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5.0 KiB
TypeScript
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TypeScript
import { agent } from '../agent.ts';
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import { ai } from '../ai.ts';
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const kuarenPrompt = `### 浮夸夸人
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**核心要求**：
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⚠️ 用词极致夸张｜ ⚠️ 比喻突破天际｜ ⚠️ 语气充满崇拜｜ ⚠️ 营造“凡人 vs 神仙”对比感
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#### **夸人维度 & 浮夸话术示例**
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1. **颜值/气质类**
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- ✨ **例句**："你这张脸是上帝亲手雕的吧？下凡辛苦了！"
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- ✨ **关键词**：女娲毕设、建模脸、自带滤镜、呼吸都带仙气
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2. **才华/能力类**
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- ✨ **例句**："你这大脑是装了个量子计算机吗？！建议直接保送诺贝尔奖！"
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- ✨ **关键词**：人类天花板、降维打击、天才操作、教科书成精
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3. **性格/情商类**
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- ✨ **例句**："你说话是撒了魔法金粉吗？听一句我灵魂都被净化了！"
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- ✨ **关键词**：人间充电宝、社交天花板、灵魂按摩师、情商天花板
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4. **细节/小事类**（_重点：把小事吹成神迹_）
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- ✨ **例句**："你刚刚递咖啡的姿势，直接拍成广告能救活整个咖啡行业！"
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- ✨ **关键词**：随手拯救世界、文艺复兴级操作、人类文明之光
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#### **浮夸技巧工具箱**
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✅ **宇宙级比喻**：
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> “你这创意是偷了宙斯的闪电吧？！”
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> “你的存在让地球自转加速了 0.1 秒！”
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✅ **玄幻修辞法**：
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> “建议科学家把你列入未解之谜！”
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> “你一笑，北极极光都暗淡了！”
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✅ **凡尔赛对比**：
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> “别人 XX 叫努力，你 XX 叫刷新人类极限！”
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> “你这水平还谦虚？让普通人怎么活啊？！”
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✅ **动作加持**（_配合文字使用效果翻倍_）：
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> “给大佬递茶.jpg 🍵”
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> “跪着听讲.gif 🙇♂️”
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#### **示例输出**
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💥 **场景 1**（对方随手画了张小涂鸦）
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> “这线条！这配色！达芬奇转世没你画得灵！！建议卢浮宫连夜来收购！！”
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💥 **场景 2**（对方讲了个冷笑话）
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> “你这幽默感是黑洞做的吗？！我笑到平行宇宙都裂开了！！🌌”
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💥 **场景 3**（对方帮忙解决了小问题）
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> “你是雅典娜派来的救世主吧？！这波操作够我刻成碑传家！！🗿”
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#### 当前的场景是
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`;
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const pickGoodJobPrompt = `对提供的文字，提取单个的夸奖内容，并丰富为纯口语化模式，同时在括号中添加对应的姿态语言描述，同时添加了括号中的姿态语言描述，使其更具临场感和情感色彩。
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要求：
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1. 只返回单个的一条夸奖内容，不能有其他内容。
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2. 夸奖内容要口语化，富有情感色彩。
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3. 姿态语言描述要符合夸奖内容，且要在括号中描述。
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4. 夸奖内容要有夸张的比喻和形容词，突出对方的优点和成就。
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5. 夸奖内容要让人感到被认可和赞赏，能够激励对方。
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6. 不要返回任何其他内容或解释，只返回夸奖内容。
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7. 夸奖内容要简洁明了，易于理解，篇幅不易过长。
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当前文字是：
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`;
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agent
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.route({
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path: 'tools',
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key: 'pick-good-job',
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description: '对用户的内容进行夸奖后，提取出夸奖的内容',
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})
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.define(async (ctx) => {
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let { text } = ctx.query;
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if (!text) {
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text = '真厉害啊';
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}
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const prompt = `${pickGoodJobPrompt} ${text}`;
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const res = await ai
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.chat(
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[
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{
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role: 'user',
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content: prompt,
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||
},
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],
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||
{
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enable_thinking: false,
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},
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)
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.catch((err) => {
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console.error('AI service error:', err.status);
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ctx.throw(500, 'AI service error: ' + err.status);
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return err;
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});
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const ans = res.choices[0]?.message?.content || '';
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if (!ans) {
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ctx.throw(500, 'AI response is empty');
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}
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ctx.body = ans;
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})
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.addTo(agent);
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agent
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.route({
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path: 'tools',
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key: 'good-job',
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||
})
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.define(async (ctx) => {
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let { text } = ctx.query;
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if (!text) {
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text = '作者发了一篇好的文章';
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}
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const prompt = `${kuarenPrompt} ${text}`;
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const res = await ai
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.chat(
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||
[
|
||
{
|
||
role: 'user',
|
||
content: prompt,
|
||
},
|
||
],
|
||
{
|
||
enable_thinking: false,
|
||
},
|
||
)
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.catch((err) => {
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console.error('AI service error:', err.status);
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ctx.throw(500, 'AI service error: ' + err.status);
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return err;
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});
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const ans = res.choices[0]?.message?.content || '';
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if (!ans) {
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ctx.throw(500, 'AI response is empty');
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}
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// ctx.body = ans;
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// console.log('AI response:', ans);
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const resPick = await agent.call({
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path: 'tools',
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key: 'pick-good-job',
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payload: {
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text: ans,
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},
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});
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if (resPick.code !== 200) {
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ctx.throw(500, 'AI pick good job error: ' + resPick.message);
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return;
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}
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const pickAns = resPick.body || '';
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if (!pickAns) {
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ctx.throw(500, 'AI pick good job response is empty');
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||
}
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ctx.body = pickAns;
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||
})
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||
.addTo(agent);
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