SillyTavern项目中的消息滑动删除功能缺陷分析与修复
2025-05-15 20:08:03作者:齐添朝
在SillyTavern 1.12.13版本中,开发者发现了一个涉及消息滑动删除功能的逻辑缺陷。该缺陷会导致当用户删除某个滑动消息时,系统错误地将被删除消息的附加信息(包括推理内容、时间戳和生成模型等)覆盖到当前显示的滑动消息上。
问题本质分析 该缺陷的核心在于消息状态同步机制的不完善。系统在处理滑动消息删除时,仅更新了主消息内容(.mes字段),但未同步更新对应的附加信息(存储在swipe_info数组中的extra字段)。这种数据不同步导致系统在回退到其他滑动消息时,错误地保留了被删除消息的元数据。
技术实现细节 在script.js文件的deleteSwipe函数中,系统通过以下逻辑处理滑动删除:
- 计算新的滑动ID(newSwipeId)
- 更新lastMessage.swipe_id
- 将lastMessage.mes设置为对应滑动的内容
然而,这一过程缺少对swipe_info数组的同步更新,导致元数据不一致。开发者通过实验性修复发现,需要额外添加以下同步逻辑:
lastMessage.extra = lastMessage.swipe_info[newSwipeId].extra;
lastMessage.send_date = lastMessage.swipe_info[newSwipeId].send_date;
连带问题与解决方案 在初步修复后,开发者又发现了推理内容编辑功能失效的新问题。这是由于编辑后的内容未能正确回写到swipe_info数组中。通过在reasoning.js中添加以下同步代码解决了这个问题:
message.swipe_info[message.swipe_id].extra = message.extra;
架构优化建议 从更深层次看,这个问题反映了数据存储设计上的冗余。当前系统在主消息对象和swipe_info数组中重复存储了部分数据,这种设计容易导致同步问题。更合理的架构应该是:
- 移除主消息对象中的冗余字段
- 始终通过swipe_id索引从swipe_info数组中获取最新数据
- 实现统一的数据同步机制
影响范围评估 该缺陷不仅影响推理内容的显示,还会影响:
- 消息时间戳的准确性
- 生成模型信息的记录
- 其他存储在extra字段中的扩展数据
修复方案价值 项目维护团队已在staging分支中合并了相关修复。这个案例为开发者提供了宝贵的经验:
- 数据同步机制需要系统化设计
- 冗余存储会增加维护复杂度
- 功能交互测试的重要性
这个问题的发现和解决过程展示了开源社区协作的价值,也提醒开发者在处理类似消息列表功能时需要特别注意状态同步问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878