主题
初始化
基础配置
全局配置样例在 config/global.example.yaml。用户 profile 样例在 config/profile.example.yaml。
插件加载时如果没有 config/global.yaml，会自动按默认配置创建，不需要手动复制样例文件。已安装锅巴插件时，可以在锅巴面板里修改全局配置。
运行时数据会写入：
data/users/<qq>.yamldata/users/<qq>-2.yamldata/test_nine/model/data/tools/data/tuneweave/data/atlas/
这些目录不应提交。
统一初始化
发送：
text
#初始化环境会检查并准备：
- Node.js 的 ONNX Runtime 与 Sharp
data/test_nine/model- TuneWeave（音乐、视频和合伙人共用一个实例）
- FFmpeg 工具链（含 ffprobe）
签到和验证码均由 JavaScript 执行，无需安装 Python、pip 或虚拟环境。本地验证码在 worker 中运行，模型保存于 data/test_nine/model；默认验证码顺序仍是本地 test_nine → 外部 ttocr → 人工 gtmanual；ttocr 填好接口、key 并启用后才会参与回退，未配置时跳过。
开机后会自动准备插件管理的环境，无需先手动初始化。旧的自动安装、自动更新、模型下载和本地服务自动启动开关已从配置与面板移除，升级时自动清理旧字段。test_nine.enable: false 仍会在业务请求中跳过该识别方案，但不会阻止本机环境准备。全局环境初始化使用 tools.install 权限，默认仅机器人主人可执行。
旧 #初始化签到环境、#初始化工具环境 都是 #初始化环境 的兼容别名，执行同一个流程，不再分成两套初始化。FFmpeg 准备完整编译包，包括 ffprobe；损坏或不完整的安装会重新准备。
TuneWeave 开机更新
插件当前最低要求为 1.0.0-beta.3。启动时先恢复已初始化的本机服务，默认 三分钟后检查版本。检查最新官方发布清单及本机程序 SHA-256；有新版或文件损坏、缺失时下载最新满足要求的官方发布包并校验 SHA-256，再替换程序、自动重启并确认版本、健康与必要能力。实际更新完成或检查失败时通知主人；无变化时全程静默。下载或校验失败保留旧服务，新版启动失败尝试恢复旧程序并重新启动。账户目录和原有配置不会被覆盖。
自动更新只操作进程记录及程序路径核验一致的本机托管实例；远程或其他部署方管理的实例只提示升级，不自动停止。已是最新版本且校验完整时不会重复下载；版本高于官方清单时不降级。手动 #初始化环境 遇到低版本时立即执行同样的更新，不等待开机计时。
延迟由 tuneweave.update_delay_ms 设置（默认 180000 毫秒）；旧的自动安装、自动更新开关不再阻止开机维护。插件热更新会清理旧计时器，避免重复触发。
旧版升级后的后台准备
开机维护与上述三分钟计时器共用同一个任务。延迟后自动补齐本地 JS 验证码模型、启动本地验证码服务，并检查 TuneWeave、FFmpeg；只有实际安装、更新、清理或检查失败才私聊通知主人。模型比对上游当前版本的逐文件 SHA-256，仅下载变化或损坏的文件；模型更新后重启本机识别服务以重新加载。插件管理的 FFmpeg 检查最新发布包身份、本机文件哈希及 ffmpeg/ffprobe 执行结果；损坏或落后时校验发布包后替换。外部工具和指向外部目录的链接仅检查可用性，不替换外部文件。手动初始化与后台准备共享下载和服务锁。失败项目会报告，最多执行三次，重试间隔五分钟；也可发送 #初始化环境，不会永久阻塞机器人启动。主人通知失败不影响准备过程。
首次安装和旧版升级均自动执行，不要求有手动初始化记录，也不受旧维护开关限制。#初始化环境 保留为立即执行同一套维护及失败后重试的入口，平时无需发送。远程验证码地址不会被当成本地监听器启动，也不为它下载本机模型；外部 TuneWeave 服务由原部署者维护。首次升级在后台准备完成前，可按既有验证码回退链处理请求。
新环境检查及本地服务启动成功后，仅可能清理默认 data/python/test_nine_venv：必须同时存在旧插件生成的完整 lotus-test-nine-fingerprint.json 和 pyvenv.cfg，目录不经过符号链接，且 Linux 进程检查确认没有程序使用。目录仍被当前配置引用、进程仍在运行、无法检查进程或无法确认归属时，全部保留。取消或热更新会等正在执行的准备任务退出，再建立新任务。
自定义虚拟环境、模型目录、账号、配置及外部服务不会删除。旧 BBDown/aria2 目录缺少足以证明归属的托管清单，自动维护保守保留，不会按文件名猜测并删除。
如果旧 Python 服务仍占用本地验证码端口，新服务会报告端口冲突并跳过，保留原进程和虚拟环境；不会为接管端口而停止未知进程。请确认占用者后停止旧服务，再发送 #启动testnine服务，或等待下一次后台重试。
更多说明见 工具链-TuneWeave/FFmpeg。
下载清单
| 入口 | 会准备的内容 |
|---|---|
pnpm install | Node 依赖：ONNX Runtime、Sharp、Skia 等；不安装 Python、venv 或 Rust 工具链 |
#初始化环境（兼容原签到、工具入口） | 本地验证码五个 ONNX 模型、TuneWeave 发布包和 FFmpeg 完整包 |
#初始化TuneWeave | 保留的单独入口，只准备 TuneWeave；与总初始化使用同一份程序和服务 |
#启动testnine服务 | 检查本地模型，缺失时自动补齐，然后启动 JS 服务 |
#全量更新图鉴 | 调用 nanoka 后端抓取图鉴数据与对应图片；不包含在工具初始化中 |
按本机当前文件估算：验证码模型合计约 176.5 MiB；TuneWeave 发布包体积以所用版本、平台的发布附件为准；还需另计 FFmpeg、Node 依赖、子模块源码、图鉴及其他运行资源。不同平台、版本及图鉴范围的体积不同，不能用该数字作为所有安装方式的总下载量。
验证码五个模型是 PP-HGNetV2-B4.onnx、d-fine-n.onnx、yolo11n.onnx、dinov3-small.onnx 和 atten.onnx。已有可用模型和工具会复用；远程 TuneWeave 实例不由插件下载安装。运行时另有背景、头像、封面等按需网络请求。