ref:将make_question从Plugin改为回复前工作；为tool添加chat_id字段

src/memory_system/curious.py

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+import time
+import asyncio
+from typing import List, Optional, Tuple
+from src.common.logger import get_logger
+from src.chat.utils.chat_message_builder import (
+    get_raw_msg_before_timestamp_with_chat,
+    build_readable_messages_with_id,
+)
+from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
+from src.config.config import model_config, global_config
+from src.memory_system.questions import global_conflict_tracker
+from src.memory_system.memory_utils import parse_md_json
+
+logger = get_logger("curious")
+
+
+class CuriousDetector:
+    """
+    好奇心检测器 - 检测聊天记录中的矛盾、冲突或需要提问的内容
+    """
+    
+    def __init__(self, chat_id: str):
+        self.chat_id = chat_id
+        self.llm_request = LLMRequest(
+            model_set=model_config.model_task_config.utils,
+            request_type="curious_detector",
+        )
+    
+    async def detect_questions(self, recent_messages: List) -> Optional[str]:
+        """
+        检测最近消息中是否有需要提问的内容
+        
+        Args:
+            recent_messages: 最近的消息列表
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: 如果检测到需要提问的内容，返回问题文本；否则返回None
+        """
+        try:
+            if not recent_messages or len(recent_messages) < 2:
+                return None
+            
+            # 构建聊天内容
+            chat_content_block, _ = build_readable_messages_with_id(
+                messages=recent_messages,
+                timestamp_mode="normal_no_YMD",
+                read_mark=0.0,
+                truncate=True,
+                show_actions=True,
+            )
+            
+            # 检查是否已经有问题在跟踪中
+            existing_questions = global_conflict_tracker.get_questions_by_chat_id(self.chat_id)
+            if len(existing_questions) > 0:
+                logger.debug(f"当前已有{len(existing_questions)}个问题在跟踪中，跳过检测")
+                return None
+            
+            # 构建检测提示词
+            prompt = f"""你是一个严谨的聊天内容分析器。请分析以下聊天记录，检测是否存在需要提问的内容。
+
+检测条件：
+1. 聊天中存在逻辑矛盾或冲突的信息
+2. 有人反对或否定之前提出的信息
+3. 存在观点不一致的情况
+4. 有模糊不清或需要澄清的概念
+5. 有人提出了质疑或反驳
+
+**重要限制：**
+- 忽略涉及违法、暴力、色情、政治等敏感话题的内容
+- 不要对敏感话题提问
+- 只有在确实存在矛盾或冲突时才提问
+- 如果聊天内容正常，没有矛盾，请输出：NO
+
+**聊天记录**
+{chat_content_block}
+
+请分析上述聊天记录，如果发现需要提问的内容，请用JSON格式输出：
+```json
+{{
+    "question": "具体的问题描述，要完整描述涉及的概念和问题",
+    "reason": "为什么需要提问这个问题的理由"
+}}
+```
+
+如果没有需要提问的内容，请只输出：NO"""
+
+            if global_config.debug.show_prompt:
+                logger.info(f"好奇心检测提示词: {prompt}")
+            else:
+                logger.debug("已发送好奇心检测提示词")
+
+            result_text, _ = await self.llm_request.generate_response_async(prompt, temperature=0.3)
+            
+            if not result_text:
+                return None
+            
+            result_text = result_text.strip()
+            
+            # 检查是否输出NO
+            if result_text.upper() == "NO":
+                logger.debug("未检测到需要提问的内容")
+                return None
+            
+            # 尝试解析JSON
+            try:
+                questions, reasoning = parse_md_json(result_text)
+                if questions and len(questions) > 0:
+                    question_data = questions[0]
+                    question = question_data.get("question", "")
+                    reason = question_data.get("reason", "")
+                    
+                    if question and question.strip():
+                        logger.info(f"检测到需要提问的内容: {question}")
+                        logger.info(f"提问理由: {reason}")
+                        return question
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"解析问题JSON失败: {e}")
+                logger.debug(f"原始响应: {result_text}")
+            
+            return None
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"好奇心检测失败: {e}")
+            return None
+    
+    async def make_question_from_detection(self, question: str, context: str = "") -> bool:
+        """
+        将检测到的问题记录到冲突追踪器中
+        
+        Args:
+            question: 检测到的问题
+            context: 问题上下文
+            
+        Returns:
+            bool: 是否成功记录
+        """
+        try:
+            if not question or not question.strip():
+                return False
+            
+            # 记录问题到冲突追踪器，并开始跟踪
+            await global_conflict_tracker.track_conflict(
+                question=question.strip(),
+                context=context,
+                start_following=False,
+                chat_id=self.chat_id
+            )
+            
+            logger.info(f"已记录问题到冲突追踪器: {question}")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"记录问题失败: {e}")
+            return False
+
+
+async def check_and_make_question(chat_id: str, recent_messages: List) -> bool:
+    """
+    检查聊天记录并生成问题（如果检测到需要提问的内容）
+    
+    Args:
+        chat_id: 聊天ID
+        recent_messages: 最近的消息列表
+        
+    Returns:
+        bool: 是否检测到并记录了问题
+    """
+    try:
+        detector = CuriousDetector(chat_id)
+        
+        # 检测是否需要提问
+        question = await detector.detect_questions(recent_messages)
+        
+        if question:
+            # 记录问题
+            success = await detector.make_question_from_detection(question)
+            if success:
+                logger.info(f"成功检测并记录问题: {question}")
+                return True
+        
+        return False
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"检查并生成问题失败: {e}")
+        return False