ref：让MaiSaka使用麦麦原有的pompt系统，配置系统

src/maisaka/replyer.py

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+"""
+MaiSaka - Reply 回复生成器
+根据想法和上下文生成口语化回复。
+"""
+
+from typing import Optional
+from datetime import datetime
+from src.prompt.prompt_manager import prompt_manager
+from llm_service import BaseLLMService
+from llm_service.utils import format_chat_history
+
+
+class Replyer:
+    """
+    回复生成器。
+
+    根据给定的想法（reason）和对话上下文，生成符合人设的口语化回复。
+    """
+
+    def __init__(self, llm_service: Optional[BaseLLMService] = None):
+        """
+        初始化回复器。
+
+        Args:
+            llm_service: LLM 服务实例，如果为 None 则需要在调用前设置
+        """
+        self._llm_service = llm_service
+        self._enabled = True
+
+    def set_llm_service(self, llm_service: BaseLLMService) -> None:
+        """设置 LLM 服务"""
+        self._llm_service = llm_service
+
+    def set_enabled(self, enabled: bool) -> None:
+        """启用/禁用回复功能"""
+        self._enabled = enabled
+
+    async def reply(self, reason: str, chat_history: list) -> str:
+        """
+        根据想法和上下文生成回复。
+
+        Args:
+            reason: 想要回复的方式、想法、内容（不包含具体回复内容）
+            chat_history: 对话历史上下文
+
+        Returns:
+            生成的回复内容，失败时返回默认回复
+        """
+        if not self._enabled or not reason or self._llm_service is None:
+            return "..."
+
+        # 获取当前时间
+        current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+        # 格式化对话历史（过滤掉 system 消息，保留其他内容）
+        filtered_history = [
+            msg for msg in chat_history
+            if msg.get("role") != "system" and msg.get("_type") != "perception"
+        ]
+        formatted_history = format_chat_history(filtered_history)
+
+        # 构建回复消息
+        replyer_prompt = prompt_manager.get_prompt("maidairy_replyer")
+        system_prompt = await prompt_manager.render_prompt(replyer_prompt)
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {
+                "role": "user",
+                "content": (
+                    f"当前时间：{current_time}\n\n"
+                    f"【聊天记录】\n{formatted_history}\n\n"
+                    f"【你的想法】\n{reason}\n\n"
+                    f"现在，你说："
+                ),
+            },
+        ]
+
+        try:
+            # 调用 LLM 生成回复
+            from llm_service.openai_impl import OpenAILLMService
+            if isinstance(self._llm_service, OpenAILLMService):
+                extra_body = self._llm_service._build_extra_body()
+                response = await self._llm_service._call_llm(
+                    "回复生成",
+                    messages,
+                    temperature=0.8,
+                    max_tokens=512,
+                    **({"extra_body": extra_body} if extra_body else {}),
+                )
+                result = response.choices[0].message.content or "..."
+                return result.strip()
+        except Exception:
+            pass
+
+        # 生成失败时返回默认回复
+        return "..."