import { Context, Session } from "koishi";
import { Config } from "../config";
export interface MessageContext {
    chatId: string;
    content: string;
    isMentioned: boolean;
    isQuote: boolean;
    isDirect: boolean;
}
/**
 * 决策结果
 */
export interface ReplyDecision {
    decision: boolean;
    probability: number;
    reason: "probability_roll" | "refractory_period" | "forced_reply_by_mention" | "below_threshold";
}
export declare class WillingnessManager {
    private readonly ctx;
    private readonly baseConfig;
    private logger;
    private willingnessScores;
    private lastMessageTimestamps;
    private sessions;
    private decayInterval;
    constructor(ctx: Context, config: Config);
    /**
     * 获取并缓存解析后的配置
     */
    private _getResolvedConfig;
    startDecayCycle(): void;
    stopDecayCycle(): void;
    private _decay;
    /**
     * 核心计算方法: 根据上下文计算意愿增益
     * 增益计算逻辑: "边际递减"
     * @param context 消息上下文
     * @returns 本次消息产生的意愿增益值
     */
    private calculateGain;
    /**
     * 公开接口：更新意愿值并返回回复概率
     * @param context 消息上下文
     * @returns 回复概率 (0-1)
     */
    calculateReplyProbability(session: Session, context: MessageContext): number;
    /**
     * 回复前处理：扣除发言成本
     * @param chatId 聊天ID
     */
    handlePreReply(chatId: string): void;
    /**
     * 在成功回复后执行。重置或降低意愿，进入"冷却期"。
     * @param chatId 聊天ID
     * @param replyContent 回复内容的长度，可以用来决定惩罚力度
     */
    handlePostReply(session: Session, chatId: string, replyContentLength?: number): void;
    /**
     * 获取指定聊天的当前意愿值（用于调试和监控）。
     * @param chatId 聊天ID
     */
    getCurrentWillingness(chatId: string): number;
    /**
     * 核心决策方法：判断是否应该回复。
     * @param session 消息上下文
     * @returns 一个包含决策结果和概率的对象
     */
    shouldReply(session: Session): {
        decision: boolean;
        probability: number;
    };
    /**
     * 引导模型关注被跳过的话题（用于策略3）
     */
    boostSkippedTopic(session: Session, chatId: string): void;
}