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{{ (profile.name || 'U').charAt(0).toUpperCase() }}
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{{ profile.person === 'second' ? '第二人称' : '第三人称' }} · {{ profile.description.substring(0, 20) }}{{ profile.description.length > 20 ? '...' : '' }}
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生图服务 · 获取中... {{ quotaError ? '查询失败' : quotaValue + ' 次' }}
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已配置 {{ [settings.qualityModel, settings.balancedModel, settings.fastModel].filter(Boolean).length }} / 3 个槽位
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空间管理

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网页存储空间 {{ formatStorageSize(storageStats.usage) }} / {{ storageStats.quota ? formatStorageSize(storageStats.quota) : '未知' }}
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记忆引擎
总结模式 使用副模型为每轮对话生成第三人称的高密度记忆。超过保留楼层后，AI 原文会由对应的本轮记忆替代。
向量模式 将历史对话拆成可检索的向量记忆分片，并根据当前输入的相关度召回内容。超过保留楼层后，已有记忆覆盖的旧对话会从原始上下文中移除，相关分片会在需要时重新带入。
使用普通聊天模型在后台整理逐轮记忆。它会读取最近四轮对话作为背景，但只整理明确标记的最新一轮；生成的记忆内容用于替换非保留楼层中的 AI 原文，不会改动聊天界面。
控制每轮总结的目标篇幅。不同模型对中文字数的理解和遵循能力不同，实际结果可能略有偏差。
控制总结模式同时处理多少个补录任务。数值越高补录越快；它只影响处理速度，不改变总结内容和记忆顺序。
{{ memorySettings.classicConcurrency }} 并发
决定最近多少楼原始对话保留在上下文中，更早的内容会由记忆引擎替代。数值越大，保留的原文越多、上下文占用也越高。
{{ activeKeepFloors + ' 楼' }}
向量记忆检索
总分片
{{ memoryStats.vector }}
覆盖轮数
{{ memoryStats.vectorTurns }}
{{ vectorMemorySearchError }}
记忆分片 · {{ vectorMemorySearchResults.length }} / 20
第 {{ mem.turn || '?' }} 轮 相关度 {{ (mem.vectorSearchScore * 100).toFixed(1) }}%

{{ mem.paragraph || mem.summary }}

记忆浏览
压缩率 {{ summaryCompressionRate === null ? '未压缩' : summaryCompressionRate + '%' }}
还没有总结模式记忆，可继续对话或点击补录记忆
第 {{ memory.displayTurnStart === memory.displayTurnEnd ? memory.displayTurnStart : memory.displayTurnStart + '-' + memory.displayTurnEnd }} 轮
{{ Number(memory.originalChars || 0).toLocaleString() }}字 {{ Number(memory.compressedChars || 0).toLocaleString() }}字

{{ memory.summary }}

{{ worldInfoSettings.scanDepth }}
{{ worldInfoSettings.maxDepth }}

{{ entry.comment || '未命名条目' }}