adminandClaude Sonnet 5.5
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- 權重 W = I_eff × F × A，暫時／可升級／長期記憶的衰減與封存，任何記憶不刪除 - 未解負向事件反覆思量、開放迴路逾時、危險內容不固化 - 檢索改為關鍵字 + RRF × W + 心情一致加權，保留外部檢索器介面 - 版本 0.0.4 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
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3.1 KiB
TypeScript
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// 規則表：標籤 → 數值增減。所有數值集中在這裡；模型只給標籤，不給數值。
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import type { Pad } from './types'
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import { isTag, type Tag } from './tags'
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export const RULES = {
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thanks: { p: 0.15, a: 0.05, d: 0.05 },
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scold: { p: -0.2, a: 0.15, d: -0.1 },
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success: { p: 0.08, a: 0.03, d: 0.05 },
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toolFail: { p: -0.08, a: 0.1, d: -0.08 },
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return: { p: 0.1, a: 0.08, d: 0 },
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lateNight: { p: -0.05, a: -0.1, d: 0 },
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favorite: { p: 0.12, a: 0.08, d: 0.03 },
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ignored: { p: -0.05, a: -0.03, d: -0.03 },
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praiseSkill: { p: 0.1, a: 0.04, d: 0.06 },
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amused: { p: 0.1, a: 0.06, d: 0.02 },
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cared: { p: 0.08, a: -0.02, d: -0.02 },
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apology: { p: 0.06, a: -0.06, d: 0.03 },
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soothe: { p: 0.05, a: -0.08, d: 0.02 },
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brushOff: { p: -0.06, a: 0.02, d: -0.04 },
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overstep: { p: -0.15, a: 0.12, d: 0.02 },
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remembered: { p: 0.08, a: 0.02, d: 0.02 },
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selfDisclosure: { p: 0.04, a: 0.03, d: -0.02 },
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gladForYou: { p: 0.08, a: 0.05, d: 0 },
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liedCaught: { p: -0.18, a: 0.1, d: -0.05 },
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brokenPromise: { p: -0.12, a: 0.04, d: -0.08 },
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} as const satisfies Record<Tag, Pad>
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// 記憶權重 W = I_eff × F × A 與生命週期的數值（第 9.5 章）
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export const MEMORY = {
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/** I_eff 下限與上限 */
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weightMin: 1,
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weightMax: 5,
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/** 編碼時情緒峰值（0–100）除以此值加進 I_eff */
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peakDiv: 40,
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/** 新鮮度半衰的回合數：F = 0.5^(Δseq / 200) */
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halfSeq: 200,
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/** 被檢索到時 F 至少回到此值 */
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floor: 0.8,
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/** 存取加成：A = 1 + step × min(命中次數, cap) */
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accessStep: 0.1,
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accessCap: 5,
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/** 未解負向事件：每日 +20%，上限 3 倍 */
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ruminatePerDay: 0.2,
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ruminateCap: 3,
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/** 類別加成的角色參數門檻（0–1） */
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bonusThreshold: 0.65,
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/** 暫時記憶 7 天衰減 */
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tempDays: 7,
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/** 可升級記憶：30 天未升級就降權、90 天未檢索就封存 */
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demoteDays: 30,
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demoteFactor: 0.5,
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archiveDays: 90,
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/** 被檢索到這麼多次就升級為長期記憶 */
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upgradeHits: 3,
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/** 開放迴路：她的提問經過這麼多個使用者回合沒有回應就逾時 */
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loopTurns: 2,
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/** RRF：fused = Σ 1 / (k + rank) */
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rrfK: 60,
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/** 心情一致加權 w_m = base + slope × (1 − 釋懷速度) */
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moodBase: 0.1,
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moodSlope: 0.05,
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} as const
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// 正則先判明確的情況；順序即優先序
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const PATTERNS: [Tag, RegExp][] = [
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['scold', /笨|白痴|廢物|爛|你很煩|閉嘴|stupid|useless|idiot/i],
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['thanks', /謝謝|感謝|太棒|好棒|厲害|讚|thanks?|thank you|great job|awesome/i],
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['success', /成功|完成了|通過|搞定|passed|done|fixed/i],
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]
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/** 以正則判斷使用者文字的標籤；沒有明確情況回 null */
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export function regexTag(text: string): Tag | null {
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for (const [tag, re] of PATTERNS) if (re.test(text)) return tag
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return null
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}
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/** 正則優先；正則沒判出才用模型補的標籤（須在白名單內），缺失或不合法就是沒有標籤 */
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export function classify(text: string, modelTag?: string | null): Tag | null {
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return regexTag(text) ?? (isTag(modelTag) ? modelTag : null)
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}
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