一个基于 Cloudflare Workers AI 的聊天机器人 API，具有动态人格系统和智能表情推荐功能。
- 无状态设计：不使用数据库，对话历史由前端传入
- AI 模型：使用 Cloudflare Workers AI 的 Qwen 3 30B 模型
- 响应模式：支持流式（SSE）和非流式两种响应方式
- 表情推荐：基于 Vectorize 向量搜索的表情包推荐功能
- 角色扮演：基于预设人格配置生成对话回复
- CORS 支持：可直接从前端调用
- TypeScript：完整的类型定义
所有 API 接口都需要 SEKAI Pass 认证。请在请求头中包含有效的 access token：
Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN如果未提供或 token 无效，将返回 401 Unauthorized 错误。
发送消息给 Nako 并获取回复。
根据文本内容推荐表情包。
请求体：
{
"userId": "UserA",
"message": "今天天气真好啊",
"history": [
{
"userId": "UserB",
"message": "早上好",
"isBot": false
},
{
"userId": "Nako",
"message": "哼...早什么早",
"isBot": true
}
]
}响应：
{
"success": true,
"response": "哼,天气好又怎样...[stamp0004]",
"reasoningContent": "思考过程（如果模型支持）",
"usage": {
"promptTokens": 411,
"completionTokens": 187,
"totalTokens": 598
}
}响应格式说明：
success: 请求是否成功response: Nako 的回复文本，表情包以[stamp0004]格式嵌入在文本中reasoningContent: （可选）模型的内部推理过程（从choices[0].message.reasoning_content提取）usage: Token 使用统计promptTokens: 输入 token 数（系统提示词 + 历史记录 + 用户消息）completionTokens: 回复 token 数totalTokens: 总 token 数
注意：
- 表情包通过向量搜索自动推荐，以
[assetbundleName]格式插入回复文本末尾 reasoningContent字段仅在模型支持时返回，Qwen 3 30B 通常不支持此功能
请求体：
{
"userId": "UserA",
"message": "今天天气真好啊",
"stream": true,
"history": []
}响应：
Server-Sent Events (SSE) 流，Content-Type: text/event-stream
流式响应遵循 OpenAI Chat Completion 格式，每个数据块包含部分回复：
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"哼"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"，"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"天气"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"好"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
data: [DONE]
注意： 表情包推荐会在流结束前作为额外的 chunk 追加到回复末尾。
根据文本提示推荐表情包。
请求体：
{
"prompt": "好开心啊",
"excludeRecent": ["之前的消息1", "之前的消息2[stamp0001]"],
"topK": 5
}参数：
prompt(必需): 用于搜索匹配表情包的文本描述excludeRecent(可选): 最近消息数组，用于提取并排除已使用的表情包topK(可选): 返回的表情包数量（1-20，默认：5）
响应：
{
"success": true,
"stickers": [
{
"assetbundleName": "stamp0004",
"name": "流歌：好开心啊",
"score": 0.8234
},
{
"assetbundleName": "stamp0123",
"name": "铃：一起加油吧～！",
"score": 0.7891
},
{
"assetbundleName": "stamp0456",
"name": "未来：请多关照",
"score": 0.7654
}
],
"query": "好开心啊"
}字段说明：
assetbundleName: 表情包标识符name: 表情包显示名称score: 相似度分数（0-1，越高越匹配）
示例（POST）：
curl -X POST https://your-worker.workers.dev/api/recommend \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" \
-d '{
"prompt": "开心快乐",
"topK": 3
}'使用查询参数的 GET 方式，功能与 POST 相同。
查询参数：
prompt(必需): 文本描述topK(可选): 返回结果数量（1-20，默认：5）excludeRecent(可选): 逗号分隔的最近消息列表
示例（GET）：
curl "https://your-worker.workers.dev/api/recommend?prompt=开心快乐&topK=3" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"带排除项：
curl "https://your-worker.workers.dev/api/recommend?prompt=开心&excludeRecent=之前用过[stamp0001],另一条消息" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"- Node.js 18+
- Cloudflare 账号（需开通 Workers AI）
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/25-ji-code-de/nako.git
cd nako- 安装依赖：
npm install- 配置环境变量：
# 复制示例配置
cp .env.example .env
cp wrangler.jsonc.example wrangler.jsonc
# 编辑 .env 填入你的 Cloudflare 配置
# 编辑 wrangler.jsonc 配置你的域名（可选）- 启动本地服务：
npm run dev- 测试 API：
非流式：
curl -X POST http://localhost:8787/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" \
-d '{
"userId": "TestUser",
"message": "你好啊Nako",
"history": []
}'流式：
curl -X POST http://localhost:8787/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" \
-d '{
"userId": "TestUser",
"message": "你好啊Nako",
"stream": true,
"history": []
}'部署到 Cloudflare Workers：
npm run deploy表情包搜索功能的详细配置说明见 STICKER_DEPLOYMENT.md。
nightcord-nako/
├── src/
│ ├── index.ts # Worker 入口
│ ├── handlers/
│ │ ├── chat.ts # 聊天请求处理
│ │ └── recommend.ts # 表情推荐处理
│ ├── middleware/
│ │ └── auth.ts # SEKAI Pass 认证中间件
│ ├── services/
│ │ ├── ai.ts # AI 服务封装
│ │ └── sticker.ts # 表情搜索服务
│ ├── config/
│ │ └── persona.ts # Nako 系统提示词
│ ├── types/
│ │ └── index.ts # TypeScript 类型定义
│ └── utils/
│ ├── validation.ts # 请求验证
│ └── response.ts # 响应格式化
├── scripts/
│ ├── prepare-stickers.ts # 预处理表情数据
│ ├── upload-vectors.ts # 上传到 Vectorize
│ └── test-search.ts # 本地测试搜索
├── wrangler.toml # Cloudflare Workers 配置
├── stickers.json # 表情数据库
├── package.json
├── tsconfig.json
├── README.md
└── STICKER_DEPLOYMENT.md # 表情配置指南
- 模型:
@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 - Temperature: 0.7
- Max Tokens: 1024
- Top P: 0.85
- Frequency Penalty: 0.15
- Presence Penalty: 0.2
API 使用 Cloudflare Workers AI，返回 OpenAI 兼容格式：
非流式响应：
{
"id": "completion-id",
"object": "chat.completion",
"created": 1234567890,
"model": "@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "哼,天气好又怎样..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 411,
"completion_tokens": 187,
"total_tokens": 598
}
}API 提取 choices[0].message.content 并封装为简化的响应格式。
流式响应： 直接返回 Cloudflare Workers AI 的原始 Server-Sent Events (SSE) 流。
聊天机器人的人格配置特点：
- 动态人格：根据时间段（凌晨/早上/下午/晚上）自动调整对话风格
- 多样化语气：支持多种对话模式随机切换，避免回复单调
- 上下文感知：基于对话历史生成连贯的回复
- 状态系统：随机生成当前状态和话题，增加对话真实感
- 自然对话：模拟真实聊天场景，语气轻松自然
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本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详见 LICENSE 文件。
- GitHub Issues: https://github.com/25-ji-code-de/nako/issues
- 项目主页: https://nako.nightcord.de5.net
- 哔哩哔哩: @bili_47177171806
- 感谢所有贡献者
- 感谢 Cloudflare 提供的 Workers AI 和 Vectorize 服务
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