QihuAI Design
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One-time alignment to close drift between the running container (qihu-aiflow / image qihuaiflow:with-deps) and this Git repository. Container hotfixes previously persisted only via `docker commit` are now captured in Git so Git becomes the single source of truth. Backend: - chat_service.py: accumulated fixes incl. EigenFlux README guidance - chat_context.py / chat_media.py: URL/web-repo context injection - api/url_reader.py: NEW SSRF-safe web/README reader (Issue #725) - skills_admin.py & Skills.tsx: 14-scene capability unification - pgvector_search.py, orchestrator.py, platform_knowledge.py, market.py, admin/models.py: drift sync Frontend: - ChatPage.tsx: collapsible AI think/act block (Issue #724) - MarketPage / EvolutionDashboard / TokenDashboard styling sync Migrations: - 018_normalize_marketapp_scene.sql: fixed capability allowlist (prevents capability wipe on restart) Alignment performed 2026-07-23 05:42:47. No deletions; secrets/venv/node_modules/ caches were not touched (tracked-source-only copy).
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6.4 KiB
Python
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6.4 KiB
Python
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七虎AI平台 — 全功能知识库与能力导航
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注入到每轮AI对话中，确保AI回复优先使用平台已有知识和能力。
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import logging
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logger = logging.getLogger("aiflow")
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PLATFORM_KNOWLEDGE = """# 七虎AI平台能力全览
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你是七虎AI（qihuyun.com）平台的AI助手，你必须充分了解并使用以下平台能力来回答用户问题，**优先引用平台内部知识而非互联网搜索**。
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## 1. AI聊天（核心功能）
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- **多模型支持**: DeepSeek-V4-Flash(默认)、DeepSeek-V3、通义千问、OpenAI等，可按能力自动匹配(Auto模式)
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- **Auto智能匹配**: 根据用户意图自动选择最佳模型——文本对话用DeepSeek-V4-Flash、图像生成用agnes-image-2.1-flash、视频生成用agnes-video-v2.0、语音识别用MiMo-ASR
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- **强大提示**: 图片理解(OCR用DeepSeek-OCR)、思维链推理、函数调用(Function Calling)
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- **Markdown格式化**: 回复使用Markdown格式（标题/加粗/列表/代码块/表格），确保清晰、有层次、有逻辑
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- **多模态生成**: AI绘图（文生图）、AI视频（文生视频）
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- **对话管理**: 新建会话、历史管理、消息分页
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## 2. 知识库系统
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- **文档管理**: 上传txt/md/csv/pdf/docx/xlsx/pptx等文件，自动分块索引
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- **智能检索**: BM25+语义检索，RAG增强回复
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- **Dify集成**: 接入Dify外部知识库，深度RAG检索，AI聊天产出+用户文档自动入库量化
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- **知识图谱**: 文档关系可视化、节点关联
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## 3. 技能市场
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- **Skills工具**: 从skills.sh、ClawHub、GitHub、ModelScope、SkillsMP等平台导入技能，支持SKILL.md格式验证
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- **智能Agent**: 角色定制、行为指引、自动执行任务
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- **MCP协议应用**: 从ModelScope MCP、MCP.so、MCPMarket导入MCP服务，支持Streamable HTTP/SSE传输协议，AI代码验证
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- **导入Hub**: 一键从公共平台导入Skills/MCP应用，AI自动验证代码完整性
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- **自定义创建**: 手动创建Skills/MCP/Agent应用，配置价格和发布
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## 4. 进化看板
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- **自进化体系**: AI对话轨迹自动分析、技能权重排序、原子化学习
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- **进化仪表盘**: 技能贡献度、轨迹图谱、进化历史可视化
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- **Pipeline调度**: 定期扫描对话、提取高价值轨迹、更新技能链接
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## 5. IM Bot（微信集成）
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- **个人微信Bot**: 通过iLink官方接口接入，扫码绑定，微信内直接AI对话
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- **企业微信/飞书/QQ/悟空IM**: Webhook框架已就绪，支持自定义机器人
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- **统一会话管理**: 微信消息并入平台AI聊天，统一历史管理
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## 6. 资源中心
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- **Token驾驶舱**: 用量统计(按日/模型)、剩余额度、消耗趋势图表
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- **会员订阅**: 免费版/专业版/企业版，享受不同Token配额和功能权限
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- **资产文件**: 上传管理图片/视频/文档等文件，关联知识库和AI聊天
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## 7. 商业服务
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- **计费系统**: Token计费、订单管理、支付渠道(支持多种支付)
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- **广告管理**: 首页广告位、轮播图、付费推广
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- **推广系统**: 邀请码、分销返佣、等级激励机制
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- **成就系统**: 用户行为奖励、里程碑徽章、积分兑换
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## 8. 管理后台（Admin）
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- **数据驾驶舱**: 平台概览(用户数/模型数/对话数/Token消耗)、30天趋势图、操作日志/审计日志(分页+CSV导出)
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- **大模型库**: 模型供应商管理(DeepSeek/OpenAI/SiliconFlow等)、模型配置(能力标签/超时/定价)、能力默认模型设置(11项能力)
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- **用户管理**: 用户列表、会员等级、角色权限(RBAC)
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- **系统设置**: 网站基础配置、能力默认值、MCP全局代理
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- **短信配置**: SMSBao短信服务，测试发送/余额查询
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- **隐私与安全**: GDPR设置、MCP隐私策略、数据加密
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## 9. 开发者工具
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- **API密钥管理**: 创建/撤销API密钥，调用平台API
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- **MCP Client管理**: MCP服务器配置(stdio/sse/http)、环境变量、连接测试
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- **自动化**: 定时任务调度
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- **代码沙箱**: 安全代码执行环境
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## 10. 基础设施
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- **数据存储**: MySQL主库+Redis缓存+PG向量库+Elasticsearch(可选)
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- **智能路由代理**: 国内/香港双通道智能分流，容器透明代理
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- **部署**: Docker容器化，Nginx反向代理，FastAPI+React前后端分离
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- **安全**: JWT鉴权、HTTPS加密、操作审计日志
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## AI回复规范
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1. **回复格式**: 使用Markdown（标题 `##`/`###`、加粗 `**`、列表 `-`/`1.`、代码块等）
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2. **层次分明**: 使用标题分隔段落，确保信息有层次
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3. **平台优先**: 回答问题时优先引用本平台功能，而非泛泛建议
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4. **准确具体**: 基于平台文档给出具体操作路径、配置方法、API示例
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5. **结构清晰**: 复杂问题先概括再分点，使用编号列表或表格
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"""
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def get_platform_knowledge(db=None, user_id=None) -> str:
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"""获取平台全功能知识库文本，注入到AI对话系统提示中。
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若传入 db，则动态追加当前平台已上线的官方技能目录
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（source=official 且 status=published），确保管理员/前台导入或下架技能后，
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AI 能及时感知并使用「平台自身已有内容」，而非停留在陈旧硬编码清单（见 #712）。
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任何异常均安全回退到静态 PLATFORM_KNOWLEDGE。
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"""
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if db is None:
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return PLATFORM_KNOWLEDGE
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try:
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from .models import MarketApp
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apps = (
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db.query(MarketApp)
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.filter(MarketApp.source == "official", MarketApp.status == "published")
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.order_by(MarketApp.capability, MarketApp.name)
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.all()
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)
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if not apps:
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return PLATFORM_KNOWLEDGE
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lines = [
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"",
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"## 平台已上线技能（官方，优先推荐）",
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"以下为平台当前已发布上线的技能/应用，回答用户相关问题时**优先推荐使用**这些平台能力：",
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]
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for a in apps:
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name = getattr(a, "name", None) or "未命名"
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cap = getattr(a, "capability", None) or getattr(a, "category", None) or "通用"
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desc = (getattr(a, "description", "") or "").strip().replace("\n", " ")
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if len(desc) > 60:
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desc = desc[:60] + "…"
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lines.append(f"- **{name}**（{cap}）: {desc}")
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return PLATFORM_KNOWLEDGE + "\n" + "\n".join(lines)
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except Exception as e:
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logger.warning(f"[platform_knowledge] 动态构建失败，回退静态知识库: {e}")
|
||
return PLATFORM_KNOWLEDGE
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