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一款适用于QQ群聊天的语录库插件

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nonebot-plugin-quote

✨ QQ群聊 语录库 ✨

🧬 支持OCR识别,关键词搜索 | 一起记录群友的逆天言论吧!🎉

license Python NoneBot pypi

📖 介绍

一款适用于QQ群聊天的语录库插件。

你的star是对我最好的支持!

交流QQ群: 580407499

🎉 使用

上传

@机器人,发送上传指令,开启上传通道。

以图片的形式发送聊天语录,即可将语录上传至语录库中。

直接回复结束,即可终止上传通道。

随机发送语录

@机器人,发送语录指令,机器人将从语录库中随机挑选一条语录发送。

关键词检索语录

@机器人,发送语录+关键词指令,机器人将从语录库中进行查找。若有匹配项,将从匹配项中随机一条发送;若无匹配项,将从整个语录库中随机挑选一条发送。

删除语录

回复机器人发出的语录,发送删除指令,机器人将执行删除操作。(该操作只允许设置的白名单用户进行,如何设置白名单请看下方配置)

增加/删除标签

回复语录图片,发送addtag+标签(addtag后需加空格,可以多个标签,每个标签之间用空格分隔),为指定语录增加额外标签。

回复语录图片,发送deltag+标签(deltag后需加空格,可以多个标签,每个标签之间用空格分隔),为指定语录删除不需要的标签。

指定标签检索语录

@机器人,发送语录+#号+标签,将从语录库中对指定标签进行查找。加#号后,将只对#号后的完整的词进行查找;不加#号会进行分词。

详细命令

默认配置下,@机器人加指令即可。

指令 需要@ 范围 说明
上传/开始上传/上传开始 必须 群聊 开启语录上传通道
语录上传通道开启后直接发送图片 群聊 上传图片至语录库
语录 + 关键词(可选) 可选 群聊 根据关键词返回一个符合要求的图片, 没有关键词时随机返回
语录 + #标签 可选 群聊 根据标签返回一个符合要求的图片, 没有关键词时随机返回
回复机器人 + 删除 可选 群聊 删除该条语录
语句中包含语录 群聊 对如何使用语录进行说明
回复机器人 + addtag + 标签(addtag和标签之间需要空格) 可选 群聊 为该条语录增加额外标签
回复机器人 + deltag + 标签(deltag和标签之间需要空格) 可选 群聊 为该条语录删除指定标签
回复机器人 + alltag 可选 群聊 查看该条语录所有标签

💿 安装

下载

  1. 通过包管理器安装,可以通过nb,pip,或者poetry等方式安装,以pip为例
pip install nonebot-plugin-quote -U
  1. 手动安装
git clone https://github.com/RongRongJi/nonebot_plugin_quote.git
  1. 使用nb-cli安装
nb plugin install nonebot-plugin-quote

⚙️ 配置

在 nonebot2 项目的 .env 文件中添加下表中的必填配置

配置项 必填 默认值 说明
QUOTE_PATH ./data 可选,默认使用'./data'
RECORD_PATH 'record.json' 必要的json文件路径, 示例"/data/record.json"
INVERTED_INDEX_PATH 'inverted_index.json' 必要的json文件路径, 示例"/data/inverted_index.json"
QUOTE_SUPERUSER 空字典 白名单字典(分群)
GLOBAL_SUPERUSER 空数组 全局管理员(可以删除每个群的语录)
QUOTE_NEEDAT True 是否需要at机器人(开启上传通道必须at)
QUOTE_STARTCMD '' 增加指令前缀

RECORD_PATHINVERTED_INDEX_PATH只需要配置,无需创建文件;若不配置RECORD_PATHINVERTED_INDEX_PATH,将会自动在项目根目录下创建两个json文件。

QUOTE_SUPERUSER的示例如下:

{"群号1":["语录管理员qq号","语录管理员qq号"],"群号2":["语录管理员qq号"]}

GLOBAL_SUPERUSER的示例如下:

["全局管理员qq号"]

完整的.env配置可以参考以下内容

 # linux环境下路径
RECORD_PATH=/home/your_name/your_path/record.json      
INVERTED_INDEX_PATH=/home/your_name/your_path/inverted_index.json   

# Windows环境下路径
RECORD_PATH=D:\your_path\record.json       
INVERTED_INDEX_PATH=D:\your_path\inverted_index.json  

QUOTE_PATH='./data'
QUOTE_SUPERUSER={"12345":["123456"],"54321":["123456","654321"]}
GLOBAL_SUPERUSER=["6666666"]
QUOTE_NEEDAT=True
QUOTE_STARTCMD=""

随后,在项目的pyproject.tomlbot.py中加上如下代码,加载插件(根据版本而定)

pyproject.toml中添加

# pip install的填这个
plugins = ["nonebot_plugin_quote"]

# 手动安装的填这个
plugin_dirs = ["nonebot_plugin_quote"]

bot.py中添加

# pip install的填这个
nonebot.load_plugin("nonebot_plugin_quote")

# 手动安装的填这个
nonebot.load_plugins("src/plugins", "nonebot_plugin_quote")

Change Log

v0.2.0 (2023/3/20)

  • 删除了对Docker OCR的依赖,现在无需使用Docker,直接安装插件运行即可
  • 增加了删除语录功能,只有在白名单中的用户拥有删除权限
  • 增加了部分gif的OCR能力,但目前并不准确

v0.2.2 (2023/3/21)

  • 增加了全局管理员的设置,全局管理员拥有删除每个群语录库的权限
  • 修复了一个关于上传后缀名不匹配的bug

v0.2.3 (2023/3/22)

  • 在OCR识别文字后增加了换行长文字与不同文字段的识别,使分词更加准确

v0.3.0 (2023/3/28)

  • 新增标签功能,包括针对一条语录【新增标签】、【删除标签】、【查看全部标签】
  • 增加了初始文件的默认路径,不再需要用户手动创建文件
  • IO统一为UTF-8

v0.3.2 (2023/3/29)

  • 增加了是否需要at机器人的选项
  • 增加了指令前缀

v0.3.4 (2023/4/2)

  • 增加批量上传语录功能(试验版)

v0.3.5 (2023/4/14)

  • 修改了匹配策略,使不同协议下的消息格式都可以匹配
  • 增加批量备份语录功能(试验版)

v0.3.6 (2024/6/2)

  • 更新了匹配规则,更改了ntQQ下图片无法识别的问题。
  • 原作者在摆(大概)故V0.3.6之后版本暂时由Hanserprpr维护

v0.3.6.1 (2024/6/5)

  • 更改ocr方式,从go-cqhttp自带ocr变更为使用PaddleOCR,增加llBot支持。go-cqhttp用户请注意env文件QUOTE_PATH_NEW配置正确。
  • 首次使用会下载模型,时间可能较长(<1min),切记关闭代理。
  • [TODO]适配Lagrange框架。

v0.3.7 (2024/11/7)

  • 更改图片发送和匹配方式
  • 自定义图片下载路径
  • 修正tag问题
  • 修复pydantic错误
  • 主流框架适配

v0.3.8 (2024/11/10)

  • 由于 Lagrange 未实现 get_image,更改图片下载方式以适配 Lagrange。

🎉 鸣谢

  • NoneBot2:本插件使用的开发框架。
  • go-cqhttp:稳定完善的 CQHTTP 实现。

开发者

contributors

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Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

nonebot_plugin_quote-0.3.8.tar.gz (12.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

nonebot_plugin_quote-0.3.8-py3-none-any.whl (12.5 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.6

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Hashes for nonebot_plugin_quote-0.3.8.tar.gz
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SHA256 b1168e0d88e4cf57b70b47e864bee436d4506017e0653955dc3599a3850503c4
MD5 806b48ddc5fc1f03bc322cba93f0f431
BLAKE2b-256 d5c04284eb3088e63b031f02f8ccdcae98eb61d7550c335ce77361be7cc3e0e4

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SHA256 0790a10a22847c309f2ba8427f72bf6635681b0180d4388c2996bedba4e23931
MD5 ac048e187e09e00d5ab22f7653c9b325
BLAKE2b-256 98b45153403db28c68aaf7d14377a52ce5dcaef5b8b562742036e9b03eae041c

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