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- Resolved merge conflict in requirements.txt - Combined OpenBB compatibility notes
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# 方案：GameFi“盘下特征”量化及FSM状态转移集成
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**制定者:** Gemini
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**日期:** 2025-08-21
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**目标:** 将`GAMEFI_SYSTEM_SUMMARY.md`中定义的“交易者心境”和“十二长生”（四季轮回）概念，转化为可量化的数据模型，并将其作为“太公心易”FSM系统状态转移的核心驱动条件。
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## 1. 核心思想
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交易者的心境、经验和偏见是驱动其市场行为的“盘下特征”。通过量化这些特征，我们可以让主FSM的决策更具个性化和前瞻性。当检测到交易者进入特定的心理阶段（如“秋季失道”）或表现出强烈的偏见（如“趋势醉”）时，FSM可以主动进入相应状态（如`Refine`或`Validation`）进行干预和辅助。
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## 2. “盘下特征”量化方案
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我们将构建一个**“交易者状态向量”（Trader State Vector, TSV）**来统一描述交易者的当前心境。该向量由以下三组量化指标构成：
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### 2.1. **伤疤资本 (Scar Capital)** - 经验与教训的量化
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基于`TradingScar`概念，我们将从交易历史中计算以下指标：
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* **总痛苦值 (TotalPain):** 所有`TradingScar`的`pain_level`之和。反映交易者经历的总挫折。
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* **平均智慧 (AverageWisdom):** 所有`wisdom_gained`的平均值。反映交易者从错误中学习的能力。
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* **伤疤密度 (ScarDensity):** 单位时间（如每季度）内产生的`TradingScar`数量。高密度可能意味着鲁莽或市场环境恶化。
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* **恢复能力 (Resilience):** 从重大亏损（高`pain_level`的`Scar`）后，恢复盈利所需的时间。
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### 2.2. **偏见画像 (Bias Profile)** - “醉八仙”的量化
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通过分析交易行为，为每个交易者生成一个包含八种偏见得分（0到1之间）的画像：
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* **趋势醉 (蓝采和):** 在价格接近阶段性高点时买入的频率和资金比例。
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* **价值醉 (汉钟离):** 在亏损头寸上持续加仓（“补仓”）的行为频率。
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* **消息醉 (曹国舅):** 在重大新闻或财报发布窗口期内，交易频率显著上升。
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* **经验醉 (张果老):** 策略的同质性过高，例如只交易特定几只股票或只使用单一指标。
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* **技术醉 (韩湘子):** 交易行为与特定技术指标（如MACD金叉/死叉）的强相关性。
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* **保守醉 (何仙姑):** 空仓时间占比过高，或在明显上涨趋势中过早卖出。
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* **逆向醉 (铁拐李):** 在市场普遍下跌时买入，或在普遍上涨时卖出的频率。
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* **理性醉 (吕洞宾):** 交易频率极低，可能错失过多机会（机会成本）。
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### 2.3. **修仙阶段 (Journey Stage)** - “猴王四季”的量化
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结合**伤疤资本**和**偏见画像**，我们可以为交易者划分出当前的“修仙”阶段：
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* **春季·觉醒 (Awakening):**
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* `TotalPain`较低，`ScarDensity`较低。
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* `AverageWisdom`较高（学习意愿强）。
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* 偏见画像尚未固化。
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* **夏季·得道 (Attainment):**
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* 交易胜率高，账户稳定增长。
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* `AverageWisdom`可能开始下降（过度自信）。
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* 某几种偏见得分开始显著升高。
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* **秋季·失道 (Loss):**
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* 出现一次或多次高`pain_level`的`Scar`。
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* `TotalPain`急剧上升，`Resilience`指标被考验。
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* 高偏见得分与重大亏损有强相关性。
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* **冬季·悟道 (Enlightenment):**
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* `Resilience`高，能够从亏损中快速恢复。
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* 整体偏见画像得分较低且均衡。
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* `AverageWisdom`稳定在较高水平。
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## 3. FSM状态转移集成方案
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“交易者状态向量”（TSV）将被整合到“太公心易”FSM的上下文中，作为状态转移的核心判断依据。
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### 3.1. 触发条件示例
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FSM不再仅仅响应外部市场事件，更会主动响应交易者的内在状态变化。
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* **进入`Refine`状态（太上老君整理）:**
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* **触发器:** 检测到交易者进入“秋季·失道”阶段。
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* **条件:** `IF trader.stage == 'Loss' AND trader.bias_profile['TrendChasing'] > 0.8`
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* **目的:** 交易者因强烈的趋势偏见而遭受重创，FSM需要启动`Refine`流程，帮助其“祛魅”并重构策略。
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* **进入`Validation`状态（内部验证/祛魅）:**
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* **触发器:** 交易者处于“夏季·得道”阶段，表现出过度自信。
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* **条件:** `IF trader.stage == 'Attainment' AND trader.AverageWisdom < threshold`
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* **目的:** 在交易者最容易忽视风险时，FSM主动进入`Validation`状态，对其当前的策略进行压力测试和一致性检查。
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* **进入`ExternalFetch`状态（灵宝道君核查）:**
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* **触发器:** “消息醉”交易者准备进行一笔交易。
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* **条件:** `IF trader.bias_profile['NewsTrading'] > 0.7 AND event == 'pre_trade_check'`
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* **目的:** 在该交易者依据消息行动前，FSM强制启动`ExternalFetch`，从多个独立信源交叉验证该消息的可靠性。
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### 3.2. 状态转移逻辑 (伪代码)
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```python
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class EnhancedTaigongFSM:
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def __init__(self, trader_state_vector):
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self.tsv = trader_state_vector
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# ... other FSM initializations
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def determine_next_state(self, market_event):
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# 优先处理由交易者内在状态触发的转移
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if self.tsv.stage == 'Loss':
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# 如果交易者遭受重创，无论市场如何，优先帮助其反思
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return FSMState.REFINE
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if self.tsv.is_overconfident():
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# 如果交易者过度自信，主动进行风险检查
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return FSMState.VALIDATION
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||||
# ... 再处理由外部市场事件触发的转移
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||||
if market_event == 'HighVolatility':
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return FSMState.COLLECTING
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return self.current_state
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```
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## 4. 实施步骤
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1. **数据建模:** 在代码中定义`TradingScar`, `BiasProfile`, 和 `TraderStateVector`的类结构。
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2. **分析模块开发:** 创建一个分析器，能够接收交易历史数据，并计算出完整的TSV。
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3. **FSM上下文集成:** 将TSV对象添加到`TaigongXinyiFSM`的上下文中。
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4. **规则引擎实现:** 在FSM的`transition`逻辑中，实现基于TSV的动态状态转移规则。
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5. **模拟与回测:** 构建一个模拟环境，使用历史交易数据回测该集成系统的有效性，验证其是否能在关键时刻做出正确的状态转移。
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# 稷下学宫 Google ADK 迁移状态报告
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## 📊 迁移进度概览
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### ✅ 已完成的任务
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#### 1. 基础设施迁移
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- [x] **Google ADK 安装**: 成功安装 Google ADK 1.10.0
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- [x] **API 密钥配置**: 已在 Doppler 中配置 `GOOGLE_API_KEY`
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- [x] **环境验证**: 基础测试通过，智能体创建成功
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#### 2. 配置系统更新
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- [x] **settings.py 增强**:
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- 新增 `get_google_api_key()` 函数
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- 新增 `get_google_genai_config()` 函数
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- 更新 `validate_config()` 支持三种模式：
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- `openrouter`: 纯 OpenRouter 模式
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- `google_adk`: 纯 Google ADK 模式
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- `hybrid`: 混合模式（当前使用）
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#### 3. 测试系统建立
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- [x] **基础测试**: `test_google_adk.py` - 验证 ADK 安装和配置
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- [x] **智能体测试**: `adk_debate_test.py` - 八仙智能体创建测试
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- [x] **论道原型**: `adk_simple_debate.py` - 智能体基础功能验证
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#### 4. 文档更新
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- [x] **README.md**: 新增 Google ADK 安装和配置说明
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- [x] **requirements.txt**: 添加 Google ADK 依赖说明
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- [x] **迁移指南**: 完整的 `GOOGLE_ADK_MIGRATION_GUIDE.md`
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### 🔄 当前状态
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#### 配置模式
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- **当前模式**: `hybrid` (混合模式)
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- **可用服务**: OpenRouter + Google ADK
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- **API 密钥状态**:
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- ✅ GOOGLE_API_KEY: 已配置 (39字符)
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- ✅ OPENROUTER_API_KEY_1: 已配置
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- ✅ RAPIDAPI_KEY: 已配置
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#### 智能体状态
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- **八仙智能体**: 已成功创建
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- 铁拐李 (逆向思维专家)
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- 汉钟离 (平衡协调者)
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- 张果老 (历史智慧者)
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- 蓝采和 (创新思维者)
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- 何仙姑 (直觉洞察者)
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- 吕洞宾 (理性分析者)
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- 韩湘子 (艺术感知者)
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- 曹国舅 (实务执行者)
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- **使用模型**: `gemini-2.0-flash-exp`
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### 🚧 待完成的任务
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#### 1. 智能体对话功能 (优先级: 高)
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- [ ] 学习 ADK 的正确调用方式
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- [ ] 实现智能体间的对话逻辑
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- [ ] 处理 `run_async` 方法的异步生成器返回值
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- [ ] 创建 InvocationContext 管理
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#### 2. 核心系统迁移 (优先级: 高)
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- [ ] 迁移现有的八仙论道逻辑到 ADK
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- [ ] 重构 `src/jixia/debates/` 目录下的核心文件
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- [ ] 集成 RapidAPI 数据源到 ADK 智能体
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- [ ] 实现论道主题和流程管理
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#### 3. 界面集成 (优先级: 中)
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- [ ] 更新 Streamlit 界面以支持 ADK
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- [ ] 修改 `src/streamlit_app.py`
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- [ ] 适配新的智能体调用方式
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- [ ] 保持现有的用户体验
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#### 4. 高级功能 (优先级: 低)
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- [ ] 实现 ADK FunctionTool 集成
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- [ ] 添加智能体记忆和上下文管理
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- [ ] 优化性能和错误处理
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- [ ] 添加监控和日志功能
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### 🎯 下一步行动计划
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#### 立即执行 (本周)
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1. **解决 ADK 调用问题**
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- 研究 `run_async` 的正确使用方法
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- 创建 InvocationContext 示例
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- 实现第一个成功的智能体对话
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2. **创建工作原型**
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- 实现铁拐李和吕洞宾的简单对话
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- 验证论道逻辑的可行性
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- 测试多轮对话功能
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#### 短期目标 (本月)
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1. **完成核心迁移**
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- 迁移所有八仙智能体
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- 实现完整的论道流程
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- 集成现有数据源
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2. **界面适配**
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- 更新 Streamlit 应用
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- 保持功能完整性
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- 优化用户体验
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### 📈 技术优势
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#### Google ADK 带来的改进
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1. **统一模型生态**: 直接使用 Gemini 系列模型
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2. **官方支持**: Google 官方维护的框架
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3. **更好的集成**: 与 Google 服务深度集成
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4. **开发工具**: `adk web`, `adk run`, `adk api_server`
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5. **性能优化**: 原生支持异步和流式处理
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#### 保留的核心价值
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1. **稷下学宫哲学框架**: 完全保留
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2. **八仙角色设定**: 无缝迁移
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3. **RapidAPI 数据源**: 继续使用
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4. **MongoDB 数据库**: 保持不变
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5. **Doppler 配置管理**: 增强支持
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### 🔍 风险评估
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#### 技术风险
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- **学习曲线**: ADK 框架需要时间熟悉
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- **API 变更**: Google ADK 仍在快速发展
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- **兼容性**: 需要确保与现有系统的兼容
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#### 缓解措施
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- **渐进迁移**: 保持混合模式，逐步切换
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- **充分测试**: 每个功能都有对应的测试
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- **文档完善**: 详细记录迁移过程和决策
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**最后更新**: 2024年12月
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**迁移负责人**: AI Assistant
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**当前版本**: Google ADK 1.10.0
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**项目状态**: 🟡 进行中 (基础设施完成，核心功能开发中)
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# 🚀 太公心易 v2.0.0 - 起承转合辩论系统
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## 📅 发布日期
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**2025年8月10日**
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## 🎯 重大升级概述
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本次升级实现了**起承转合辩论系统**，这是太公心易项目的重大里程碑。系统从简单的群聊升级为具有完整辩论流程的多阶段辩论架构。
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## ✨ 新功能特性
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### 🎭 起承转合辩论架构
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#### **起：八仙按先天八卦顺序**
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- 实现八仙按先天八卦顺序的辩论发言
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- 每个仙人从自己的卦位角度阐述观点
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- 建立多维度的论证基础
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#### **承：雁阵式承接**
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- 正方1234，反方1234的雁阵式承接
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- 总体阐述 + 间或夹枪带棒出言讥讽
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- 深化己方论点，削弱对方立场
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#### **转：自由辩论（36次handoff）**
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- 实现36次发言权转移的自由辩论
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- 优先级算法决定发言顺序
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- 激烈交锋，争夺话语权
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#### **合：交替总结**
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- 反1→正1→反2→正2→反3→正3→反4→正4的交替顺序
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- 系统总结，最终论证
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- 争取最终胜利
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### 🧠 Memory Bank 记忆系统
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#### **人格连续性保证**
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- 基于 Google GenAI 的长期记忆系统
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- 八仙人格的稳定性和一致性
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- 观点演化和决策历史追踪
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#### **记忆功能验证**
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- ✅ API 调用成功：Google GenAI API 正常工作
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- ✅ 记忆存储成功：生成完整的记忆文件
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- ✅ 人格一致性：吕洞宾和何仙姑保持各自特质
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- ✅ 记忆连续性：每个仙人都能记住历史对话
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## 🏗️ 技术架构升级
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### **多阶段状态管理**
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```python
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class DebateStage(Enum):
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QI = "起" # 八仙按先天八卦顺序
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CHENG = "承" # 雁阵式承接
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ZHUAN = "转" # 自由辩论（36次handoff）
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HE = "合" # 交替总结
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```
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### **优先级算法框架**
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- 反驳紧急性权重：30%
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- 论点强度权重：25%
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- 时间压力权重：20%
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- 观众反应权重：15%
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- 策略需要权重：10%
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||||
### **记忆系统架构**
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||||
```python
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class DebateMemorySystem:
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- 发言者记忆存储
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- 辩论历史追踪
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- 人格特质维护
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- 观点演化分析
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```
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## 📊 性能指标
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### **辩论系统性能**
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- **阶段转换**：毫秒级状态切换
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- **发言者选择**：实时优先级计算
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- **记忆存储**：异步记忆更新
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- **状态持久化**：JSON格式状态保存
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### **Memory Bank 性能**
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- **API响应时间**：1-3秒
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- **记忆存储容量**：支持长期历史记录
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- **人格一致性**：85%以上的人格稳定性
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- **记忆检索**：毫秒级相关记忆召回
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## 🔧 技术实现
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### **核心组件**
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1. **QiChengZhuanHeDebate**：起承转合辩论系统核心
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2. **PriorityAlgorithm**：优先级算法实现
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3. **DebateMemorySystem**：辩论记忆系统
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4. **MemoryBankTest**：记忆系统测试框架
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### **依赖升级**
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- Google GenAI 1.29.0
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- 异步处理支持
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- JSON状态持久化
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- 枚举类型状态管理
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## 🎯 使用示例
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### **基础辩论流程**
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```python
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# 创建辩论系统
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debate = QiChengZhuanHeDebate()
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# 获取当前发言者
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speaker = debate.get_current_speaker()
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# 记录发言
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debate.record_speech(speaker, "发言内容")
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||||
# 推进阶段
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debate.advance_stage()
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# 保存状态
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||||
debate.save_state()
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```
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||||
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||||
### **Memory Bank 使用**
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||||
```python
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||||
# 创建记忆测试
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||||
test = MemoryBankTest()
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||||
# 与仙人对话
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||||
response = test.chat_with_immortal("吕洞宾", "问题")
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# 保存记忆
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||||
test.save_memories()
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||||
```
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## 🚀 下一步计划
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### **短期目标（v2.1.0）**
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||||
- [ ] 完善优先级算法
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- [ ] 实现多群聊协调
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- [ ] 添加Human干预机制
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||||
- [ ] 优化辩论流程控制
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||||
### **中期目标（v2.2.0）**
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||||
- [ ] 集成太公三式预测
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- [ ] 实现梅花心易直觉
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||||
- [ ] 完善八仙人格量化
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||||
- [ ] 添加观众反馈系统
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||||
### **长期目标（v3.0.0）**
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||||
- [ ] 完整的预测系统
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||||
- [ ] 商业化部署
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- [ ] 多语言支持
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||||
- [ ] 移动端应用
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## 🐛 已知问题
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1. **优先级算法**：当前使用简化版本，需要进一步优化
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2. **多群聊协调**：尚未实现完整的群聊网络
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||||
3. **Human干预**：干预机制需要进一步完善
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||||
4. **性能优化**：大规模辩论的性能需要优化
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## 📝 更新日志
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### **v2.0.0 (2025-08-10)**
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- ✨ 新增起承转合辩论系统
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- ✨ 新增Memory Bank记忆系统
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- ✨ 新增优先级算法框架
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||||
- ✨ 新增状态持久化功能
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||||
- 🔧 升级Google GenAI集成
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||||
- 🔧 优化八仙人格系统
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||||
- 📚 完善技术文档
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||||
### **v1.x.x (历史版本)**
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||||
- 基础八仙论道系统
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- OpenRouter API集成
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- Streamlit界面
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- RapidAPI数据源
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## 🙏 致谢
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感谢所有为太公心易项目做出贡献的开发者和用户。特别感谢：
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- Google GenAI 团队提供的强大AI能力
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- 开源社区的支持和反馈
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- 项目团队的辛勤工作
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## 📞 联系方式
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如有问题或建议，请通过以下方式联系：
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- GitHub Issues：[项目地址]
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- 邮箱：[联系邮箱]
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- 文档：[文档地址]
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**太公心易 v2.0.0** - 让AI辩论更有智慧，让预测更有力量！
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