Amadeus?
Amaidesu!
聊天机器人麦麦的 VTubeStudio 适配器。 其聊天核心为 麦麦Bot，一款专注于群组聊天的赛博网友 QQ BOT。
架构状态：✅ 核心架构重构已完成，采用 3域架构 + Provider 系统
如需了解重构前后的架构差异，可查看 重构文档。
为什么叫"域"(Domain)而不是"层"(Layer)？
传统"层"(Layer)代表不同的抽象层级，如表现层→业务层→数据层，每层都有不同的抽象级别。而"域"(Domain)强调的是平等的业务边界划分：
- 层(Layer)：有高低之分，上层调用下层，下层不知道上层存在
- 域(Domain)：平等边界，各自包含完整的抽象层次（自己的数据模型、Provider、处理逻辑）
每个域都有自己的：
- 数据模型：Input → NormalizedMessage → Intent → RenderParameters
- 核心抽象：InputProvider / DecisionProvider / OutputProvider
- 处理逻辑：数据采集 / 决策生成 / 渲染输出
域之间通过 EventBus 进行松耦合通信，而非直接的层级调用。这种划分允许各域独立演进，例如可以替换决策引擎（从 MaiCore 换成 LLM）而不影响输入输出。
flowchart LR
subgraph Input["Input Domain"]
IP[InputProvider] --> |NormalizedMessage| PIP[Pipelines]
end
EB(EventBus)
subgraph Decision["Decision Domain"]
DP[DecisionProvider] --> |Intent| OPIP[OutputPipelines]
end
subgraph Output["Output Domain"]
OPM[OutputProviderManager] --> OP[OutputProviders]
end
Input --> |data.message| EB
EB --> |data.message| Decision
Decision --> |decision.intent| EB
EB --> |decision.intent| Output
数据流：
- Input Domain：外部数据（弹幕、语音、控制台）→ NormalizedMessage → Pipelines 过滤
- Decision Domain：NormalizedMessage → Intent（MaiCore / LLM / 规则引擎）
- Output Domain：Intent → 渲染输出（TTS、字幕、VTS、表情等）
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| EventBus | 事件总线，跨域通信 |
| Provider | 功能封装：InputProvider / DecisionProvider / OutputProvider |
| ProviderManager | Provider 生命周期管理 |
| Pipeline | 消息预处理（限流、过滤等） |
| LLMManager | LLM 调用统一接口 |
| AudioStreamChannel | 音频流专用通道（TTS → VTS） |
- InputProvider (8个)：控制台、弹幕、语音识别等
- DecisionProvider (4个)：MaiCore、LLM、Maicraft、回放
- OutputProvider (12个)：TTS、字幕、VTS、OBS等
详见 3域架构总览
# 1. 安装 uv
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# 2. 克隆仓库
git clone https://github.com/ChangingSelf/Amaidesu.git
cd Amaidesu
# 3. 同步依赖
uv sync
# 4. 首次运行（自动生成配置）
uv run python main.py
# 5. 编辑 config.toml 填入必要配置
# 6. 再次运行
uv run python main.py# 调试模式
uv run python main.py --debug
# 过滤日志（只显示指定模块）
uv run python main.py --filter EdgeTTSProvider SubtitleProvider项目内置 Web 管理界面，启动后访问 http://127.0.0.1:60214
# 后端自动启动（默认启用）
uv run python main.py
# 前端开发模式（需单独启动）
cd dashboard
npm install
npm run dev详见 快速开始
- 主分支：
main - 提交规范：使用 Conventional Commits（feat/fix/docs/refactor 等）