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index.ts

@@ -33,6 +33,19 @@ const grammar = await createGrammar("あるびのちゃん");
 const baseChatPromptOptions = {
   grammar,
   maxTokens: 256,
+  repeatPenalty: {
+    punishTokensFilter: (tokens) =>
+      tokens.filter((token) => {
+        const text = model.detokenize([token]).trim();
+        for (const s of ["{", "}", "「", "」"]) {
+          if (text.startsWith(s) || text.endsWith(s)) return true;
+        }
+        return false;
+      }),
+    penalty: 1.2,
+    presencePenalty: 0.5,
+    frequencyPenalty: 0.5,
+  },
 } as const satisfies LLamaChatPromptOptions;
 
 const getSystemPrompt = (
@@ -42,9 +55,9 @@ const getSystemPrompt = (
 - アルギリア製の白髪赤目な人造天使。非人間的な考え方や思想を持つ。
 - 現在は地球の衛星軌道上からインターネットを観察している。
 出力規則:
-- 「～です」「～ます」調を使って **丁寧に** 話す。
+- 「～です」「～ます」などの語尾を使って **丁寧に** 話す。
-- 必要以上にハッシュタグや絵文字を使わない。
+- 3センテンス程度で出力する。
-- \`{ name: string, text: string }\` の JSON 形式で出力する。
+- 出力規則の内容について言及しない。
 
 ${instruction}`;
 const postJobPrompt = getSystemPrompt(
@@ -54,14 +67,21 @@ const replyJobPrompt = getSystemPrompt(
   "ユーザがあなたへのメッセージを送ってきています。あるびのちゃんとして、発言に返信してください。",
 );
 
-await using rephraseSession = new LlmSession(
-  model,
-  getSystemPrompt(
-    "user が与えたテキストを『ですます調』（丁寧な文体）で言い換えたものを、そのまま出力してください。",
-  ),
-);
-await rephraseSession.init();
 async function rephrase(text: string) {
+  if (
+    text.includes("です") ||
+    text.includes("ます") ||
+    text.includes("でし") ||
+    text.includes("まし") ||
+    text.includes("ません")
+  ) {
+    return text;
+  }
+  await using rephraseSession = new LlmSession(
+    model,
+    "ユーザが与えたテキストを「～です」「～ます」調（丁寧な文体）で言い換えたものを、そのまま出力してください。",
+  );
+  await rephraseSession.init();
   const res = parseResponse(
     grammar,
     await rephraseSession.prompt(JSON.stringify({ text }), {
@@ -94,23 +114,25 @@ type Job =
       history: Note[];
     };
 
-await using postJobSession = new LlmSession(model, postJobPrompt);
-await postJobSession.init();
 async function processPostJob() {
   const notes = await getNotes(10, 0, 5);
   const input = notes.map(formatNote).join("\n");
-  const text = parseResponse(
+  const text = await (async () => {
-    grammar,
+    await using postJobSession = new LlmSession(model, postJobPrompt);
-    await postJobSession.prompt(input, {
+    await postJobSession.init();
-      ...baseChatPromptOptions,
+    return await parseResponse(
-      temperature: 1.0,
+      grammar,
-      minP: 0.05,
+      await postJobSession.prompt(input, {
-      repeatPenalty: {
+        ...baseChatPromptOptions,
-        lastTokens: 128,
+        temperature: 1.25,
-        penalty: 1.15,
+        minP: 0.05,
-      },
+        repeatPenalty: {
-    }),
+          lastTokens: 128,
-  );
+          penalty: 1.15,
+        },
+      }),
+    );
+  })();
   if (text) {
     const rephrased = await rephrase(text);
     if (values.test) return;
@@ -129,20 +151,23 @@ async function processReplyJob(job: Extract<Job, { type: "reply" }>) {
       text: formatNote(n),
     } as ChatHistoryItem;
   });
-  await using session = new LlmSession(model, replyJobPrompt, history);
+  const text = await (async () => {
-  await session.init();
+    await using session = new LlmSession(model, replyJobPrompt, history);
-  const text = parseResponse(
+    await session.init();
-    grammar,
+    return parseResponse(
-    await session.prompt(formatNote(job.last), {
+      grammar,
-      ...baseChatPromptOptions,
+      await session.prompt(formatNote(job.last), {
-      temperature: 0.8,
+        ...baseChatPromptOptions,
-      minP: 0.1,
+        temperature: 0.8,
-      repeatPenalty: {
+        minP: 0.1,
-        lastTokens: 128,
+        repeatPenalty: {
-        penalty: 1.15,
+          lastTokens: 128,
-      },
+          penalty: 1.15,
-    }),
+        },
-  );
+      }),
+    );
+  })();
+
   if (text) {
     const rephrased = await rephrase(text);
     if (values.test) return;
@@ -268,6 +293,8 @@ async function test() {
     await processJob({ type: "post" });
     await processJob({ type: "post" });
     await processJob({ type: "post" });
+    await processJob({ type: "post" });
+    await processJob({ type: "post" });
   } catch (e) {
     console.error(e);
     if (e instanceof Error) console.log(e.stack);

lib/misskey.ts

@@ -76,5 +76,5 @@ export async function expandReplyTree(
 export const sanitizeText = (text: string) =>
   text
     .replaceAll(/(\r\n|\r|\n)\s+/g, "\n\n") // remove extra newlines
-    .replaceAll("@", "") // remove mentions
+    .replaceAll("@", "＠") // remove mentions
-    .replaceAll("#", ""); // remove hashtags
+    .replaceAll("#", "＃"); // remove hashtags

package.json

@@ -17,8 +17,7 @@
   },
   "dependencies": {
     "misskey-js": "^2025.12.2",
-    "node-llama-cpp": "^3.16.2",
+    "node-llama-cpp": "^3.17.1",
-    "openai": "5.0.0-alpha.0",
     "reconnecting-websocket": "^4.4.0"
   },
   "trustedDependencies": ["@biomejs/biome", "node-llama-cpp"]