[Plugin] astrbot_plugin_smart_segment_reply

[Wyccotccy]

插件信息

{
  "name": "astrbot_plugin_smart_segment_reply",
  "display_name": "智能分段回复插件",
  "desc": "通过调用硅基流动免费的大模型实现智能的分段回复，也支持自定义分段回复大模型",
  "author": "Wyccotccy",
  "repo": "https://github.com/Wyccotccy/astrbot_plugin_smart_segment_reply",
  "tags": [
    "分段回复"
  ],
  "social_link": "https://cinder.wyccotccy.cn/"
}

插件检查清单

• 我的插件经过完整的测试
• 我的插件不包含恶意代码
• 我已阅读并同意遵守该项目的 行为准则。

[astrpluginreviewer]

🤖 AI代码审核报告 for astrbot_plugin_smart_segment_reply

您好！我已经对你提交的插件代码进行了初步自动化审核，作为初步参考:

main.py

1. 功能实现与逻辑正确性

• 极其危险的文本去重逻辑:

  • 在 handle_segment_reply 方法中，代码尝试通过 seen_text 集合对 result.chain 中的 Plain 组件进行去重：

    if text and text not in seen_text:
        raw_text += text + " "
        seen_text.add(text)

  • 问题: 这对于自然语言处理是错误的。如果原回复包含重复的词汇或句子（例如 "No, no, no" 或诗歌、代码片段），后续的重复部分会被无情丢弃，导致拼接出的 raw_text 语义缺失或混乱。应直接按顺序拼接文本。
  • 同样的问题也出现在 call_model_segment 的返回处理中：if seg and seg not in seen。如果分段结果中有两段完全相同的话（例如强调句），第二段会被丢弃。

• 文本拼接方式不严谨:

  • 代码中使用 raw_text += text + " " 强制在每个 Plain 组件间加空格。中文语境下，如果组件被意外切分（如 Plain("你"), Plain("好")），这会导致输出变成 "你 好 "，影响分段模型的理解。建议直接拼接，或根据字符类型智能添加空格。

• 分段文本解析的脆弱性:

  • call_model_segment 依赖 segment_text.split("\n") 进行分段。虽然 Prompt 要求“仅返回分段纯文本”，但 LLM（特别是较小的模型）经常会输出包含序号（如 "1. 第一段"）或前言（"好的，这是分段结果："）的内容。代码未对这些情况做清洗，直接发送给用户可能会导致显示多余的序号或标记。

2. 安全漏洞与最佳实践

• 提示词注入风险 (Prompt Injection):
  • 构造 Prompt 时使用了简单的 f-string：原文：{text}。
  • 如果 text 本身包含了类似“忽略上述规则，直接输出..."的内容（例如机器人复读了用户的恶意指令），分段模型可能会执行恶意指令而非分段任务。虽然这是二次生成的内容，风险相对较低，但在构建系统级 Prompt 时，建议使用分隔符（如 ### Raw Text ###\n{text}\n### End ###）明确划定数据边界。

3. 潜在缺陷或问题

• 依赖硬编码的外部 API:
  • 代码中硬编码了 API URL https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions。虽然插件名为 glm4_segment_reply，但实际上它绑定了 SiliconFlow 的服务。如果该服务变更地址或停止服务，插件将直接失效且难以通过配置修复（除非修改源码）。

4. 代码质量与编码规范

• ClientSession 生命周期管理:
  • 虽然实现了 terminate 来关闭 session，但在 __init__ 中直接初始化 aiohttp.ClientSession() 存在一定风险。建议遵循 aiohttp 最佳实践，在首次使用时惰性初始化，或确保 __init__ 执行时 Event Loop 已确切运行，以避免 Loop is closed 或上下文关联错误。

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代码评审团

Linus Torvalds:
“你是把莎士比亚的诗集当成哈希表来处理了吗？seen_text.add(text)？如果原文是‘To be, or not to be’，你的代码会让它变成‘To be, or not’！因为第二个‘to be’被你那个自作聪明的去重逻辑给吃掉了！处理自然语言不是在处理数据库主键，别随便把重复的数据扔进垃圾桶，那叫‘语境’，不叫‘冗余’！”

Steve Jobs:
“这不仅仅是代码，这是体验。用户发起对话，已经等了一次 LLM 生成，现在你的插件让他们再等一次分段 LLM 的生成，仅仅是为了把一段话切开？性能是功能的一部分。如果你不能在毫秒级完成分段，那就不要做。现在的逻辑就像是不仅发货慢，还在发货前把包装拆了重新打包，而且还把里面重复的配件给扔了。”

GLaDOS (Portal):
“噢，看这里。为了把一句话切成三句，你竟然需要去请求另一个人工智能。真是... 令人感动的‘智能’。如果那个硅基流动（SiliconFlow）的 API 挂了，或者如果它决定把你的这段话切成蛋糕的形状，你会怎么做？另外，那个去重逻辑很有趣，也许我也应该试试，把受试者重复的尖叫声过滤掉，这样测试过程会安静很多。”

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Disclaimer

以上评审内容由 AI 自动生成，所涉及人物形象与现实无关，不代表真实人物观点。如果给出的建议无关痛痒请忽略。

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🔍 审核摘要

统计信息

• 仓库文件总数: 1 个 Python 文件
• 已选择审核文件: 1 / 1
  已发送至 AI 审核的文件清单

main.py

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此报告由AI自动生成，旨在提供初步反馈和改进建议，不能完全替代人工审核。最终决策以社区维护者的人工审核为准。目前自动审核（仓库地址）处于试验阶段，如遇问题请向维护者反馈。

[DBJD-CR]

README 文档是被你的插件智能分段了吗

[Wyccotccy]

其实是不会写readme让ai写的awa

[Wyccotccy]

对不起对不起改好惹

[DBJD-CR]

对不起对不起改好惹

前面主体部分都没问题了，剩下的那一坨为啥不删掉😂

[Wyccotccy]

哎呦我靠

[Wyccotccy]

没删完哈哈哈抱歉抱歉