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现实时间连续性（Time Context） ​

字数
741 字
阅读时间
4 分钟

计算现实世界中两次对话之间的时间间隔，生成角色扮演提示，让角色能自然地体现时间流逝。

连续性等级 ​

等级时间范围角色扮演提示
first_contact首次记录"这是第一次可用的现实时间记录；不要假装已经知道之前离线时发生的事。"
continuous< 30 分钟"现实中几乎没有间隔；把这轮当作连续对话自然承接。"
short_gap< 6 小时"现实中已经过去X小时；可轻微承认时间流逝，但不要夸大成久别。"
same_day_gap< 24 小时"现实中已经过去X小时；角色可以像在同一天稍后再次见面一样回应。"
days< 7 天"现实中已经过去X天；角色应意识到隔了几天，可体现等待、生活延续或重新见面的感觉。"
long_absence≥ 7 天"现实中已经过去X天；角色应把这当作较长分别后的再次互动，但不要编造未经确认的具体经历。"

API ​

build_real_time_context() ​

从时间戳构建时间上下文。

python
from nbot.review.time_context import build_real_time_context

ctx = build_real_time_context(
    previous_turn_time="2026-06-20T10:00:00+08:00",
    current_time="2026-06-22T14:30:00+08:00",
)

返回字典：

python
{
    "current_time": "2026-06-22T14:30:00+08:00",
    "previous_turn_time": "2026-06-20T10:00:00+08:00",
    "elapsed_seconds": 188600,
    "elapsed_label": "2天4小时",
    "continuity_level": "days",
    "roleplay_hint": "现实中已经过去2天4小时；角色应意识到隔了几天...",
}

build_current_real_time_context() ​

使用当前时间构建时间上下文。

python
from nbot.review.time_context import build_current_real_time_context

ctx = build_current_real_time_context(previous_turn_time="2026-06-20T10:00:00+08:00")

format_real_time_prompt_context() ​

将时间上下文格式化为可注入 Prompt 的文本。

python
from nbot.review.time_context import format_real_time_prompt_context

text = format_real_time_prompt_context(ctx)

输出格式：

## real_time.continuity
当前现实时间: 2026-06-22T14:30:00+08:00
上次互动时间: 2026-06-20T10:00:00+08:00
现实时间间隔: 2天4小时
连续性等级: days
角色扮演提示: 现实中已经过去2天4小时；角色应意识到隔了几天，可体现等待、生活延续或重新见面的感觉。
把现实时间流逝当作角色生活连续性的一部分；可以体现等待、日常延续、重新见面的感觉。
不要编造未经用户确认的具体离线经历、事件或承诺。

时间间隔标签 ​

_elapsed_label(seconds) 生成人类可读的时间间隔：

秒数标签
≤ 0"刚刚"
< 60"刚刚"
< 3600"X分钟"
< 86400"X小时"
≥ 86400"X天" 或 "X天Y小时"

与 CharacterRuntime 集成 ​

CharacterRuntime.before_turn 在每轮开始时调用 build_current_real_time_context()，将结果存入 turn_context.real_time_context。Review Pipeline 和 Self-Correction 系统都会读取这个上下文。

与 Review Pipeline 集成 ​

Review Pipeline 使用时间上下文：

  • days / long_absence 时额外增加 familiarity_delta +1
  • days / long_absence 时 memory_value 额外 +0.65 / +0.75
  • 时间间隔信息写入记忆内容

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