短信大语言模型（SMS LLM）
我偶尔会收到一些房产经纪人的短信，他们想在我家乡购买特定的房产，而我在那里既没有房产也不居住。我猜他们是从白页（WhitePages）上抓取了手机号码，然后广撒网，希望能得到回复。
典型的垃圾短信
我父母在镇中心有一些未开发的土地，大部分位于洪水区，实际可用的面积比纸面上看起来要少得多。当然，经纪人并不知道这一点，所以购买一大块几十年来一直空置的土地，价格便宜，可能让他们垂涎三尺。
在圣诞节假期期间，我开发了一个系统，可以通过MQTT从运行Ollama的远程工作站控制我手机的短信应用程序。以下是系统的概述：
安卓手机 大语言模型服务器
+---------------+ |
| 短信应用程序 | |
短信受害者 ------| 应用 |
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+---------------+ +---------------+
| 网关应用 |--------------| MQTT代理 |
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| llm.py |
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| | Ollama服务器 |
| +---------------+
将短信传输到大语言模型
第一步是将短信以某种方式转发到大语言模型工作站。F-Droid和Play商店上都有几个短信转发工具，但大多数只支持通过POST请求将收到的短信单向转发到某个REST端点。我看到有一个应用程序支持将消息POST回手机，但由于手机位于CGLAN后面，我确实希望有一种与工作站保持长连接的方式。
最终我找到了一个名字很长的应用Android-SMS-Gateway-MQTT，它在后台运行，等待发送/接收消息，并且无需更改默认的短信应用程序。
出于某种原因，该应用程序可以通过MQTT发送消息，但接收到的消息只能通过POST请求转发。我做了一些修改，使MQTT可以双向通信。
我其实不太喜欢碰安卓开发，所以我尝试用Cursor.ai来修改代码，结果第一次就成功了！我使用的提示如下：
[SMSListener.java (41-46)]
如何将这个POST请求转换为MQTT消息？如果可能的话，我想使用文件`BackgroundService.java`中已经存在的MQTT连接。
修改后的网关应用
为了确保应用程序在后台可靠运行，必须禁用电池优化。幸运的是，该应用的功耗非常低。.apk文件可以在项目文件中找到。
Python脚本
Python脚本的任务很简单，就是监听MQTT上的新短信，并将生成的大语言模型响应发送回安卓应用程序。我希望语言模型能够根据上下文给出有意义的回复，因此我将每个正在进行的对话存储在一个单独的JSON文件中，并在生成响应时将最后N条消息提供给语言模型。
[
{
"role": "user",
"content": "我忘记注册ece500
