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预设格式

1. 定位

Preset 是一次 LLM 请求的上下文编排资产。它负责描述 prompt manager 中有哪些条目、这些条目的启用状态与排列顺序，以及本次生成使用哪些模型参数。

第一版的 preset 目标是兼容 SillyTavern 类预设文件中的核心部分，而不是完整复刻 SillyTavern 的所有扩展能力。

需要支持的内容：

prompts
  prompt manager 条目列表。每个条目描述一段可插入上下文的 prompt。

prompt_order
  条目顺序与启用关系。它决定本次请求实际按什么顺序装配 prompt。

generation parameters
  生成参数，例如 temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、max tokens 等。

第一版不支持的内容：

regex_scripts
  正则隐藏、正文提取、格式美化等后处理脚本。

extension scripts
  预设内携带的前端脚本、按钮、插件配置。

UI-only fields
  只影响 SillyTavern 界面展示、不影响 LLM 请求组装的字段。

2. 从 SillyTavern 预设中读取什么

一个真实的 SillyTavern 预设通常同时包含 prompt manager 条目、顺序关系、生成参数和扩展配置。我们的导入器只读取前三类。

2.1 Prompt 条目

从 prompts 数组读取 prompt manager 条目。

典型字段：

type ImportedPromptEntry = {
  identifier: string;
  name: string;
  enabled: boolean;
  role: "system" | "user" | "assistant";
  content?: string;
  injection_position?: number;
  injection_depth?: number;
  injection_order?: number;
  system_prompt?: boolean;
  marker?: boolean;
  forbid_overrides?: boolean;
};

字段含义：

identifier
  条目唯一标识。prompt_order 通过它引用条目。

name
  给用户看的条目名称。

enabled
  条目自身默认启用状态。最终是否启用还需要结合 prompt_order。

role
  条目插入请求时使用的消息角色。

content
  条目文本。部分内置 marker 条目可能没有 content，需要运行时从 session 或角色数据中补齐。

injection_position / injection_depth / injection_order
  SillyTavern 的插入位置、深度和顺序信息。第一版先保留，不完全模拟深度插入语义。

system_prompt / marker
  标识这个条目是不是内置占位条目，例如角色描述、世界书、聊天历史等。

forbid_overrides
  标识条目是否禁止被覆盖。第一版先保留字段，不实现复杂覆盖策略。

2.2 顺序与启用关系

从 prompt_order 读取实际装配顺序。

典型字段：

type ImportedPromptOrder = Array<{
  character_id: number;
  order: Array<{
    identifier: string;
    enabled: boolean;
  }>;
}>;

第一版采用的规则：

1. 以 prompt_order[0].order 作为主顺序。
2. 按 order 数组顺序遍历 identifier。
3. 找到对应 prompts 条目。
4. 只有 order.enabled 和 prompt.enabled 都为 true 时，条目才参与本轮上下文装配。
5. 如果 prompt_order 引用了不存在的 identifier，导入时记录 warning，但不阻断导入。
6. 如果 prompts 中存在但 prompt_order 未引用，默认不参与请求，但保留在 preset 中。

prompt_order 比 prompts 中的排列更重要。prompts 是条目仓库，prompt_order 才是实际启用的编排表。

2.3 生成参数

从预设顶层读取生成参数。

第一版优先支持这些字段：

type ImportedGenerationParameters = {
  temperature?: number;
  top_p?: number;
  top_k?: number;
  min_p?: number;
  frequency_penalty?: number;
  presence_penalty?: number;
  repetition_penalty?: number;
  openai_max_context?: number;
  openai_max_tokens?: number;
  stream_openai?: boolean;
  verbosity?: string;
  seed?: number;
  n?: number;
};

字段分为两类：

通用采样参数
  temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty。

请求容量与行为参数
  openai_max_context、openai_max_tokens、stream_openai、verbosity、seed、n。
  思考强度不进预设，只在 API 配置里设置。

不同供应商不一定支持全部字段。导入后应先保存原始字段，再由 LLM adapter 决定哪些字段可以发送。

3. 内部归一化格式

导入 SillyTavern preset 后，不应该直接在业务层使用原始 JSON。需要归一化成我们自己的结构。

type PresetPackage = {
  id: string;
  name: string;
  source: "native" | "sillytavern";
  prompts: PresetPromptEntry[];
  promptOrder: PresetPromptOrderItem[];
  generation: GenerationParameters;
  unsupported: UnsupportedPresetSection[];
  raw?: unknown;
};

type PresetPromptEntry = {
  id: string;
  name: string;
  enabled: boolean;
  role: "system" | "user" | "assistant";
  content: string;
  marker: boolean;
  sourceIdentifier: string;
  injection?: {
    position?: number;
    depth?: number;
    order?: number;
  };
};

type PresetPromptOrderItem = {
  promptId: string;
  enabled: boolean;
  orderIndex: number;
};

type GenerationParameters = {
  temperature?: number;
  topP?: number;
  topK?: number;
  minP?: number;
  frequencyPenalty?: number;
  presencePenalty?: number;
  repetitionPenalty?: number;
  maxContextTokens?: number;
  maxOutputTokens?: number;
  stream?: boolean;
  verbosity?: string;
  seed?: number;
  variants?: number;
};

type UnsupportedPresetSection = {
  path: string;
  reason: string;
};

归一化后的 PresetPackage 是系统内部唯一使用的 preset 结构。原始 SillyTavern JSON 只作为导入来源和调试证据保留。

4. 上下文装配规则

运行时只走一份 promptOrder：遇到普通条目原样插入，遇到 marker 就填洞。空的酒馆角色卡 / 世界书 marker 不填我们的正文（跳过）。

4.1 Marker 词汇表

酒馆原有（导入后保留位置，空洞跳过）：

worldInfoBefore  personaDescription  charDescription  charPersonality
scenario  worldInfoAfter  dialogueExamples  chatHistory

我们新增（由 context-order 填值；生成内容按 世界书条目 看待，不是角色卡字段）：

identifier	填什么
worldBookBefore	对话.历史 之前的 inserts，每条为标题+正文
chatHistory	共用酒馆 id；填 对话.历史
worldBookAfter	历史之后、本轮之前（变量、工单等）。不是 worldInfoAfter
currentTurn	用户.最新输入，role=user
postTurn	本轮输入之后的 inserts（可空）

worldInfoBefore / worldInfoAfter 都在酒馆历史 前，不能承接「我们写的、历史后」，因此不要复用那两个 id。

4.2 导入时插入四个洞

导入 SillyTavern prompt_order 时，以 chatHistory 为锚点切开并插入：

[...ST 历史前条目...]
worldBookBefore
chatHistory
worldBookAfter
currentTurn
[...ST 历史后条目...]
postTurn

若原文没有 chatHistory，把它补在历史前条目之后，再接后四个洞。原生预设也可以直接按这份扩展 order 来写。无选用预设时，play worker 仍按现有 assembleWorkerContext 拼装（不走 prompt_order）。

社区预设里包着 WI 洞的装饰分隔会留在历史前段，中间可能是空的。第一版接受。

4.3 六段夹心（扫 order 后的效果）

1. 酒馆内、历史前（ST 普通条目）
2. 我们写的、历史前（worldBookBefore）
3. 对话历史（chatHistory）
4. 我们写的、历史后本轮前（worldBookAfter）
5. 本轮对话（currentTurn）
6. 本轮对话后（ST 历史后条目 + postTurn）

4.4 装配步骤

1. 读取（已扩展过的）PresetPackage.promptOrder。
2. 过滤 enabled=false 的顺序项。
3. 找到对应 PresetPromptEntry。
4. 再过滤 entry.enabled=false 的条目。
5. 对 marker：用 WorldInfoPack 解析我们的四个洞 + chatHistory；酒馆角色卡/WI 恒为空。
6. 普通 content 条目原样插入。
7. 按条目 role 合成 LLM messages。
8. 应用 generation 参数。

不实现：世界书关键词、概率、sticky、Depth 插进历史中间、outlet、正则、插件脚本。

5. 与创作流程的关系

Preset 不决定创作流程，也不决定验收模式。

Preset
  决定本轮请求如何拼接 prompt、哪些条目启用、使用哪些生成参数。

Execution Flow
  决定阶段顺序、每阶段使用哪个 worker、每阶段采用哪种验收模式。

Worker
  决定某个创作能力如何执行，例如大纲、剧情线、文风、正文草稿。

Runtime Session
  记录当前事实、历史事件、产物和审批结果。

因此，同一个 preset 可以用于多个创作流程；同一个创作流程也可以切换不同 preset。二者是正交关系。

生成参数与 prompt 条目 + marker 填洞 均在 wrapLlmForSession（PresetLlmProvider）统一做：凡 LLM 请求先夹心再发。调用方只交任务 messages；任务 system / 创作上下文进 worldBookBefore 等洞，禁止在 prompt_order 之外再前置一条 system。无选用预设时原样转发。

6. 第一版导入策略

第一版导入器只做保守转换：

保留 prompts。
保留 prompt_order。
保留生成参数。
记录但忽略 regex_scripts。
记录但忽略 extension scripts。
记录未知字段，不丢弃原始 JSON。

导入结果应该给用户可读的报告：

导入 prompt 条目数量
启用条目数量
未被 prompt_order 引用的条目数量
缺失 identifier 的 order 项
已读取的生成参数
被忽略的扩展字段

这个报告比静默导入更重要。预设文件经常很大，且混有脚本、正则、UI 配置和模型参数，必须让用户知道哪些内容真正进入了我们的运行时。