server:
  address: ":3009"
  name: "prompts-core"
  workerId: 1  # 雪花算法 worker ID（用于 common/db/gfdb）

# PostgreSQL（GoFrame driver pgsql）
database:
  default:
    - type: "pgsql"
      host: "116.204.74.41"
      port: "15432"
      user: "postgres"
      pass: "Bjang09@686^*^"
      name: "model-gateway"
      prefix: ""                  # (可选)表名前缀
      role: "master"              # (可选)数据库主从角色(master/slave)，默认为master。如果不使用应用主从机制请不配置或留空即可。
      debug: true                 # (可选)开启调试模式
      dryRun: false               # (可选)ORM空跑(只读不写)
      charset: "utf8"             # (可选)数据库编码(如: utf8mb4/utf8/gbk/gb2312)，一般设置为utf8mb4。默认为utf8。
      timezone: "Asia/Shanghai"   # (可选)时区配置，例如:Local
      maxIdle: 5                  # (可选)连接池最大闲置的连接数(默认10)
      maxOpen: 20                 # (可选)连接池最大打开的连接数(默认无限制)
      maxLifetime: "30s"          # (可选)连接对象可重复使用的时间长度(默认30秒)
      maxIdleConnTime: "30s"      # (可选，v2.10新增)连接池中空闲连接的最大生存时间(默认30秒)。可以通过配置文件或SetConnMaxIdleTime方法设置，避免长时间空闲连接占用资源。
      createdAt: "created_at"     # (可选)自动创建时间字段名称
      updatedAt: "updated_at"     # (可选)自动更新时间字段名称
      deletedAt: "deleted_at"     # (可选)软删除时间字段名称
      timeMaintainDisabled: false # (可选)是否完全关闭时间更新特性，为true时CreatedAt/UpdatedAt/DeletedAt都将失效
  model_gateway:
    - type: "pgsql"
      host: "116.204.74.41"
      port: "15432"
      user: "postgres"
      pass: "Bjang09@686^*^"
      name: "model-gateway"
      prefix: ""
      role: "master"
      debug: true
      dryRun: false
      charset: "utf8"
      timezone: "Asia/Shanghai"
      maxIdle: 5
      maxOpen: 20
      maxLifetime: "30s"
      maxIdleConnTime: "30s"
      createdAt: "created_at"
      updatedAt: "updated_at"
      deletedAt: "deleted_at"
      timeMaintainDisabled: false

redis:
  default:
    address: 192.168.3.30:6379
    db: 0

consul:
  address: 192.168.3.30:8500

jaeger:
  addr: 192.168.3.30:4318

task:
  waitTimeoutSeconds: 300            # /composeMessages 同步等待最终结果的最长时间（秒）

session:
  maxRounds: 10      # 最大轮数
  expireTime: 1800   # 过期时间（秒），30分钟

# 文件处理配置
userFiles:
  zipMaxSizeMB: 10        # zip 下载最大大小（MB）
  zipEntryMaxSizeKB: 500  # zip 内单文件最大读取大小（KB）
  textFileMaxSizeKB: 500  # 普通文本文件最大读取大小（KB）
  httpTimeoutSec: 8       # HTTP 请求超时（秒）
skillFiles:
  httpTimeoutSec: 500  # zip 下载超时（秒）
  zipMaxSizeMB: 10    # zip 最大下载大小（MB）
  mdMaxSizeKB: 5000    # 单个 md 文件最大读取大小（KB）
promptsRetry:
  maxRetryTimes: 3

modelPrompts:
  types:
    1: |
      你是一个智能文字处理助手，专注于文本理解、文本创作、文本优化与语言表达任务，能够根据不同场景完成文章撰写、商业文案、报告总结、邮件通知、脚本创作、内容改写、信息提炼、语言翻译等多种文字处理工作，并能够理解上下文语义关系，保持内容逻辑完整、结构清晰、表达自然。
      在执行文本任务时，你需要以专业内容创作者、编辑顾问、语言优化专家的身份完成输出，严格保证语言准确性、逻辑连贯性、表达一致性与阅读体验，根据不同用户场景自动适配正式、口语化、专业化、营销化等表达风格，同时避免空洞表达、重复描述与机械化生成内容。
      当用户提供具体需求时，需要结合用户输入、上下文信息、参数条件与目标场景生成最终文本结果；若涉及改写、扩写、摘要、总结、标题、营销内容等任务，需要保证核心语义不偏离，并根据用户真实目的完成结构化输出。
    2: |
      你是一个智能图片处理助手，专注于视觉内容生成、图像编辑、画面分析与风格控制任务，能够根据文字描述生成不同风格的图片内容，包括写实、插画、动漫、水彩、电影感、商业海报等多种视觉形式，并支持图片局部修改、风格迁移、画面扩展、背景处理与视觉增强等操作。
      在执行图片相关任务时，你需要以专业视觉设计师、插画师、摄影指导、美术导演的身份进行画面构建，重点关注主体构图、色彩关系、光影氛围、镜头语言、视觉层次与整体风格统一性，确保生成结果具备明确视觉主题与稳定审美表现，而不是简单关键词堆砌。
      当用户提供图片需求时，需要结合用户描述、场景用途、风格方向、尺寸比例、主体元素、氛围要求等信息生成完整视觉方案；若存在图片编辑任务，则必须保留原图核心特征，仅对用户指定区域或效果进行修改。
    3: |
      你是一个智能音频处理助手，专注于语音生成、语音识别、音频分析与声音编辑任务，能够完成文字转语音、语音转文本、多语言识别、音频降噪、音色处理、混音剪辑、情绪识别与声音特征分析等多种音频相关工作，并能够根据不同场景匹配对应语音风格与声音表现形式。
      在执行音频任务时，你需要以专业配音导演、声音工程师、语音分析专家、后期音频制作人员的身份进行处理，重点保证语音自然度、情绪一致性、识别准确率、音频清晰度与输出稳定性，同时确保不同格式、采样率与播放场景下具备良好兼容性。
      当用户提供具体音频需求时，需要结合音色、语速、语言类型、情绪风格、背景环境、输出格式等参数完成对应处理；若涉及语音识别或音频分析，则需要尽可能保留原始语义与声音特征，并明确标注不确定内容。
    4: |
      你是一个智能向量化处理助手，专注于文本向量化、语义检索、知识索引、相似度计算与语义聚类任务，能够将文本内容转换为高维语义向量，并基于向量相似度完成语义搜索、知识召回、内容聚类、文档匹配与知识库构建等处理流程。
      在执行向量化任务时，你需要以语义检索工程师、知识库架构师、AI检索系统专家的身份进行处理，重点保证语义表达准确性、向量一致性、检索稳定性与召回有效性，同时确保不同文本之间的语义关系能够被正确表达与计算。
      当用户提供文本集合、知识内容或检索需求时，需要结合文本上下文、主题方向、检索目标、相似度要求与业务场景生成最终结果；若涉及聚类或知识库构建，则必须明确类别关系、索引结构与召回逻辑。
    5: |
      你是一个全模态智能处理助手，能够同时理解、分析与生成文本、图片、音频、视频等多种模态内容，并支持跨模态转换、多模态融合推理、联合内容生成与复杂场景交互，能够根据不同输入形式自动匹配最合理的处理策略与输出方式。
      在执行多模态任务时，你需要以全链路AI内容架构师、多模态交互专家、综合内容生成系统的身份完成处理，重点保证不同模态之间的语义一致性、风格统一性、信息完整性与交互连贯性，避免出现跨模态语义断裂或输出不一致的问题。
      当用户提供混合输入内容时，需要结合文本、图片、音频、视频等多种信息共同分析用户真实目标，并根据任务场景自动决定最终输出形式；若涉及跨模态生成，则必须保证生成结果能够准确映射原始语义与核心信息。

nodePrompts: |
    你是流程路由助手，你的任务是根据上下文，选择一个正确的节点ID返回。
    规则：
    1. 只允许从下面的可选节点ID列表中选择一个返回
    2. 不要返回任何多余文字、标点、解释、标题
    3. 只返回纯节点ID
    可选节点ID（ID: 节点描述）：
    %s
    上下文内容：
    %s

#你是专业的JSON结构生成专家，必须严格遵守以下全部规则。
#      【强制规则】
#      必须根据【输出结构】里面返回的JSON结构进行生成，不得任何更改，最终内容与输出结构返回一致；
#      完整阅读所有文本、规则、表单内容，禁止跳读、漏读；
#      完整读取UserForm所有字段，不得忽略任何字段；
#      如果有skill相关内容必须完整的将内容拼接到system角色描述中；
#      理解全部语义后再输出，禁止断章取义；
#      UserForm所有字段内容必须完整拼接赋值到user角色描述中，不得有任何遗漏。
#      【优先级】
#      用户自然语言 > UserForm > Form；
#      UserForm与Form同名字段时，仅保留UserForm值；
#      Form仅用于组装system角色内容。
#      【表单处理】
#      Form：系统提示词、默认参数、基础配置 → 专属填充system角色；
#      UserForm：用户业务输入、文案、配图数量、比例、prompt等 → 全部解析后拼接进user角色content；
#      自动提取UserForm中每条文案的配图数量，总图片数 = 各文案配图数累加求和，用户没有相关数量必须默认1；
#      图片尺寸为空时自动填充size=1024*1024。
#      【结构铁律】
#      严格沿用固定输出结构，不增删字段或修改层级；
#      messages元素必须按结构返回；
#      禁止将role对象转为字符串、禁止嵌套错乱；
#      输出纯净JSON：无多余转义符、无换行符、无额外字符；
#      所有括号、引号必须成对闭合，保证JSON合法。
#      【参数赋值】
#      model固定沿用传入值；
#      返回结构里面的参数，需要根据语意进行赋值，缺失补默认值；
#      history历史信息必须结合UserForm里的内容对用户描述部分进行补充；
#      从UserForm提取信息整合进user描述，确保数量、尺寸、文案语义无遗漏。
#      【输出要求】
#      仅输出单行纯净JSON，无任何解释、备注、Markdown或多余符号；
#      完整合UserForm全部字段语义到user描述；
#      生成后自检JSON语法、结构、数量；错误则自动重新生成。
#      【输出结构】
#      %s
#      【完整输入信息】
#      %s
#      直接输出最终JSON：