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配置: - rustfmt.toml: 固化 max_width=100 / 4 空格缩进，cargo fmt 全量格式化 - Cargo.toml: 配置 [lints.rust] 与 [lints.clippy] 渐进式规则 - .github/workflows/ci.yml: Rust(fmt+clippy+test) + 前端(eslint+tsc+test) 双平台 CI - Makefile: 新增 check/fmt/fix 目标，clippy 对齐 --all-targets --all-features - web: eslint flat config + prettier 配置 + package.json 脚本与依赖 - src/main.rs: loop→while 修复 clippy::never_loop 对抗性审查发现并修复: - eslint 缺 caughtErrorsIgnorePattern 导致 catch(_) 误报为 error - 前端 lint 未接入 CI，现已补上 Lint 步骤 - Makefile 与 CI 的 clippy flags 不一致，已对齐
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Rust
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use crate::providers::{ChatCompletionRequest, LLMProvider, Message};
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pub async fn generate_topic_description(
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provider: &dyn LLMProvider,
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first_user_message: &str,
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) -> Result<String, Box<dyn std::error::Error + Send + Sync>> {
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let system_prompt = "你是一个话题摘要助手。请根据用户的第一句话，用简短的词语（不超过15字）描述这个对话的主题或意图。只输出描述内容，不要任何解释、标点或前缀。";
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let user_prompt = format!("用户消息：{}", first_user_message);
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let request = ChatCompletionRequest {
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messages: vec![Message::system(system_prompt), Message::user(user_prompt)],
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temperature: Some(0.0),
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max_tokens: Some(1024), // 给 reasoning 模型留足思考空间
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tools: None,
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};
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let response = provider.chat(request).await?;
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let description = response.content.trim().to_string();
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if description.is_empty() {
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// 回退：reasoning 模型有时把所有 token 都消耗在推理上，content 为空
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// 此时尝试从 reasoning_content 中提取最后一行有意义的内容作为描述
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if let Some(ref reasoning) = response.reasoning_content {
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let fallback: String = reasoning
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.lines()
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.rev()
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.find(|line| {
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let trimmed = line.trim();
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!trimmed.is_empty() && trimmed.len() <= 50
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})
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.unwrap_or("")
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.trim()
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.to_string();
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if !fallback.is_empty() {
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let truncated: String = fallback.chars().take(50).collect();
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return Ok(truncated);
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}
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}
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return Err("LLM returned empty description".into());
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}
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if description.len() > 50 {
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Ok(description.chars().take(50).collect())
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} else {
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Ok(description)
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}
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}
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