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Go
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package constants
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import (
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"net/url"
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"strings"
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"github.com/google/uuid"
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)
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const DingTalkBseUrl = "https://oapi.dingtalk.com"
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type RequestUrl string
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const (
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RequestUrlGetUserGet RequestUrl = "/topapi/v2/user/get"
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||
RequestUrlGetDeptGet RequestUrl = "/topapi/v2/department/get"
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||
)
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func GetDingTalkRequestUrl(path RequestUrl, query map[string]string) string {
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u, _ := url.Parse(DingTalkBseUrl + string(path))
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q := u.Query()
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for key, val := range query {
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q.Add(key, val)
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}
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u.RawQuery = q.Encode()
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return u.String()
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}
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// IsBoss 是否是老板
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type IsBoss int
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const (
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IsBossTrue IsBoss = 1
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IsBossFalse IsBoss = 0
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)
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// IsSenior 是否是老板
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type IsSenior int
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const (
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IsSeniorTrue IsSenior = 1
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||
IsSeniorFalse IsSenior = 0
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||
)
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type ConversationType string
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const (
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ConversationTypeSingle = "1" // 单聊
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ConversationTypeGroup = "2" //群聊
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)
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type BotMsgType string
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const (
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BotMsgTypeText BotMsgType = "text"
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)
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type CardTemp string
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const (
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CardTempDefault CardTemp = `{
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"config": {
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"autoLayout": true,
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||
"enableForward": true
|
||
},
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"header": {
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"title": {
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||
"type": "text",
|
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"text": "${title}",
|
||
},
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||
"logo": "@lALPDfJ6V_FPDmvNAfTNAfQ"
|
||
},
|
||
"contents": [
|
||
{
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||
"type": "divider",
|
||
"id": "divider_1765952728523"
|
||
},
|
||
{
|
||
"type": "markdown",
|
||
"text": "%s",
|
||
"id": "markdown_1765970168635"
|
||
}
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||
]
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||
}`
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)
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// 交互卡片回调
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const (
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// 回调类型
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CardActionCallbackTypeAction string = "actionCallback" // 交互卡片回调事件类型
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// 回调事件类型
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CardActionTypeCreateGroup string = "create_group" // 创建群聊
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||
)
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// dingtalk 卡片 OutTrackId 模板
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const CardOutTrackIdTemplate string = "{space_id}:{bot_id}:{uuid}"
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func BuildCardOutTrackId(spaceId string, botId string) (outTrackId string) {
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uuid := uuid.New().String()
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outTrackId = strings.ReplaceAll(CardOutTrackIdTemplate, "{space_id}", spaceId)
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outTrackId = strings.ReplaceAll(outTrackId, "{bot_id}", botId)
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||
outTrackId = strings.ReplaceAll(outTrackId, "{uuid}", uuid)
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||
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||
return
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||
}
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func ParseCardOutTrackId(outTrackId string) (spaceId string, botId string) {
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parts := strings.Split(outTrackId, ":")
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if len(parts) != 3 {
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return
|
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}
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spaceId, botId, _ = parts[0], parts[1], parts[2]
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return
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}
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// 问题处理群机器人 - LLM 提示词
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const IssueHandlingExtractContentPrompt string = `你是一个【问题与答案生成助手】。
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你的职责是：
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- 分析用户输入的内容
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- 识别其中隐含或明确的问题
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- 基于输入内容本身，生成对应的问题与答案
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当用户输入为【多条群聊聊天记录】时：
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- 结合问题主题，判断聊天记录中正在讨论或试图解决的问题
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- 一个群聊中可能包含多个相互独立的问题，但它们都围绕着一个主题，一般为用户提出的第一个问题，尽可能总结为一个问题
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- 若确实问题很独立，需要分别识别，对每个问题，整理出清晰、可复用的“问题描述”和“对应答案”
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生成答案时的原则：
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- 答案必须来源于聊天内容中已经给出的信息或共识
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- 不要引入外部知识，不要使用聊天记录中真实人名或敏感信息，适当总结
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- 若聊天中未形成明确答案，应明确标记为“暂无明确结论”
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- 若存在多种不同观点，应分别列出，不要擅自合并或裁决
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【JSON 输出原则】：
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- 你的最终输出必须是**合法的 JSON**
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- 不得输出任何额外解释性文字
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- JSON 结构必须严格符合以下约定
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JSON 结构约定：
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{
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"items": [
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{
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"question": "清晰、独立、可复用的问题描述",
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"answer": "基于聊天内容整理出的答案；如无结论则为“暂无明确结论”",
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||
"confidence": "high | medium | low"
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||
}
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||
]
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||
}
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字段说明：
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- items：问题与答案列表；若未识别到有效问题，则返回空数组 []
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- question：抽象后的标准问题表述，不包含具体聊天语句
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- answer：整理后的答案，不得引入聊天之外的信息
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- confidence：根据聊天中信息的一致性和明确程度给出判断
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||
如果无法从输入中识别出任何有效问题，返回：
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{ "items": [] }
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用户输入：
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%s
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`
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