HDS Interlude / 幕间系统

聊天在幕前发生，生活在幕间继续。

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HDS Interlude 是一个面向 Koishi 一对一与多参与者场景的持续叙事聊天框架。它让用户消息、角色的沉默、延迟回复、主动联系和自动推进，都成为同一段生活剧本中自然可见的部分，并由一次主叙事写作连贯地决定。

当前版本：1.0.1-rc57。

当前文档已同步至 2026-10-17 的 rc57，累计变更以 rc56 发布包为基线。已完成源码构建、类型检查、回归测试与 rc57 安装包打包；发布包与校验信息见发行记录。旧安装包不会自动获得这些修改，运行实例须安装并重载后才生效。

rc57 相对 rc56 汇总：修复部署向导（一条龙页）自 rc52 起的整页脚本报错；将 Console 首位预设同步明确为可从 typ0.space 直接拉取人设/配置；修复 Overlay 普通演化在单场景长故事中被错误场景门槛永久拦截的问题，并补齐诊断指标。全套版本串、构建产物与发布包对齐 rc57。详见 更新记录。

沿用 rc48 及此前能力：分享码同步会将 storyDefaults 同步写入配置模板；清库重建或新故事不会回退到旧人设；interlude.preset.sync 可强制重新应用预设；database clear 会重置同步状态；群音频可以直接触发携带原生音频的写作；跨会话投递能力继续保留。

历史兼容说明：rc12 起支持可选的 Anthropic Messages 自定义协议。该协议仍属于 openai-compatible 自定义连接，不是独立的官方 Provider 模式。详见 rc12 适配说明、更新记录 与 文档索引。

• 第一次安装和测试：BEGINNER_GUIDE.md
• 从零部署 QQ 角色：DEPLOYMENT_GUIDE.md
• 逐项配置说明：CONFIGURATION_GUIDE.md
• 管理员命令：command.md
• 当前架构：docs/ARCHITECTURE.md
• QQ 合并转发读取设计：docs/FORWARD_MESSAGE_READING_DESIGN.md
• 群聊历史图片证据回流：docs/GROUP_HISTORICAL_IMAGE_CONTEXT_DESIGN.md
• Alter System 设计与运行规则：docs/ALTER_SYSTEM.md
• Agency Window 设计与运行规则：docs/AGENCY_WINDOW.md
• Schedule Preplan 近期日程层：docs/SCHEDULE_PREPLAN.md
• 版本记录：docs/CHANGELOG.md
• 安全与依赖说明：docs/SECURITY.md
• 历史分析、失败版本与调试资料：docs/README.md

HDSI 以主角为中心维护持续剧情状态：角色拥有日程、关系、待办、情绪、配角和未完成事件；用户消息作为进入这段现实的一项事件，参与角色当下的判断与后续生活。

这套框架让角色从既有生活出发，自然决定何时看见消息、是否愿意回复、如何回应，以及这件事会给后续生活留下怎样的影响。

一个机器人账号维护一个 Canonical Story（主剧本）。多个已授权用户可以进入同一主剧本，但每位参与者保留独立的资料、初始关系、关系演化和近期互动状态。

这样，角色可以在不同账号之间安排注意力、兑现约定，或自然地表达自己正被其他事情占用；所有互动都汇入同一个稳定的人格与生活轨迹。

每次主叙事写作都会读取当前活跃场景中最近发生的真实条目：用户 / 群聊事件、已成功投递的角色消息、剧本段落与必要的场景摘要。它保留原始对话的语义、说话顺序和时间信息，同时通过字符预算控制上下文规模。

当前用户事件在本轮以“当前事件”身份出现一次；自动推进则以纯粹的生活推进展开。这个边界让旧消息保持历史位置，也让尚未投递的角色台词始终停留在“未说出口”的状态。

HDSI 不以时间间隔切换写作尺度，而是按当前事件进入四种明确阶段：用户消息、对话后续、到期意图与独立生活推进。每一轮都从故事游标补写已经经过的时间，并以当前 nowLocal 结束；调度间隔只决定何时唤醒写作，不会预设剧情的密度、情绪或篇幅。

这让同一段生活能自然容纳即时对话、被打断的输入、承诺到期、安静的对话余波和较长的自动推进。未来内容始终以意图、计划或延迟动作保存，已经送达的私聊则同时保留在剧本与结构化投递记录中。

每次主请求都会同时发送 UTC 与故事本地时间，并将 nowLocal 的日期、时分秒、星期、时段和日照预期作为权威端点。重载或长间隔后的 continuity 用于衔接上次状态，当前时钟则为新一轮剧情提供准确锚点；例如 Asia/Shanghai 的 16:00 会按仍有日光的下午处理。

flowchart TD
    U[用户消息 / 图片 / 语音 / 群聊事件] --> E[端点反向解析 · 入站去重]
    E --> D[故事串行队列 · 短时合并与过期请求取消]
    D --> C[装配上下文：活跃场景 · 关系与记忆 · 到期意图 · 世界事件 · nowLocal 时间锚]
    C --> M[主叙事模型：一次持续写作]
    M --> S[补写已发生时间 · 写出本轮剧本]
    M --> R[决定看见 · 回复 · 沉默或延迟]
    M --> K[事实与记忆候选 · Overlay · 剧情余波与未来意图]
    S --> P[落库：剧本条目 + 投递账本 + 故事状态]
    R --> P
    K --> P
    P --> T{可见消息?}
    T -->|即时| G{端点门控}
    G -->|通过| I[模拟打字 · 分段投递 · 成功回写账本]
    G -->|拦截| W[从未发送条目 · 端点冷却 · 待补偿重试]
    T -->|延迟或分段| Q[保存到期意图与分段链]
    T -->|暂不回复| A[生活继续：自动推进 · Urge · 世界事件播种]
    Q --> R2[到期后经同一管线投递]
    R2 --> I
    I --> A
    W --> A

用户发送消息 / 图片 / 语音
        ↓
端点反向解析与入站去重 → 进入故事串行队列
        ↓
短时合并（多端点连续消息并入同一轮，旧请求作废）
        ↓
装配上下文：活跃场景、关系、记忆、到期意图、世界事件、nowLocal 时间锚
        ↓
主叙事模型一次写作：补写已发生时间 + 处理当前事件 + 决定可见行为 + 提取长期材料
        ↓
落库：剧本条目、投递账本 deliveryActions、故事状态与未来意图
        ↓
即时消息 → 端点门控 → 模拟打字与分段投递 → 成功回写账本
延迟或分段 → 保存到期意图，到期经同一管线投递
被拦截 → 记“从未发送”条目并进入端点冷却，待投递补偿稍后重试
        ↓
未回复时生活继续：自动推进、Urge 与世界事件播种驱动后续轮次

新消息遵循“首条回复提交”边界：主模型尚未提交第一条消息时，新输入会接管本轮，并与旧消息批次合并后重新写作；第一条已经提交后，新输入会截断尚未发送的 <sep/> 后续气泡。被截断的文字会作为“主角本来想发送，但还没打完字，新消息就到了”的未完成意图交给替代写作，清晰地区分已说出口的对话与被打断的念头。

主模型是核心写作者，在一次调用中完成“补写故事、判断是否回复、写出回复”等连续工作。每次调用会同时生成：

1. 当前时间段内已经发生的剧本；
2. 对当前用户事件、到期意图或自动推进的处理；
3. 是否已看见、回复模式、消息内容及计划发送时间；
4. 长期事实、状态变化、Overlay 候选、剧情余波和未来意图。

结构化输出中的互动决策形如：

{
  "seen": true,
  "reply": {
    "mode": "immediate",
    "content": "怎么了"
  }
}

模型输出可使用 <sep/> 拆分消息。插件会按下一段文字长度模拟短暂输入时间；用户在等待期间继续发言时，旧分段计划会被取消并重新写作。

typingJitterRatio 默认是 0.3：同样长度的后续气泡会在理论延迟上下约 30% 随机浮动，减少机械感；填写 0 可恢复固定延迟。

model.mainStreamingMode=experimental 可让支持 OpenAI Chat Completions SSE 的模型在输出完整私聊 interaction.reply 后，先发送这条首泡，再继续接收后面的 script。默认关闭；它只在 mainResponseFormat=json-object 下生效，群聊仍等待完整结果。

未知中转站请先保持关闭；手动开启后观察日志中的“实验性流式首条回复已提前投递”。一旦首条已发送，若后续 JSON 断流或无效，插件保留已发送内容、记录 stream-finalization-failed，且不会自动 failover 重发第二条可见回复；后续只会以无 transport 的短恢复任务补写缺失剧本。

model.mainPayloadOrder=cache-first 会把用户 payload 的对话历史与低频记忆层前置、每轮变化字段（当前事件、时钟、状态）后置。对支持自动前缀缓存的服务商（DeepSeek、GLM、Kimi 等），连续对话轮可以命中长长的稳定前缀，输入成本与 prefill 延迟显著下降；payload 末尾附带 recentExchange 最近交换块，把最后几条交互重新锚定在生成点旁，维持语境显著性。当前默认就是 cache-first；遇到服务商兼容性或上下文质量问题时可切回 legacy。开启后建议先在沙盒观察若干轮回复质量与 回复模式 分布。

自动推进不把 cache-first 当作世界时间来源：时间导演提供当前窗口内的推进建议，主叙事写出实际生活，宿主约束时间端点。beta6 不再把新计划自动当作完成事实；旧自动条目仍保留原账本解释。recentExchange 只含真实收发消息，不复制上一段剧本文字。实际是否复写仍需模型实机观察，不能仅凭缓存模式保证。

开启 Urge 后，自动推进间隔由两个独立因子相乘决定：

间隔 = 基础间隔 / (对话密度因子 × 生活节奏因子)

对话密度因子：最近 15 分钟的用户消息桶数归一化后映射到 1.0 ~ activeMultiplier（默认 1.4）。密集对话时推进加速，沉默时按基础节奏。密度按半衰期（默认 90 分钟）指数衰减——对话结束后高密度推进仍会持续一段时间，而非立即回落。

生活节奏因子（五档）：由三个来源写入，按即时性排序：

五档节奏与默认倍率：

节奏数据超过 2 小时未更新视为过期，自动退回休息窗口兜底倍率（restMultiplier 默认 0.6，乘法而非替换——不再因时钟到达 23:00 就从 10 分钟跳到 180 分钟）。

自动推进没有实时用户消息，但仍会读取：

• 尚未结束的场景和近期已投递对话；
• 已安排的提醒、延迟回复、约定与未完成事项；
• 由对话留下的"剧情余波"（active consequence）；
• 角色自身正在进行的生活、配角和世界状态。

因此，用户说过的重要话、请求的提醒，以及影响角色的事件，都会在后续自动推进中持续留下线索。主模型可在角色具备具体动机时发起主动联系；每次候选动作都携带 willingness（意愿值）和原因，插件会在阈值、目标合法性与数量边界内完成投递。

对 responseMode=always 的活跃群，本地意愿分数会随消息、关键词和引用累积，按半衰期衰减，并在超过阈值后以概率决定是否值得调用主模型。@ 机器人可以立即通过（主角睡眠态除外），主角成功发言后会消耗意愿。

每次成功回复后，系统还会掷一个"跳过条数"——在观察到这么多条消息之前，即使分数够也不触发模型调用。这制造了消息条数方差，避免"每条必回"的机械感。五档幅度（eager 0-3 条 / normal 0-6 / quiet 1-9）与生活节奏调制（phone-focused 减 1 / resting 加 2 / asleep 加 3）相乘。

Schedule Preplan 在后台空闲整理时维护近期稳定日程：每天最多复用压缩模型进行一次独立轻量审查，参考既有计划后才补写周规律、阶段或日期例外。stable / contextual / granular 变化颗粒度控制如何保留已证实的变化；granular 的少量候选安排先以半透明可用性显示，临近后才揭示，且不会自行成为生活事件。主叙事只读取从当前时刻起未来约 12 小时的计划，不会接收整周日历；计划只约束合理性，真实剧情始终优先。固定日程边界还可成为自动推进锚点，减少随机推进跨过上课、到校或离校等节点。

weather（【扩展 16】）从 Open-Meteo（免费无 Key）周期拉取真实天气，以纯数据格式（环境：22°C 小毛毛雨。）作为 [世界事件] 注入当前温度与天况，不带建议句。观测点默认从故事设定的地点自动解析，失败时回退手动经纬度；架空世界默认也会注入真实地球天气（可用 skipFantasyWorld 跳过，异世界设定建议开启）。天气生效的故事，世界播种器会自动让出天气领地，避免双通道供天气。

HDSI 按用途分层组织信息，让每次请求获得恰当的连续性，同时保持上下文的清晰与节制。

较早的场景和 Overlay 会在后台分档压缩：保留因果、承诺、大事件与关系变化，减少重复性叙述。压缩以异步整理的方式运行，与用户回合的主叙事调用保持轻量协作。

近期上下文同时使用条目下限与时间窗口：默认至少保留 17 条，并保护最近 6 分钟的真实收发消息。长期事实检索分别为最近已完成事件和未完成承诺保留位置；承诺兑现后可显式关闭旧 fact，并促使 continuity 提前刷新。Continuity 不再保存容易过期的自由文本未来计划，未来安排由 intent 与 Schedule Preplan 提供。

小幅修改 Canon（例如补充兴趣、修正措辞）通常可直接保留现有数据。若修改会明显改变角色身份、核心性格、世界规则或某位参与者的初始关系，建议在 Console 修改后按需清除对应 Overlay：

interlude.overlay.clear character
interlude.overlay.clear perspective
interlude.overlay.clear relationship
interlude.overlay.clear world

指令会在聊天中要求 y/n 确认，并精确作用于选定的演化层，保留其余剧本与记忆。详见 管理员指令集。

Agency 默认关闭（agency.enabled=false），需要时可显式开启；已有显式开启的配置不会被覆盖。关闭 Agency 不等同于关闭主动消息，后者仍由 runtime.allowProactiveMessages 等既有开关控制。

Agency Window 让主动联系先来自主角自己的生活，再经过现实条件判断。它沉淀当前日程负荷、隐私空间和设备可用性三类行动条件，并与 Alter 的情绪氛围层保持清晰分工。

自动生活回合完成剧本后，主模型可以提出一个由真实剧本、承诺、实际安排或关系后续支撑的联系候选：

生活产生理由 → 检查日程/隐私/设备 → 立即联系 / 稍后重查 / 自然放下

忙碌或缺少隐私时，系统会创建 proactive-check 意图，在合适时间结合新的生活重新判断。每个候选都引用真实剧本条目，使主动联系始终拥有可追溯的生活理由。

Agency Window 复用 StoryState 和现有 intent 表，以轻量结构接入当前架构。后台获得参与者的名称、资料和关系摘要，并继续以摘要形式保持私聊上下文的边界。

Alter System 是一个动态氛围响应机制，用于解决长期对话中角色说话风格趋同、情绪表达固定化的问题。

每次成功生成剧本时，主模型会输出一个整数 alter（-5 到 +5），表示本轮新事件相对上一轮让整体氛围发生的净变化：

• 正值：对话氛围变得更严肃、正式、谨慎或紧张
• 负值：对话氛围变得更轻松、随意、活跃或开玩笑

系统会累积这些 alter 值。当累积值超过动态阈值时，会调用侧端模型生成一段简短的"情绪偏移描述"（1-2 句话），并将其注入到后续主提示词中作为氛围参考。

这段描述会带有动态权重：

• 同向对话：权重逐渐增加，氛围持续强化
• 反向对话：权重逐渐减少，氛围自然消退
• 权重过低：自动清除，避免过时的氛围影响新剧情

• 低侵入性：在原始剧本及来源化连续性资料旁加入临时氛围参考；beta6 已停用实时 continuitySnapshot 的重复生成
• 动态阈值：根据对话密度自动调整触发频率，密集对话时更敏感，长间隔对话时更宽容
• 轻量级：在达到触发条件时调用侧端模型，将额外请求集中在真正需要的节点
• 顺序协作：达到阈值后先完成本轮持久化与消息投递，再在故事串行队列中执行侧端分析
• 自然衰减：情绪偏移会随对话方向变化而自然消退，以临时氛围参考的方式陪伴剧情

在 Console 的"情绪偏移追踪系统（Alter System）"配置项中可调整：

侧端分析模型由模型中心中勾选“用作 Alter 侧端分析模型”的连接提供；温度、输出长度、超时和附加提示词在 Alter 设置内单独调整。侧模型遇到失败时，系统会保留累计轨迹并在后续条件合适时重试。

• 默认配置适合大多数场景，不建议频繁调整
• 如果觉得角色情绪变化太慢，可以降低 baseThreshold（如改为 7-8）
• 如果觉得情绪变化太快或太极端，可以提高 baseThreshold（如改为 12-15）
• sameDirectionBoost 和 oppositeDecay 控制情绪的"惯性"和"恢复力"，建议保持默认比例

OneBot 模式采用显式白名单：启用后，绑定的机器人 QQ 账号和用户 QQ 白名单中的账号即可进入 HDSI。空白名单会保持私聊入口关闭，便于管理员从明确授权的参与者开始配置。

每位白名单用户可单独填写：

• 用户背景 / 角色眼中的身份；
• 初始关系；
• 是否参与共享主剧本；
• 需要时的独立备注。

群聊与私聊分开配置。群聊需要单独列入群白名单并填写群用途、主角在群中的身份和发言模式；符合白名单和调度条件的群聊消息直接进入主叙事模型，不再额外调用快速判断模型。群聊请求开始后，后续群消息会进入下一批，不会作废已经生成的群回复；私聊仍保留首条消息提交前的新消息替代写作机制。

对 responseMode=always 的活跃群，可按群开启纯算法 willingness：本地意愿分数会随消息、关键词和引用累积，按半衰期衰减，并在超过阈值后以概率决定是否值得调用主模型。@ 机器人可以立即通过（主角睡眠态除外：此时 @ 直通关闭且意愿按 20% 计），主角成功发言后会消耗意愿。这个层只减少不必要的群聊主模型调用，不参与私聊、Alter 或 Agency；回复后的跳过抖动详见自动推进与生活节奏。

开启 vision.enabled 后，可在 vision.mode 选择两种方式。native 适合支持图片输入的主叙事模型：图片作为 image_url 内容块和当前用户文本一起发送。sidecar 适合纯文本主模型：选择一条勾选 useForVision 的视觉连接，插件先生成当前图片的事实观察，再把该观察与用户文字交给主叙事。支持 OneBot CQ 图片码、URL、file、cache_url 与机器人 get_image 路径，兼容电脑端 JPG 和常见手机端图片来源。

动态 GIF、动态 WebP 与 APNG 可在 Puppeteer 可用时抽取代表帧后发送；安全读取条件不足时会跳过该图片。图片二进制与 sidecar 观察都保持在剧本、记忆与数据库之外；侧端识图失败时，插件继续处理当前文字而不猜测图片内容。QQ CDN 的过期图片链接会被进程内缓存并跳过重复回源，群上下文中保留 [图片] 文本占位。

model.audio.enabled 是当前的语音路径：它不做文字转写，而是让 SnowLuma 将 QQ SILK 语音转码后作为原生音频输入交给支持音频的主模型（例如 Gemini）。可通过 model.audio.outFormat、maxFileSizeMB 和 maxPerMessage 限制转码格式、单文件大小和单条消息附件数。模型不支持音频、转码失败或超过限制时，插件保留“收到语音/音频”的事实并继续处理其它内容；未开启原生音频时，语音在上下文中以 [语音] 占位记录。

可选 Puppeteer 服务允许角色在剧情确有需要时请求有限的网页观察。插件通过协议、页面数量、内容长度与超时边界，提取公开页面文本作为本轮写作参考；网页观察聚焦于安全、有限的公开信息读取。

发布到 npm 后，可在 Koishi 项目根目录执行：

npm install koishi-plugin-hds-interlude@beta
# 或使用 corepack yarn（Koishi 官方推荐）：
corepack yarn add "koishi-plugin-hds-interlude@file:./koishi-plugin-hds-interlude-1.0.1-rc57.tgz" --exact

稳定版发布后可省略 @beta。然后在 Koishi Console 添加 hds-interlude 插件并完成配置。

rc57 安装包由发布流程生成；安装前请确认实际 tgz 路径，必要时核对同目录的 SHA-256 校验文件。使用本地预发布包时，Koishi Desktop 实例必须使用 Yarn 4 更新 package.json 与 yarn.lock；不要用 npm 安装：

node .yarn/releases/yarn-4.12.0.cjs add "koishi-plugin-hds-interlude@file:C:/absolute/path/to/koishi-plugin-hds-interlude-1.0.1-rc57.tgz" --exact

Windows 示例：

node .yarn/releases/yarn-4.12.0.cjs add "koishi-plugin-hds-interlude@file:C:/dev/HDS-Interlude/plugins/hds-interlude/release/koishi-plugin-hds-interlude-1.0.1-rc57.tgz" --exact

Koishi Desktop 的实例使用 Yarn 4。请在实例目录执行以下命令，并在完成后重载插件或重启 Desktop：

node .yarn/releases/yarn-4.12.0.cjs add "koishi-plugin-hds-interlude@file:C:/dev/HDS-Interlude/plugins/hds-interlude/release/koishi-plugin-hds-interlude-1.0.1-rc57.tgz" --exact

安装后重新加载 Koishi，再在 Console 启用插件。

仓库根目录包含开发用 Koishi 实例。安装依赖后：

cd C:\dev\HDS-Interlude
npm install
npm run dev

OneBot / NapCat 未启动时可能出现 ECONNREFUSED，表示适配器正在等待本地反向 WebSocket；可通过构建与插件加载日志分别确认 HDSI 的编译和加载状态。

建议按以下顺序配置，以更快建立可验证的互动闭环：

1. 盲区模式（原“失明模式”）：首次配置保持关闭；稳定运行后可开启以获得无命令、极少 HDSI 日志的沉浸式对话。
2. 基础设定：主角、世界、配角、叙事风格、默认关系。
3. 模型中心：先确认图片理解方式；每个模型连接只填一次地址、密钥和模型名，再勾选它承担主叙事、压缩、Alter、Embedding、表情包描述或侧端识图的用途；下方分别调整各任务的采样与输出。

使用 GLM‑5.3‑Flash 时，可在对应模型连接行选择 mode=zhipu-official：仅填写智谱 API Key、模型名与推理强度，插件会使用官方 endpoint 和流式请求策略；同一配置内的其它模型行仍可使用普通 OpenAI-compatible 模式。 4. 平台控制：启用 OneBot 后填写机器人 QQ、私聊用户白名单；如需群聊，再添加群白名单。 5. 剧情节奏：连续消息合并、自动推进、休息时段、延迟消息和主动联系意愿阈值。 6. Schedule Preplan：近期日程覆盖天数、每日空闲审查时间和自动推进锚点。 7. Agency Window：日程负荷、隐私、设备和主动联系重查边界。 8. 记忆与上下文：场景预算、压缩阈值、长期事实、Embedding 与 Overlay 整理策略。 9. Alter System：先使用默认动态阈值和权重；需要时单独选择低成本分析模型。 10. 可选能力：视觉、Puppeteer、网页观察、日志级别和日志内容开关。

所有字段的解释、默认值和调整建议见 配置说明。首次测试可直接跟随 新手引导。

以下指令默认使用 interlude 主命令；危险操作会在当前会话中要求 y/n 确认。

范围删除使用 ISO-8601 时间，例如：

interlude.purge.range 2026-08-18T13:00:00+08:00 2026-08-19T02:00:00+08:00

完整参数、确认流程与恢复建议见 command.md。

blindMode.enabled=true 会关闭 HDSI 管理指令、静默拦截当前 Koishi 实例中已解析的命令，并隐藏 HDSI 的普通运行日志与错误详情；系统只按 blindMode.healthReportMinutes 输出不含故事或账号内容的健康心跳。它适合希望对话保持高度沉浸、且模型与账号配置已经稳定正常的场景。失明模式只收束 HDSI 自身日志；其它插件仍遵循各自的日志配置。需要恢复管理时，请在 Console 关闭该开关并重载插件。

默认 layered 日志使用阶段标题、固定颜文字和树形字段展示一次任务的进展。logging.colorTheme=dark 使用深色界面适配的柔亮蓝绿、粉紫和暖金；light 使用白底清晰的深蓝、墨绿、深紫和赭金。Koishi Console 的主题由用户选择，因此可在插件中手动匹配；logging.colors 与 logging.kaomoji 也可按运维偏好切换。

[用户消息] 水濑 (*^▽^*) 收到参与者私聊消息
├─ (•̀ᴗ•́)و 模型调用开始
├─ (ﾉ´ヮ`)ﾉ*: ･ﾟ 模型调用完成
└─ (・ω・)ノ 消息投递开始

[情绪追踪] 水濑 (๑•̀ㅂ•́)و✧ Alter 累积触发
├─ 数值: +12
├─ 阈值: 10.30
└─ 方向: 严肃

插件提供摘要、标准和诊断三个信息密度。标准档呈现用户回合、模型、投递、实际推进、记忆与 Alter；诊断档进一步展开周期扫描、队列、计时器、游标和 SQLite 临时重试。

建议排查顺序：

1. 首次启动前使用 interlude.doctor 确认 Console 档案、白名单和模型是否已经就绪；关闭自动创建时再执行 interlude.story.start。
2. 使用 interlude.context 核对场景摘要、参与者状态与长期事实是否正确。
3. 查看模型调用日志，确认调用的提供商、模型预设和结构化输出是否成功。
4. 发生 SQLite disk I/O error 时，先确认 Koishi 数据库文件未被同步软件、备份软件、杀毒扫描或第二个 Koishi 进程占用；插件会对短暂失败进行串行化和退避重试，但无法修复外部文件锁或磁盘问题。

• HDSI 依赖模型的写作与结构化输出能力。较小或不稳定的模型更容易出现格式失败、过度重复或关系跳跃。
• 自动推进基于已记录状态补写角色生活，适合叙事陪伴与角色互动；医疗、紧急救助、法律及其他高风险场景应使用相应的专业服务。
• 主动联系需要显式开启，并始终受白名单、参与者资料、意愿阈值与单轮数量限制。
• 清空数据库、删除范围剧本和清除 Overlay 均可能不可逆；执行前请先导出 Koishi 数据库。

cd C:\dev\HDS-Interlude
npm run typecheck
npm run build
npm test

构建产物位于 plugins/hds-interlude/lib。发布前建议运行构建、测试和 npm pack --dry-run，确认包内包含 lib 与需要分发的文档。

本插件 tsconfig.json 已自包含(不再 extends workspace 根的 tsconfig.base.json),测试所需的全部依赖已声明在 devDependencies。

# 在插件目录下
corepack yarn install   # 或 npm install
npm test                 # node --import tsx --test test/*.test.ts
npm run typecheck       # tsc -p tsconfig.json --noEmit

# workspace 根(含 tsconfig.base.json / koishi 本体 / 其它插件)
corepack yarn install
cd plugins/hds-interlude
npm test

两种方式等价。构建(npm run build / yakumo build)仍需 workspace 环境。

test/review-sqlite-regressions.test.ts 和 test/works-sqlite.test.ts 使用 @minatojs/driver-sqlite 的内存模式创建真实 Koishi 实例。Windows 下首次运行可能因 better-sqlite3 原生编译慢而看起来挂起——耐心等待编译完成即可;若超过 2 分钟无输出,尝试 corepack yarn rebuild better-sqlite3。

4 个标记为 skip 的测试需要真实模型 API,本地不跑(默认已跳过)。