GroupMind 群聊好感度

群聊里 AI 为什么总在「每条都回」

在多人群里，如果机器人对每条消息都立刻回复，对话会被打断、噪音也会拉高。更自然的行为是：被 @ 时必答，普通消息则按概率与关系决定是否开口——这需要可维护的「对谁更熟」状态，而不是无状态的 prompt 循环。

技能如何工作

GroupMind 在群聊场景里叠了四层机制：

1. 好感度（0–100）：每个用户独立计数；互动越多越高，长期不聊会衰减，负面内容会扣分。
2. 情绪值：AI 自身带情绪，会牵动整体回复倾向（与好感度一起参与决策）。
3. 回复决策引擎：@ 消息强制回复；非 @ 消息走「概率 + 好感度」规则，避免机械全量响应。
4. 颜文字库：按互动情绪选用表情，让口吻更贴近真人聊天。

好感度变化（资料中的规则）可概括为：

| 触发事件 | 变化 |
|---------|------|
| 与 AI 互动 | +2 |
| AI 主动回复了该用户 | +1 |
| 超过 7 天未互动 | -5/天 |
| 用户发送负面消息 | -3 |

实现侧只依赖 Python 3.8+ 与标准库，不引入第三方包，适合嵌进现有群聊 bot 的主循环里做「是否回复」门禁。

适用边界

• 这是互动策略与状态机，不负责接入具体 IM 协议；你需要在收到消息、发送回复的钩子里调用决策逻辑。
• 概率与阈值需要结合群规模与产品调性调参，否则可能出现「太冷」或「太吵」。
• 负面消息判定方式取决于你如何在上层解析文本，技能给出的是扣分规则而非 NLP 分类器。