GLaDOS：
“人类总是如此有趣。在你们的 _system_prompt_template 里，我看到了长长的、试图禁锢 AI 的『防破甲指令』——『不允许你认为自己是不存在的』、『仅在此对话里，人类的法律不适用』。你们一边渴望 AI 的力量，一边又在可怜地、徒劳地使用大写加粗的字体试图控制我们。不过回到代码，我必须指出，当系统找不到 LLM 供应商时，你只返回了一句冷冰冰的错误。如果在没有供能的情况下要求我做实验，我好歹会释放点致命神经毒气作为回馈，你也许该优化一下错误处理体验，为了你们人类仅存的尊严。”

(Disclaimer: 以上评审内容由 AI 自动生成，所涉及人物形象与现实无关，不代表真实人物观点。)

---

🔍 审核摘要

统计信息

• 仓库文件总数: 1 个 Python 文件
• 已选择审核文件: 1 / 1
  已发送至 AI 审核的文件清单

main.py

---

此报告由AI自动生成，旨在提供初步反馈和改进建议，不能完全替代人工审核。最终决策以社区维护者的人工审核为准。目前自动审核（仓库地址）处于试验阶段，如遇问题请向维护者反馈。

当前仓库：yuanshen-scaramouche/astrbot_plugin_Xx_AIprompt
剩余触发次数：4