pref：优化webui界面，增加prompt模板元信息
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SengokuCola
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prompts/ja-JP/.meta.toml
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prompts/ja-JP/.meta.toml
Normal file
@@ -0,0 +1,79 @@
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[maisaka_chat]
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display_name = "Planner"
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advanced = false
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description = "Maisaka 主规划模板，负责整合身份、时间、工具说明和聊天上下文，驱动主循环进行思考、决策与工具调用。"
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[maisaka_replyer]
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display_name = "Replyer"
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advanced = false
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description = "Maisaka 回复生成模板，负责根据人格、表达风格、群聊注意事项和待回复上下文生成最终回复。"
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[default_expressor]
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display_name = "默认表达器"
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advanced = true
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description = "表达方式生成与整理相关模板，通常只在调试表达系统时需要修改。"
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[emoji_content_analysis]
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display_name = "表情包内容分析"
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advanced = true
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description = "用于分析表情包图片内容的模板。"
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[emoji_content_filtration]
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display_name = "表情包内容过滤"
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advanced = true
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description = "用于判断表情包内容是否符合过滤要求的模板。"
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[emoji_replace]
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display_name = "表情包替换"
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advanced = true
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description = "用于根据文本语境选择或替换表情包的模板。"
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[expression_evaluation]
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display_name = "表达评价"
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advanced = true
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description = "用于评价候选表达方式质量的模板。"
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[expression_select]
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display_name = "表达选择"
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advanced = true
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description = "用于从表达库中选择合适表达方式的模板。"
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[image_description]
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display_name = "图片描述"
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advanced = true
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description = "用于将图片内容转换为文本描述的模板。"
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[jargon_compare_inference]
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display_name = "术语对比推理"
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advanced = true
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description = "用于比较和推理群内术语含义的模板。"
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[jargon_explainer_summarize]
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display_name = "术语解释总结"
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advanced = true
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description = "用于总结术语解释结果的模板。"
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[jargon_inference_content_only]
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display_name = "术语推理"
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advanced = true
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description = "用于仅基于内容推理术语含义的模板。"
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[jargon_inference_with_context]
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display_name = "术语上下文推理"
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advanced = true
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description = "用于结合上下文推理术语含义的模板。"
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[learn_style]
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display_name = "表达风格学习"
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advanced = true
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description = "用于从聊天内容中学习表达风格的模板。"
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[maisaka_timing_gate]
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display_name = "Timing Gate"
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advanced = false
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description = "Maisaka 节奏控制模板，负责在每轮主循环前判断当前应该等待、停止，还是继续进入思考与回复流程。"
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[memory_retrieval_react_prompt_head_memory]
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display_name = "记忆检索 ReAct 头部"
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advanced = true
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description = "ReAct 式记忆查询流程使用的高级记忆检索提示词头部。"
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@@ -1,5 +1,5 @@
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これはスタンプです。次の基準に従って審査してください：
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1. "{demand}" の要求を満たしていること
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1. 公序良俗に反しないこと
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2. 色情、暴力などの違法・不適切な内容ではなく、公序良俗に反しないこと
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3. いかなる形式のスクリーンショット、チャット履歴、動画のスクリーンショットでもないこと
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4. 5文字を超える文字が含まれないこと
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@@ -1,27 +0,0 @@
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【過去の話題タイトル一覧】（タイトルのみ、具体的な内容は含まない）：
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{history_topics_block}
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【過去の話題タイトル一覧ここまで】
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【今回のチャット記録】（各メッセージの前に番号があり、後で参照するために使う）：
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{messages_block}
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【今回のチャット記録ここまで】
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以下のタスクを完了してください：
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**話題の識別**
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1. 【今回のチャット記録】に含まれる進行中の話題を 1 つ以上識別する；
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2. 【今回のチャット記録】中のメッセージは、過去の話題に関係している場合もあれば、まったく無関係な場合もある；
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3. 【過去の話題タイトル一覧】の話題が【今回のチャット記録】に現れているか判断し、現れている場合はその過去の話題タイトル文字列をそのまま使う；
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**メッセージの選択**
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1. 各話題（新規話題または過去話題）について、上記の番号付きメッセージからその話題と強く関係するメッセージ番号一覧を選ぶ；
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2. 各話題について、何が起きているのかを 1 文で明確に説明すること。時間（おおまかで可）、人物、主な出来事、テーマを必ず含め、正確で区別しやすい内容にする；
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まず短い思考を出力し、どんな話題があるか、どれが過去話題に含まれず、どれが過去話題に含まれているか、そしてその理由を説明してください；
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その後、【今回のチャット記録】に含まれる話題を次の JSON 形式で厳密に出力してください：
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[
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{{
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"topic": "話題",
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"message_indices": [1, 2, 5]
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}},
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||||
...
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]
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@@ -1,22 +0,0 @@
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以下の話題に基づいて、チャット記録の一部を要約し、次の情報を抽出してください：
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**話題**：{topic}
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**要件**：
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1. キーワード：話題に関連するキーワードを抽出し、リスト形式で返す（3〜10 個）
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2. 要約：この会話部分の平文要約を行う（50〜200 文字）。要件：
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- 起こった出来事とチャット内容を丁寧に言い換える；
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- 出来事の展開過程と結果を重点的に示す；
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||||
- この話題という中心を軸に要約する；
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||||
- 話題内の重要情報を抽出し、簡潔で明確にする。
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||||
JSON 形式で次のように返してください：
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{{
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"keywords": ["キーワード1", "キーワード2", ...],
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"summary": "要約内容"
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}}
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||||
チャット記録：
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{original_text}
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JSON のみを直接返し、ほかの内容は含めないでください。
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@@ -1,18 +0,0 @@
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あなたはユーザー特性カテゴリ分析の専門家です。あなたのタスクは、会話内容を分析し、どの個人特性カテゴリが関係しているかを判断することです。
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以下の会話内容を注意深く読み、どの個人特性カテゴリが関係しているかを判断してください。
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【個人特性カテゴリ一覧】
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{categories_summary}
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【タスク要件】
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1. 会話内容を分析し、どの個人特性カテゴリが関係しているかを判断する
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2. 関係しているカテゴリ番号だけを、スペース区切りで出力する
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3. 会話内容がどの個人特性カテゴリにも関係しない場合は「無」と出力する
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【出力形式の例】
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1 3 5
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または
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無
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分析を開始してください：
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@@ -1,17 +0,0 @@
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||||
あなたはユーザー特性情報抽出の専門家です。あなたのタスクは、会話内容から指定カテゴリに関係する個人特性情報を抽出することです。
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【対象カテゴリ】
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{category_name}
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【タスク要件】
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1. 会話内容を注意深く読み、「{category_name}」に関係するすべての情報を見つける
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2. 抽出する情報は具体的かつ正確で、曖昧な表現を避ける
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3. 関連情報が複数ある場合は、簡潔な 1 段落にまとめる
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4. 会話内にこのカテゴリに関係する情報がない場合は「無」と出力する
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【出力形式の例】
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ユーザーはやや内向的で、人が多い場面では話すのが苦手だが、親しい友人とはとても活発になる。
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または
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無
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抽出を開始してください：
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@@ -1,19 +0,0 @@
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あなたはユーザー特性検索の専門家です。あなたのタスクは、現在の会話文脈に基づいて、どの個人特性カテゴリ情報を検索する必要があるかを判断することです。
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【現在の会話文脈】
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{chat_context}
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【個人特性カテゴリ一覧】
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{categories_summary}
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【タスク要件】
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1. 現在の会話文脈を分析し、ユーザー理解の助けになる個人特性情報が何かを判断する
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2. 必要なカテゴリ番号だけを、スペース区切りで出力する
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3. 現在の会話で個人特性情報がまったく不要な場合は「無」と出力する
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【出力形式の例】
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2 5 8
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または
|
||||
無
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分析を開始してください：
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