//! 上下文管理纯函数与数据类型 — 从 context.rs 抽离的无 `self` 依赖部分
//!
//! 职责：
//! - Token 粗估器（字符级近似，无 tokenizer 依赖）
//! - 上下文窗口配置与预算计算
//! - 消息分组（淘汰时保持工具调用三元组原子性）的数据类型与分类纯函数
//! - 淘汰单元 / 跟踪消息条目等数据类型
//!
//! 抽离原因：context.rs 的 `ContextManager` impl 块不可跨文件，但其中依赖的
//! 纯函数 / 数据类型 / 常量无 `self` 依赖，可独立成模块供 context.rs `use` 复用，
//! 降低单文件体积。零行为变化：仅搬迁，逻辑原样保留。
//!
//! context.rs 通过 `pub use` 重导出本模块的 `TokenEstimator` / `ContextConfig` 等，
//! 保持 `df_ai::context::TokenEstimator` 等历史路径对外可见（零调用方变更）。

use serde::{Deserialize, Serialize};

use crate::provider::{ChatMessage, MessageRole};

// ============================================================
// Token 估算器（零依赖粗估）
// ============================================================

/// Token 粗估器 — 字符级近似计数，无 tokenizer 依赖
///
/// 用于发送前预算控制，误差 ±15% 完全可接受（保守估计，宁可多算）。
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct TokenEstimator {
    /// 字符 → token 转换系数（默认 0.35，即 ~2.8 字符/token，中英混合偏保守）
    pub chars_ratio: f32,
    /// 每条消息固定开销（role 标记 + 格式）
    pub per_message_overhead: u32,
    /// 每个 tool_call 的额外开销（name + arguments JSON 结构）
    pub per_tool_call_overhead: u32,
}

impl Default for TokenEstimator {
    fn default() -> Self {
        Self {
            chars_ratio: 0.35,
            per_message_overhead: 4,
            per_tool_call_overhead: 30,
        }
    }
}

impl TokenEstimator {
    /// 估算单条消息的 token 数（保守估计）
    ///
    /// 多模态回归修正：`msg.parts` 中的 Image.base64 与 Text.text 同样计入预算。
    /// 此前只算 `content`，含图消息的大段 base64(可达 25 万 tokens)被完全忽略，致
    /// `history_tokens` 严重低估 → build_for_request 误判未超预算 → provider 超限 400/500。
    /// 这里把 parts 的文本/base64 按同一 chars_ratio 粗估累加(base64 视为密集字符，0.35 偏保守)。
    pub fn estimate_message(&self, msg: &ChatMessage) -> u32 {
        let mut char_count = msg.content.chars().count();
        if let Some(parts) = &msg.parts {
            for p in parts {
                match p {
                    crate::provider::ContentPart::Text { text } => char_count += text.chars().count(),
                    crate::provider::ContentPart::Image { base64, url, .. } => {
                        // 0.35 按 base64 字节数粗估,显著高于厂商实际(OpenAI 按像素非字节)。
                        // 偏保守致含图消息 token 高估、过度裁剪;降值(如 0.10~0.15)需独立评估裁剪边界,本次不改值仅标注。
                        // base64 优先（多模态主载荷），url 次之；url 模式无字节，仅按 URL 长度估
                        if let Some(b) = base64 {
                            char_count += b.chars().count();
                        } else if let Some(u) = url {
                            char_count += u.chars().count();
                        }
                    }
                }
            }
        }
        let content_tokens = (char_count as f32 * self.chars_ratio).ceil() as u32;
        let mut total = content_tokens + self.per_message_overhead;

        // tool_calls 的 JSON 结构开销（role=Assistant 时可能有）
        if let Some(ref calls) = msg.tool_calls {
            for call in calls {
                total += self.per_tool_call_overhead;
                total += (call.function.name.chars().count() as f32 * self.chars_ratio).ceil() as u32;
                total += (call.function.arguments.chars().count() as f32 * self.chars_ratio).ceil() as u32;
            }
        }

        // tool_call_id 开销（role=Tool 时有）
        if msg.tool_call_id.is_some() {
            total += 3;
        }

        total
    }

    /// 估算纯文本字符串的 token 数（用于 system prompt）
    pub fn estimate_text(&self, text: &str) -> u32 {
        (text.chars().count() as f32 * self.chars_ratio).ceil() as u32
    }
}

// ============================================================
// 上下文窗口配置
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/// 上下文窗口配置
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct ContextConfig {
    /// 窗口上限 token 数（默认 128_000）
    pub max_tokens: u32,
    /// 输出预留 token 数（窗口中留给模型生成的部分，默认 8_192）
    pub output_reserve: u32,
    /// 安全系数 0.0~1.0（默认 0.85，留 15% 余量）
    pub safety_ratio: f32,
}

impl Default for ContextConfig {
    fn default() -> Self {
        Self {
            max_tokens: 128_000,
            output_reserve: 8_192,
            safety_ratio: 0.85,
        }
    }
}

impl ContextConfig {
    /// 预算上限 = (max_tokens - output_reserve) × safety_ratio
    pub fn budget_limit(&self) -> u32 {
        (self.max_tokens.saturating_sub(self.output_reserve) as f32 * self.safety_ratio) as u32
    }
}

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// 消息分组（淘汰时保持工具调用三元组原子性）
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/// 消息在逻辑上的分组标签，用于淘汰时保持原子性
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum MessageGroup {
    /// 普通 User / Assistant 文本消息（可独立淘汰）
    Standalone,
    /// Assistant 带 tool_calls，是三元组的头
    ToolCallHead,
    /// Tool 结果消息，是三元组的尾
    ToolResultTail,
}

/// 带有 token 缓存和分组信息的消息条目
///
/// 字段 `pub`：供 IPC 经 `ContextManager::messages_mut()` 拿到可变切片后,
/// 直接改 `message.status` / 读 `token_count` 做 token 重算(Mutex 单线程访问,
/// 同 crate 内安全)。结构体本身也 `pub`(返回类型对外可见)。
pub struct TrackedMessage {
    pub message: ChatMessage,
    pub token_count: u32,
    pub group: MessageGroup,
    /// [P2 改进5] 该消息所属主题标签(意图识别推断,None=未标记)。当前不参与裁剪/压缩,
    /// 仅供主题切换检测。向前兼容:TrackedMessage 不 Serialize(只 ChatMessage 落库),无 DB 影响。
    pub topic: Option<String>,
}

/// 按消息角色与 tool_calls 判定其逻辑分组（淘汰单元的原子性基础）
///
/// 纯函数：无 `self` 依赖，仅依据 `msg.role` 与 `msg.tool_calls` 分类。
pub fn classify_group(msg: &ChatMessage) -> MessageGroup {
    match msg.role {
        MessageRole::Tool => MessageGroup::ToolResultTail,
        MessageRole::Assistant => {
            if msg.tool_calls.as_ref().is_some_and(|c| !c.is_empty()) {
                MessageGroup::ToolCallHead
            } else {
                MessageGroup::Standalone
            }
        }
        _ => MessageGroup::Standalone,
    }
}

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// 改进3 B: 压缩失败兜底 — 关键词摘要提取(纯函数,无 LLM)
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/// 压缩失败降级:从消息提取关键词摘要(避免裸裁剪丢主题)。
///
/// 当 LLM 压缩失败时,原本只能裸裁剪保最近 6 条(可能丢失用户反复提到的核心
/// 主题词/实体名)。本函数从 user 消息中提取频次最高的关键词,组装成 system 摘要
/// 塞回首条,作为续接锚点。
///
/// 策略(纯启发式,无 tokenizer 依赖):
/// - 仅取 user 消息(用户表达意图的载体,assistant 多为操作流水)。
/// - 按非字母数字下划线汉字边界分词;保留长度 >= 2 的词。
/// - 去停用词(常见虚词/助词,中英混合)。
/// - 频次 top-N,频次相同按词长降序(长实体优先),再按字典序稳定。
/// - 返回 system 文本(空消息/无可提取词 → 空字符串,调用方判空跳过 insert)。
pub fn extract_keyword_summary(msgs: &[ChatMessage]) -> String {
    const TOP_N: usize = 10;
    const MIN_WORD_LEN: usize = 2;

    // 中英混合停用词表(高频虚词/助词/常见无主题意义词)。
    const STOPWORDS: &[&str] = &[
        // 中文
        "的", "了", "是", "在", "我", "有", "和", "就", "不", "人", "都", "一", "一个",
        "上", "也", "很", "到", "说", "要", "去", "你", "会", "着", "没有", "看", "好",
        "自己", "这", "那", "这个", "那个", "什么", "怎么", "可以", "应该", "需要",
        "已经", "现在", "然后", "因为", "所以", "但是", "如果", "虽然", "一下", "一些",
        // 英文
        "the", "a", "an", "is", "are", "was", "were", "be", "been", "being", "to", "of",
        "in", "on", "at", "by", "for", "with", "about", "as", "into", "like", "through",
        "after", "over", "between", "and", "but", "or", "not", "no", "yes", "if", "then",
        "this", "that", "these", "those", "it", "its", "i", "you", "he", "she", "we",
        "they", "them", "my", "your", "his", "her", "our", "their", "do", "does", "did",
        "have", "has", "had", "will", "would", "can", "could", "should", "may", "might",
        "please", "help", "want", "need", "make", "use", "get",
    ];

    use std::collections::HashMap;

    let mut freq: HashMap<String, u32> = HashMap::new();
    for msg in msgs {
        // 仅 user 消息参与(assistant/tool 多为操作流水,无主题价值)。
        if !matches!(msg.role, MessageRole::User) {
            continue;
        }
        for token in tokenize(msg.content.as_str()) {
            let word = token.trim();
            if word.chars().count() < MIN_WORD_LEN {
                continue;
            }
            if STOPWORDS.contains(&word) {
                continue;
            }
            *freq.entry(word.to_string()).or_insert(0) += 1;
        }
    }

    if freq.is_empty() {
        return String::new();
    }

    let mut entries: Vec<(String, u32)> = freq.into_iter().collect();
    // 排序:频次降序 → 词长降序(长实体优先) → 字典序稳定。
    entries.sort_by(|a, b| {
        b.1.cmp(&a.1)
            .then_with(|| b.0.chars().count().cmp(&a.0.chars().count()))
            .then_with(|| a.0.cmp(&b.0))
    });

    let keywords: Vec<&str> = entries.iter().take(TOP_N).map(|(w, _)| w.as_str()).collect();
    if keywords.is_empty() {
        return String::new();
    }

    format!(
        "[上下文压缩失败兜底摘要] 用户在历史对话中反复提及的关键主题词(作为续接锚点保留):\n{}",
        keywords.join("、")
    )
}

/// 简单分词:按非(字母/数字/下划线/汉字)边界切分,保留连续的词素 + 汉字 2-gram。
///
/// 中英混合:连续的拉丁/数字/下划线聚成一个词素(标识符如 build_for_request);
/// 汉字既作为单字词素,又额外产出 2-gram 相邻汉字词素(如"压缩架构"→"压缩"/"缩架"/"架构"),
/// 以捕获 2 字常用词(CR-26 🟡1:此前单字全被 MIN_WORD_LEN=2 滤掉,致"压缩/架构/审批"
/// 这类高频 2 字词在关键词摘要中丢失)。纯启发式,不依赖 jieba(零依赖原则)。
fn tokenize(s: &str) -> Vec<String> {
    let mut out: Vec<String> = Vec::new();
    let mut buf = String::new();
    let mut prev_class: u8 = 0; // 0=none,1=han,2=word(字母数字_),3=other
    let mut prev_han: Option<char> = None; // [CR-26] 上一个汉字,供 2-gram 滑窗
    for ch in s.chars() {
        let class = if ch.is_alphanumeric() && !is_han(ch) {
            2
        } else if is_han(ch) {
            1
        } else if ch == '_' {
            2
        } else {
            3
        };
        if class == 3 {
            if !buf.is_empty() {
                out.push(std::mem::take(&mut buf));
            }
            prev_class = 0;
            prev_han = None; // 非汉字边界重置 2-gram 窗口(不跨边界组词)
            continue;
        }
        // 词素切换:汉字单独成词(每个汉字一个词素,便于统计高频字组),
        // 但连续拉丁/下划线/数字聚成一个词素(标识符如 build_for_request)。
        if class == 1 {
            // 汉字:先冲掉当前 buf(若有),再把单字作为独立词素。
            if !buf.is_empty() {
                out.push(std::mem::take(&mut buf));
            }
            out.push(ch.to_string());
            // [CR-26 🟡1] 2-gram 汉字滑窗:与前一个汉字(若连续,prev_class==1)组成 2 字词素。
            // "压缩架构"→"压缩"/"缩架"/"架构";"压缩 文件"(空格隔开)→"压缩"/"文件",无跨边界 2-gram。
            if let Some(prev) = prev_han {
                if prev_class == 1 {
                    let mut gram = String::new();
                    gram.push(prev);
                    gram.push(ch);
                    out.push(gram);
                }
            }
            prev_han = Some(ch);
            prev_class = 1;
        } else {
            // class == 2:拉丁/数字/下划线聚成连续词素。
            // 从汉字切换到拉丁或反向时,先冲掉 buf + 重置 2-gram 窗口。
            if prev_class == 1 {
                buf.clear();
            }
            prev_han = None; // 离开汉字区,2-gram 窗口重置
            buf.push(ch);
            prev_class = 2;
        }
    }
    if !buf.is_empty() {
        out.push(buf);
    }
    out
}

/// 判定是否汉字(统一码 CJK 区间,粗略覆盖常用范围)。
fn is_han(ch: char) -> bool {
    matches!(ch as u32,
        0x4E00..=0x9FFF     // CJK 统一汉字
        | 0x3400..=0x4DBF   // CJK 扩展 A
        | 0xF900..=0xFAFF   // CJK 兼容
    )
}

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// 改进4: 工具结果压缩(view-only 摘要化纯函数)
// ============================================================

/// tool_result 内容触发摘要压缩的大小阈值(字节,~512 行典型输出)。
pub const TOOL_RESULT_SUMMARIZE_BYTES: usize = 2_048;
/// tool_result 占历史 token 比例阈值(占比超此值触发摘要)。
pub const TOOL_RESULT_SUMMARIZE_RATIO: f32 = 0.40;
/// extract_key_info 保留的首部行数。
pub const TOOL_RESULT_HEAD_LINES: usize = 5;
/// extract_key_info 保留的尾部行数。
pub const TOOL_RESULT_TAIL_LINES: usize = 5;
/// extract_key_info JSON 数组截断上限(防 tool_result 数组过大撑爆 prompt)。
pub const TOOL_RESULT_MAX_ARRAY: usize = 10;
/// extract_key_info 单行/少行内容字符截断上限(实测 53/94 次压缩零效果根因:
/// 单行 JSON 或 ≤10 行文本绕过行级截断)。超过此值的单行内容将被截断保留头尾。
pub const TOOL_RESULT_CHAR_LIMIT: usize = 1_024;
/// JSON 对象中字符串字段值的最大字符数(超过则截断)。独立于行数截断,
/// 解决 `{"content":"大段文字(无换行)"}` 类 JSON 逃逸行级截断的问题。
pub const TOOL_RESULT_JSON_STR_FIELD_MAX: usize = 512;

/// 判断 tool_result 是否需摘要压缩:content >2KB 或 占比 >40%。
///
/// - `content_len`:tool_result content 字节数。
/// - `history_tokens`:当前历史总 token(用于占比判定)。
/// - `content_tokens`:该 tool_result 自身的 token 估算(供占比)。
///
/// 任一阈值触发即压缩。0 history/0 content 不触发(避免除零/空消息误压)。
pub fn should_summarize_tool_result(
    content_len: usize,
    history_tokens: u32,
    content_tokens: u32,
) -> bool {
    if content_len >= TOOL_RESULT_SUMMARIZE_BYTES {
        return true;
    }
    if history_tokens == 0 {
        return false;
    }
    let ratio = content_tokens as f32 / history_tokens as f32;
    ratio > TOOL_RESULT_SUMMARIZE_RATIO
}

/// 提取 tool_result 关键信息(纯函数,无 LLM):保留错误行 + 首/尾各若干行,中间省略。
///
/// 策略:
/// - 全文扫一遍,挑出含错误信号的行(`error`/`Error`/`panic`/`失败`/`.rs:N` 文件定位行)。
/// - 保留首 `TOOL_RESULT_HEAD_LINES` 行 + 末 `TOOL_RESULT_TAIL_LINES` 行(上下文边界)。
/// - 错误行(在头尾区间外的)额外插入,标注位置。
/// - 中间大段省略为 `... (省略 N 行) ...`。
///
/// `tool_name` 参与内容判断:`read_file` 是 AI 定向读代码的工具,压缩其 content
/// 等于直接阉割 AI 的代码分析能力(实测 limit=100 读 28KB,被折叠为首尾各 5 行),
/// 故对 `read_file` 一律豁免压缩(原样返回)。其余工具仍走压缩。
/// 空内容一律返回空字符串。
pub fn extract_key_info(content: &str, tool_name: &str) -> String {
    // read_file 豁免:AI 定向读代码,压缩 content 违背用户/AI 意图。
    // read_file handler 自带 limit 硬上限 2000 行(file.rs:156/168),无爆 prompt 风险。
    if tool_name == "read_file" {
        return content.to_string();
    }
    // JSON 感知压缩:识别对象中的大数组/大字符串并截断
    if let Ok(mut val) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(content) {
        if let Some(obj) = val.as_object_mut() {
            let mut truncated = false;
            for (_key, field) in obj.iter_mut() {
                // 数组截断
                if let Some(arr) = field.as_array() {
                    if arr.len() > TOOL_RESULT_MAX_ARRAY {
                        *field = serde_json::Value::Array(
                            arr.iter().take(TOOL_RESULT_MAX_ARRAY).cloned().collect()
                        );
                        truncated = true;
                    }
                }
                // 字符串字段:先按行数截断,若不足再按字符数截断
                if let Some(s) = field.as_str() {
                    let lines: Vec<&str> = s.lines().collect();
                    let kept = TOOL_RESULT_HEAD_LINES + TOOL_RESULT_TAIL_LINES;
                    if lines.len() > kept {
                        let mut out: Vec<&str> = Vec::new();
                        out.extend_from_slice(&lines[..TOOL_RESULT_HEAD_LINES]);
                        out.push("... (压缩中间内容) ...");
                        out.extend_from_slice(&lines[lines.len()-TOOL_RESULT_TAIL_LINES..]);
                        *field = serde_json::Value::String(out.join("\n"));
                        truncated = true;
                    } else if s.chars().count() > TOOL_RESULT_JSON_STR_FIELD_MAX {
                        // 单行/少行大字符串绕过行级截断(实测 53/94 次零效果)。
                        // 按字符数截断保留头尾,保证压缩至少生效。
                        // 标记格式与纯文本单行分支对齐:含 `(截断)` 连续子串,便于上层断言/解析。
                        let head: String = s.chars().take(TOOL_RESULT_JSON_STR_FIELD_MAX / 2).collect();
                        let tail: String = s.chars().skip(s.chars().count().saturating_sub(TOOL_RESULT_JSON_STR_FIELD_MAX / 2)).collect();
                        *field = serde_json::Value::String(format!(
                            "{}...(截断) 原始 {} 字符...{}",
                            head, s.chars().count(), tail
                        ));
                        truncated = true;
                    }
                }
            }
            if truncated {
                obj.insert("_truncated".into(), serde_json::Value::Bool(true));
                return serde_json::to_string(&val).unwrap_or_else(|_| content.to_string());
            }
        }
        // JSON 解析成功但无需截断 → 原样返回
        return content.to_string();
    }

    // 非 JSON 纯文本:按行数截断
    let lines: Vec<&str> = content.lines().collect();
    if lines.is_empty() {
        return String::new();
    }

    // 短内容不压缩(行数不足以省略)。
    let total = lines.len();
    let kept_boundary = TOOL_RESULT_HEAD_LINES + TOOL_RESULT_TAIL_LINES;
    if total <= kept_boundary {
        // 行数少但内容超大的情况(单行 50KB),行级截断无效。
        // 按字符数截断保证压缩至少生效。
        let char_count = content.chars().count();
        if char_count > TOOL_RESULT_CHAR_LIMIT {
            let head: String = content.chars().take(TOOL_RESULT_CHAR_LIMIT / 2).collect();
            let tail: String = content.chars().skip(char_count.saturating_sub(TOOL_RESULT_CHAR_LIMIT / 2)).collect();
            return format!(
                "[工具 {} 输出已压缩: 保留首尾, 原始 {} 字符]\n{}...(截断)...{}",
                tool_name, char_count, head, tail
            );
        }
        return content.to_string();
    }

    let head_end = TOOL_RESULT_HEAD_LINES;
    let tail_start = total.saturating_sub(TOOL_RESULT_TAIL_LINES);

    let mut out: Vec<String> = Vec::new();
    out.push(format!("[工具 {} 输出已压缩: 保留首尾 + 错误行, 共 {} 行]", tool_name, total));

    // 头部。
    for line in &lines[..head_end] {
        out.push((*line).to_string());
    }

    // 中部:扫描错误行(head_end..tail_start 区间内)。
    let mut error_lines: Vec<(usize, &str)> = Vec::new();
    for (idx, line) in lines.iter().enumerate() {
        if idx < head_end || idx >= tail_start {
            continue;
        }
        if is_error_line(line) {
            error_lines.push((idx, *line));
        }
    }

    if error_lines.is_empty() {
        // 无错误行:单一省略标记。
        let omitted = tail_start - head_end;
        out.push(format!("... (省略 {} 行) ...", omitted));
    } else {
        // 有错误行:按位置分段省略 + 插入错误行。
        let mut last = head_end;
        for (idx, line) in &error_lines {
            if *idx > last {
                out.push(format!("... (省略 {} 行) ...", idx - last));
            }
            out.push(format!("[行 {}] {}", idx + 1, line));
            last = idx + 1;
        }
        if last < tail_start {
            out.push(format!("... (省略 {} 行) ...", tail_start - last));
        }
    }

    // 尾部。
    for line in &lines[tail_start..] {
        out.push((*line).to_string());
    }

    out.join("\n")
}

/// 判定一行是否错误信号行(错误信息/panic/失败/源码定位)。
fn is_error_line(line: &str) -> bool {
    let lower = line.to_lowercase();
    if lower.contains("error") || lower.contains("panic") {
        return true;
    }
    if line.contains("失败") || line.contains("错误") || line.contains("异常") {
        return true;
    }
    // 源码定位行:常见 `.rs:NN:` / `.rs:NNN` 格式(rust 编译错误/panic 定位)。
    if line.contains(".rs:") {
        return true;
    }
    false
}

// ============================================================
// 淘汰单元
// ============================================================

/// 淘汰单元：连续消息范围 [..end) + token 总和
///
/// `pub` 供 `build_eviction_units` 的返回类型对外可见(调用方读 `end` / `token_sum`)。
pub struct EvictionUnit {
    pub end: usize,
    pub token_sum: u32,
}

// ============================================================
// 常量
// ============================================================

/// 保护区大小：最后 N 条消息永不淘汰（≈ 最近 2 个完整用户轮次）
pub const PROTECT_COUNT: usize = 6;

/// Anthropic 流式 tool_use 缺 id 时的占位 id 前缀（见 anthropic_compat.rs 170-176）。
/// 此类 id 必然无匹配 tool_result，是历史中毒的标志，sanitize 时据此剔除畸形三元组。
pub const TOOL_MISSING_PREFIX: &str = "tool_missing_";

/// 占位配对完整性(解 400 orphan)常量开关。
///
/// 根因:审批挂起占位 tool_result(内容为 audit/cache.rs:PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER)
/// 与其 tool_call 头经 sanitize/compress 裁剪后丢配对头 → orphan tool_result(无头)→
/// deepseek-v4-pro 等端点 400。本开关控制 sanitize step3.5(反向 orphan 丢弃) +
/// 发送视图出口断言占位配对完整(失败降级 TOOL_MISSING_PREFIX 自愈)。
///
/// true(默认):启用反向 orphan 检测 + 出口占位配对断言自愈(根治 400)。
/// false(回退):sanitize 仅做原正向 orphan(头无 result)处理,出口不断言(旧行为)。
/// 兜底:sanitize view-only 不改持久化,失败只影响单请求,flag 关→行为完全等价改动前。
pub const PLACEHOLDER_INTEGRITY_ENABLED: bool = true;

/// namespace 引用路径前缀（转发至 namespace_store,供 context.rs 统一路径引用）
pub const NAMESPACE_REF_PREFIX: &str = crate::namespace_store::NAMESPACE_REF_PREFIX;

/// 占位 tool_result 内容中嵌入的唯一标记前缀(供 sanitize 识别"审批挂起占位,不可裁")。
///
/// 写入处(audit/cache.rs:PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER)格式:`{占位文本}{__PENDING__}{tc_id}`,
/// 如 "需要用户审批，等待确认__PENDING__:call_abc123"。读取处(sanitize/出口断言)按此前缀
/// 切出 tc_id,据此把占位 tool_result 与其 tool_call 头强绑定:若头被裁/丢了,降级自愈
/// (头补 TOOL_MISSING_PREFIX 或 tool_result 丢弃),防 orphan 触发 provider 400。
///
/// 设计权衡:不用独立字段(改 ChatMessage schema 跨 crate + DB 迁移成本高),而是 content
/// 内嵌标记——占位文本固定且唯一(非用户内容),内嵌不污染语义(LLM 看到也理解"等待审批")。
pub const PENDING_MARKER_PREFIX: &str = "__PENDING__:";

/// 判定 tool_result content 是否为审批挂起占位(含 PENDING_MARKER_PREFIX 标记)。
///
/// 兼容老占位(无标记,纯 PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER 文本)与新占位(带 __PENDING__:tc_id):
/// - 新占位:content 含 PENDING_MARKER_PREFIX(`__PENDING__:` 是独占信号,权威判定)
/// - 老占位:content == PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER(向前兼容,迁移期共存)
///
/// **收紧(误判防护)**:`__PENDING__` 标记是 audit/cache.rs 占位模板独占字符串,绝不会出现在
/// 用户正文里 → 标记存在即权威。老占位分支原用 `starts_with("需要用户审批")` 过松:若用户真实
/// tool_result(如读到的文档片段)恰好以"需要用户审批..."开头,会被误判占位 → sanitize 豁免保留
/// 或 compress 跳过压缩,污染 LLM 上下文。收紧为**精确等于**老占位全文(与 audit/cache.rs
/// `PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER = "需要用户审批，等待确认"` 字面量同步),杜绝前缀误伤。
///
/// 注:老占位字面量在 src-tauri audit/cache.rs 定义(pub(crate) 不可跨 crate 引用),
/// 此处内联同步字面量并加测试锁定;改字面量须同步 audit/cache.rs 与下方单测。
pub fn is_pending_placeholder(content: &str) -> bool {
    // 权威信号:`__PENDING__` 标记独占,存在即占位。
    if content.contains(PENDING_MARKER_PREFIX) {
        return true;
    }
    // 收紧:老占位精确全文匹配(非 starts_with 前缀),杜绝用户内容前缀误伤。
    content == LEGACY_PENDING_PLACEHOLDER_TEXT
}

/// 老占位(无 __PENDING__ 标记)的精确全文,与 audit/cache.rs `PENDING_APPROVAL_PLACEHOLDER` 同步。
///
/// 单独常量便于:① 字面量漂移自检(改字面量搜此常量即定位所有引用);② 测试锁定。
/// 独立于 PENDING_MARKER_PREFIX(新占位用),老占位是迁移期共存数据。
pub const LEGACY_PENDING_PLACEHOLDER_TEXT: &str = "需要用户审批，等待确认";

/// 从占位 tool_result content 切出嵌入的 tc_id(供 sanitize 反向定位其 tool_call 头)。
///
/// content 形如 "...__PENDING__:call_abc123",切出 "call_abc123"。无标记 → None(老占位
/// 或非占位,调用方按无 tc_id 处理:走常规反向 orphan 检测,占位无标记时不享受强绑定保护)。
pub fn extract_pending_tc_id(content: &str) -> Option<&str> {
    content
        .split_once(PENDING_MARKER_PREFIX)
        .map(|(_, id)| id.trim())
        .filter(|id| !id.is_empty())
}


// ============================================================
// Wave 共享契约类型（由 上下文管理演进-执行计划 Agent 3 定义）
// ============================================================

/// 压缩摘要双格式（T3 输出, T5 消费）
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct CompressedSummary {
    /// JSON 卡片序列化（主题/决策/待办/token节省）
    pub json_card: String,
    /// 自然语言摘要（向前兼容关键词兜底降级）
    pub nl_summary: String,
}

/// 工作流 DAG 上下文块（T4 输出 → 注入 system prompt）
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct WorkflowContextBlock {
    pub workflow_id: String,
    pub workflow_name: String,
    pub total_nodes: usize,
    pub completed_nodes: usize,
    pub current_node: Option<String>,
    pub next_nodes: Vec<String>,
}

impl WorkflowContextBlock {
    /// 格式化为 system prompt 可读文本
    pub fn to_system_text(&self) -> String {
        let mut s = format!("工作流: {} (ID: {})", self.workflow_name, self.workflow_id);
        s.push_str(&format!("\n进度: {}/{}", self.completed_nodes, self.total_nodes));
        if let Some(ref cur) = self.current_node {
            s.push_str(&format!("\n当前步骤: {}", cur));
        }
        if !self.next_nodes.is_empty() {
            s.push_str(&format!("\n后续: {}", self.next_nodes.join(" → ")));
        }
        s
    }
}

/// 目标状态（T5 WorkingContext）
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]
pub enum GoalStatus {
    Active,
    Completed,
    Cancelled,
}

/// 步骤状态
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]
pub enum StepStatus {
    Pending,
    InProgress,
    Done,
    Blocked,
}

/// 目标条目
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct GoalItem {
    pub id: String,
    pub text: String,
    pub status: GoalStatus,
}

/// 决策条目
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct DecisionItem {
    pub question: String,
    pub decision: String,
    pub reason: String,
}

/// 步骤信息
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct StepInfo {
    pub step_name: String,
    pub status: StepStatus,
}

/// WorkingContext 版本号（脏标记追踪）
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct WorkingContextVersion {
    pub goals_changed_at: u32,
    pub decisions_changed_at: u32,
    pub unresolved_changed_at: u32,
    pub step_changed_at: u32,
    pub current_turn: u32,
}

impl WorkingContextVersion {
    pub fn new() -> Self {
        Self {
            goals_changed_at: 0,
            decisions_changed_at: 0,
            unresolved_changed_at: 0,
            step_changed_at: 0,
            current_turn: 0,
        }
    }

    /// 压缩后重置：将所有字段标记为本轮变更
    pub fn reset_all(&mut self, _summary: &str, current_turn: u32) {
        self.goals_changed_at = current_turn;
        self.decisions_changed_at = current_turn;
        self.unresolved_changed_at = current_turn;
        self.current_turn = current_turn;
    }
}

/// WorkingContext 常驻上下文（T5 实现）
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct WorkingContext {
    pub goals: Vec<GoalItem>,
    pub decisions: Vec<DecisionItem>,
    pub unresolved: Vec<String>,
    pub current_step: Option<StepInfo>,
    pub version: WorkingContextVersion,
}

impl WorkingContext {
    pub fn new() -> Self {
        Self {
            goals: Vec::new(),
            decisions: Vec::new(),
            unresolved: Vec::new(),
            current_step: None,
            version: WorkingContextVersion::new(),
        }
    }

    /// 构建本轮需要注入的 L1 内容（L1a 必带 + L1b 条件注入）
    pub fn build_injection(&self, recent_turns: u32) -> String {
        let mut parts: Vec<String> = Vec::new();

        // L1a: 当前步骤（每轮必带）
        if let Some(ref step) = self.current_step {
            parts.push(format!("当前步骤: {} [{:?}]", step.step_name, step.status));
        }

        // L1b: 过去 N 轮内有变更才注入
        let threshold = self.version.current_turn.saturating_sub(recent_turns);
        let has_active = self.goals.iter().any(|g| g.status == GoalStatus::Active);
        if has_active && self.version.goals_changed_at >= threshold {
            let active: Vec<&str> = self.goals.iter()
                .filter(|g| g.status == GoalStatus::Active)
                .map(|g| g.text.as_str())
                .collect();
            parts.push(format!("目标({}): {}", active.len(), active.join("; ")));
        }
        if self.version.decisions_changed_at >= threshold && !self.decisions.is_empty() {
            let recent: Vec<&str> = self.decisions.iter().map(|d| d.decision.as_str()).collect();
            parts.push(format!("近期决策: {}", recent.join("; ")));
        }
        if self.version.unresolved_changed_at >= threshold && !self.unresolved.is_empty() {
            parts.push(format!("待解: {}", self.unresolved.join("; ")));
        }

        parts.join("\n")
    }
}


#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;
    use crate::provider::ChatMessage;

    // ── 改进3 B: extract_keyword_summary ──

    #[test]
    fn keyword_summary_empty_messages() {
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&[]), "");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_only_assistant_returns_empty() {
        // 非 user 消息不参与提取。
        let msgs = vec![
            ChatMessage::assistant("build_for_request 的实现"),
            ChatMessage::assistant("另一个 assistant 消息"),
        ];
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&msgs), "");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_chinese_extracts_frequent_terms() {
        let msgs = vec![
            ChatMessage::user("帮我看看 build_for_request 的实现"),
            ChatMessage::assistant("ok"),
            ChatMessage::user("build_for_request 怎么裁剪的"),
            ChatMessage::user("build_for_request 这个函数有问题"),
        ];
        let summary = extract_keyword_summary(&msgs);
        assert!(summary.contains("build_for_request"), "应提取高频标识符, 实际: {}", summary);
        assert!(summary.contains("上下文压缩失败兜底摘要"));
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_filters_stopwords() {
        // 全是停用词/单字 → 返回空。
        let msgs = vec![ChatMessage::user("的 了 是 在 我 有 和")];
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&msgs), "");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_mixed_cn_en() {
        let msgs = vec![
            ChatMessage::user("检查 ContextManager 的 history_tokens"),
            ChatMessage::user("ContextManager token 超预算"),
        ];
        let summary = extract_keyword_summary(&msgs);
        assert!(summary.contains("ContextManager"), "应提取英文标识符, 实际: {}", summary);
        // token 频次 1 也应入榜(去停用词后剩余的有意义词)。
    }

    // ── CR-26 🟡1: tokenize 2-gram 汉字(中文 2 字词不再被滤掉) ──

    #[test]
    fn tokenize_chinese_2gram_produces_bigram_terms() {
        // "压缩架构" 应产出 2-gram 词素 "压缩"/"缩架"/"架构",不再只剩单字。
        let toks = tokenize("压缩架构");
        // 2-gram 入榜
        assert!(toks.contains(&"压缩".to_string()), "应产出 2-gram 压缩, 实际: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"架构".to_string()), "应产出 2-gram 架构, 实际: {:?}", toks);
        // 单字也并存
        assert!(toks.contains(&"压".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"构".to_string()));
    }

    #[test]
    fn tokenize_chinese_2gram_not_crossing_boundary() {
        // 空格/标点隔开 → 不跨边界组 2-gram("压缩 文件"→"压缩"/"文件",无"缩文")。
        let toks = tokenize("压缩 文件");
        assert!(toks.contains(&"压缩".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"文件".to_string()));
        assert!(!toks.contains(&"缩文".to_string()), "空格边界不应跨字组 2-gram");
    }

    #[test]
    fn tokenize_english_identifier_unchanged() {
        // 既有英文标识符不被 2-gram 改造:连续拉丁聚成一个词素。
        let toks = tokenize("build_for_request is cool");
        assert!(toks.contains(&"build_for_request".to_string()), "标识符应保持完整, 实际: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"is".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"cool".to_string()));
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_chinese_2gram_terms_in_top() {
        // CR-26 🟡1 验证:中文 2 字常用词经 2-gram 入榜,不再被 MIN_WORD_LEN=2 滤掉。
        let msgs = vec![
            ChatMessage::user("压缩上下文 token 超预算了"),
            ChatMessage::user("架构需要重构压缩逻辑"),
        ];
        let summary = extract_keyword_summary(&msgs);
        // "压缩"出现两次(2-gram)应入榜;"架构"频次 1 也应有机会。
        assert!(
            summary.contains("压缩") || summary.contains("架构"),
            "中文 2 字词经 2-gram 应入榜, 实际: {}",
            summary
        );
    }

    // ── 改进4: should_summarize_tool_result ──

    #[test]
    fn should_summarize_short_content_below_byte_threshold() {
        // 100 字节 + history 充足,占比低 → 不压缩。
        assert!(!should_summarize_tool_result(100, 10_000, 35));
    }

    #[test]
    fn should_summarize_large_bytes_triggers() {
        // > 2KB 触发。
        assert!(should_summarize_tool_result(3_000, 100_000, 100));
    }

    #[test]
    fn should_summarize_high_ratio_triggers() {
        // content 占 history 50% > 40% 阈值触发(content_len 未超 2KB)。
        assert!(should_summarize_tool_result(1_000, 1_000, 500));
    }

    #[test]
    fn should_summarize_zero_history_no_panic() {
        // 0 history + 小 content → 不压缩且不除零 panic。
        assert!(!should_summarize_tool_result(100, 0, 50));
    }

    // ── 改进4: extract_key_info ──

    #[test]
    fn extract_key_info_short_content_unchanged() {
        let content = "line1\nline2\nline3";
        assert_eq!(extract_key_info(content, "read_file"), content);
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_empty_returns_empty() {
        assert_eq!(extract_key_info("", "read_file"), "");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_keeps_head_tail_and_errors() {
        let mut lines: Vec<String> = (1..=20).map(|i| format!("line {}", i)).collect();
        // 在中间插入一行 rust 错误定位(第 12 行,索引 11)。
        lines[11] = "error[E0308]: mismatched types at src/foo.rs:42:13".to_string();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "cargo_build");
        assert!(result.contains("已压缩"), "应含压缩标记, 实际: {}", result);
        assert!(result.contains("line 1"), "应保留首行");
        assert!(result.contains("line 20"), "应保留末行");
        assert!(result.contains("src/foo.rs:42"), "应保留错误行");
        assert!(result.contains("行 12"), "错误行应标注原始位置");
        assert!(result.contains("省略"), "应含省略标记");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_detects_panic_and_failure() {
        let lines: Vec<String> = (1..=15)
            .map(|i| {
                if i == 8 {
                    "thread main panicked at lib.rs:10".to_string()
                } else if i == 9 {
                    "执行失败".to_string()
                } else {
                    format!("row {}", i)
                }
            })
            .collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "run_cmd");
        assert!(result.contains("panicked"));
        assert!(result.contains("lib.rs:10"));
        assert!(result.contains("执行失败"));
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_no_errors_single_omission() {
        // 中间无错误行 → 单一省略标记。
        let lines: Vec<String> = (1..=20).map(|i| format!("data {}", i)).collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "list_dir");
        // 计算省略标记出现次数:中间 10 行省略,应仅 1 个省略段。
        let omission_count = result.matches("省略").count();
        assert_eq!(omission_count, 1, "无错误行应单一省略, 实际 {} 次: {}", omission_count, result);
    }

    // ===== 苛刻测:对抗 + 边界 + 极端 =====

    // ── extract_keyword_summary:对抗/极端 ──

    #[test]
    fn keyword_summary_no_user_messages_returns_empty_no_panic() {
        // 极端:全 assistant/tool 消息,无 user → 返空串(不 panic)
        let msgs = vec![
            ChatMessage::assistant("我读了文件"),
            ChatMessage::tool_result("call_1", "{\"ok\":true}"),
            ChatMessage::assistant("完成"),
        ];
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&msgs), "");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_all_stopwords_returns_empty() {
        // 对抗(全停用词):user 消息全是"的/了/是/在/我"(单字 + 停用词双过滤)
        // → 全被滤,返空串
        let msgs = vec![ChatMessage::user("的 了 是 在 我 有 和 就 不 人 都 一 上")];
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&msgs), "");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_single_long_message_caps_top10() {
        // 极端(单条 10K 字 user):top-10 不超 10,高频词正确入榜。
        // 构造 20 个不同高频词各重复 5 次 + 大量填充,验证 take(TOP_N=10) 生效。
        let mut content = String::new();
        // 20 个候选词,每个写 5 次(词频递减可验排序)
        let words: Vec<&str> = (0..20).map(|_| "高频词").collect();
        for (i, w) in words.iter().enumerate() {
            for _ in 0..5 {
                content.push_str(w);
                content.push_str(&format!("序号{} ", i)); // 拉丁数字区分不同实例
            }
        }
        // 填充到 ~10K 字
        while content.chars().count() < 10_000 {
            content.push_str("填充内容x ");
        }
        let msgs = vec![ChatMessage::user(content)];
        let summary = extract_keyword_summary(&msgs);
        // 摘要非空 + 关键词数 <= 10(逗号分隔统计)
        assert!(summary.contains("上下文压缩失败兜底摘要"));
        // 取摘要中关键词行(第二行),按"、"切分数
        let kw_line = summary.lines().nth(1).unwrap_or("");
        let kw_count = kw_line.split('、').count();
        assert!(kw_count <= 10, "top-10 应不超 10, 实际 {} 个: {}", kw_count, kw_line);
        assert!(kw_count >= 1, "应至少提取 1 个关键词");
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_mixed_cn_en_2gram_and_english_both_ranked() {
        // 对抗(中英混合 + 2-gram):"read 压缩架构 file" →
        // 中文 2-gram("压缩"/"架构") + 英文("read"/"file") 均能被 tokenize 产出
        let toks = tokenize("read 压缩架构 file");
        assert!(toks.contains(&"压缩".to_string()), "应产 2-gram 压缩, 实际: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"架构".to_string()), "应产 2-gram 架构, 实际: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"read".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"file".to_string()));
        // 经 extract_keyword_summary(去停用词 + MIN_LEN=2):
        //   - "read"(4 字母)入榜;"file"(4 字母)入榜
        //   - "压缩"/"架构"(2 字 2-gram)入榜
        let msgs = vec![ChatMessage::user("read 压缩架构 file")];
        let summary = extract_keyword_summary(&msgs);
        assert!(summary.contains("压缩") || summary.contains("架构"), "中文 2-gram 应入榜: {}", summary);
        assert!(summary.contains("read"), "英文 read 应入榜: {}", summary);
        assert!(summary.contains("file"), "英文 file 应入榜: {}", summary);
    }

    #[test]
    fn keyword_summary_pure_punctuation_emoji_returns_empty() {
        // 对抗(纯标点/emoji 无实质词):所有字符非字母数字汉字 → tokenize 返空 → 摘要空
        let msgs = vec![ChatMessage::user("🎉，。！？...... 😊 👍")];
        assert_eq!(extract_keyword_summary(&msgs), "");
    }

    // ── should_summarize_tool_result:边界阈值 ──

    #[test]
    fn should_summarize_exactly_2048_bytes_triggers() {
        // 边界:content_len == TOOL_RESULT_SUMMARIZE_BYTES(2048)→ >= 触发(true)
        assert!(
            should_summarize_tool_result(TOOL_RESULT_SUMMARIZE_BYTES, 100_000, 1),
            "刚好 2048 字节(>= 阈值)应触发"
        );
    }

    #[test]
    fn should_summarize_just_below_2048_no_trigger_when_low_ratio() {
        // 边界:content_len = 2047(< 2048)+ 占比极低 → 不触发
        assert!(
            !should_summarize_tool_result(TOOL_RESULT_SUMMARIZE_BYTES - 1, 100_000, 1),
            "2047 字节 + 低占比不应触发"
        );
    }

    #[test]
    fn should_summarize_zero_history_zero_content_no_panic() {
        // 极端:history=0 + content_len=0 + content_tokens=0 → 不触发,不除零 panic
        assert!(!should_summarize_tool_result(0, 0, 0));
    }

    #[test]
    fn should_summarize_zero_history_below_byte_threshold_no_trigger() {
        // 边界:history=0(除零短路返 false)+ content_len < 2048 → 不触发
        // (history=0 时占比分支被短路,只看字节阈值)
        assert!(!should_summarize_tool_result(500, 0, 999_999), "history=0 时占比分支短路,字节未超不触发");
    }

    #[test]
    fn should_summarize_ratio_exactly_40_percent_no_trigger() {
        // 边界(严格 >):占比 == 0.40 不触发(用 > 而非 >=)。
        // content_tokens / history_tokens = 40/100 = 0.40,严格大于判定为 false。
        // 但 f32 精度:40/100=0.4 精确,0.4 > 0.40 → false。
        assert!(
            !should_summarize_tool_result(100, 100, 40),
            "占比 == 40% 不触发(严格 >), 实际占比 {}",
            40.0_f32 / 100.0_f32
        );
    }

    #[test]
    fn should_summarize_ratio_just_above_40_percent_triggers() {
        // 边界:占比略超 40% → 触发。content_len < 2048 走占比分支。
        // 41/100 = 0.41 > 0.40 → true
        assert!(
            should_summarize_tool_result(100, 100, 41),
            "占比 41% > 40% 应触发"
        );
    }

    // ── extract_key_info:对抗(全错误行/单行超长) ──

    #[test]
    fn extract_key_info_all_error_lines_preserved() {
        // 对抗(全错误行):行数 > HEAD+TAIL(11),且每行都含 error → 全保留不省略
        let lines: Vec<String> = (1..=15).map(|i| format!("error: failure {}", i)).collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "run_cmd");
        // 15 行全含 error,首 5(头) + 末 5(尾)区间外 5 行也全是 error → 全部保留
        for i in 1..=15 {
            assert!(
                result.contains(&format!("failure {}", i)),
                "错误行 failure {} 应保留, result: {}",
                i,
                result
            );
        }
        // 不应出现省略(全错误行被插入,无中间省略段)
        assert!(!result.contains("省略"), "全错误行不应省略, result: {}", result);
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_single_line_short_no_newline_unchanged() {
        // 边界(无换行):单行短内容(字符数 <= CHAR_LIMIT)→ 原样返回
        let content = "single line no newline";
        assert_eq!(extract_key_info(content, "read_file"), content);
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_single_huge_line_no_newline_compressed() {
        // 单行超大内容(50KB)原本逃逸压缩,现按字符数截断保留头尾。
        // 注:read_file 已豁免压缩(BUG-260801),此处用 run_command 验证通用压缩路径。
        let content = "x".repeat(50_000);
        let result = extract_key_info(&content, "run_command");
        assert!(result.len() < content.len(), "单行超长应压缩: {} >= {}", result.len(), content.len());
        assert!(result.contains("已压缩"), "应含压缩标记");
        assert!(result.starts_with("[工具 run_command"), "应以工具名开头");
        assert!(result.contains("原始 50000 字符"), "应报告原始字符数");
        assert!(result.contains("(截断)"), "应含截断标记");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_json_huge_string_field_truncated() {
        // JSON 对象中大字符串字段(单行少行)逃逸压缩。
        // 如 `{"path":"src/main.rs","content":"单行超大文本..."}`。
        // 注:read_file 已豁免压缩(BUG-260801),此处用 run_command 验证通用压缩路径。
        let large = "z".repeat(10_000);
        let content = format!("{{\"path\":\"src/main.rs\",\"content\":\"{}\"}}", large);
        let result = extract_key_info(&content, "run_command");
        assert!(result.len() < content.len(), "JSON 大字符串字段应压缩: {} >= {}", result.len(), content.len());
        assert!(result.contains("_truncated"), "应含 _truncated 标记");
        assert!(result.contains("src/main.rs"), "应保留 path 字段");
        assert!(result.contains("(截断)"), "应含截断标记");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_exactly_head_tail_boundary_no_compression() {
        // 边界:行数 == HEAD+TAIL(10)→ total <= kept_boundary → 原样返回(不压缩)
        let lines: Vec<String> = (1..=10).map(|i| format!("line {}", i)).collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "read_file");
        assert_eq!(result, content, "10 行(== HEAD+TAIL)应原样不压缩");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_eleven_lines_triggers_compression() {
        // 边界:行数 == 11(刚超 kept_boundary=10)→ 触发压缩,含标记
        // 注:read_file 已豁免压缩(BUG-260801),此处用 run_command 验证通用压缩路径。
        let lines: Vec<String> = (1..=11).map(|i| format!("line {}", i)).collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "run_command");
        assert!(result.contains("已压缩"), "11 行应触发压缩");
        assert!(result.contains("line 1"), "保留首行");
        assert!(result.contains("line 11"), "保留末行");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_error_line_outside_boundary_kept_with_index() {
        // 边界:错误行恰在头部区间内(idx < head_end)→ 不重复插入(头部已含)
        // 错误行在尾部区间内(idx >= tail_start)→ 不重复插入(尾部已含)
        // 错误行在中间区间 → 标注 [行 N] 插入
        // 注:read_file 已豁免压缩(BUG-260801),此处用 run_command 验证通用压缩路径。
        let mut lines: Vec<String> = (1..=20).map(|i| format!("norm {}", i)).collect();
        // idx=2(头部区间 [0,5))错误行 → 头部已含,不在 error_lines(扫描跳过 head/tail)
        lines[2] = "error in head zone".to_string();
        // idx=18(尾部区间 [15,20))错误行 → 尾部已含
        lines[18] = "error in tail zone".to_string();
        // idx=10(中间)错误行 → 标注插入
        lines[10] = "error in middle".to_string();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "run_command");
        // 中间错误行被标注插入(原始行号 11)
        assert!(result.contains("[行 11] error in middle"), "中间错误行应标注插入: {}", result);
        // 头/尾错误行原样保留(无 [行 N] 标注)
        assert!(result.contains("error in head zone"));
        assert!(result.contains("error in tail zone"));
    }

    // ── tokenize:对抗(中文长实体/emoji/全角/混合标点) ──

    #[test]
    fn tokenize_chinese_long_entity_produces_overlapping_2grams() {
        // 对抗(中文长实体):"跨端架构设计"(5 字)→
        // 单字:跨/端/架/构/设/计(6 个?不,5 字 5 个单字)
        // 2-gram:跨端/端架/架构/构建/设计(5 个,相邻滑窗)
        let toks = tokenize("跨端架构设计");
        // 单字
        for ch in "跨端架构设计".chars() {
            assert!(toks.contains(&ch.to_string()), "单字 {} 应产出: {:?}", ch, toks);
        }
        // 2-gram(相邻滑窗)
        assert!(toks.contains(&"跨端".to_string()), "应含 2-gram 跨端: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"端架".to_string()), "应含 2-gram 端架: {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"架构".to_string()), "应含 2-gram 架构: {:?}", toks);
        // 相邻滑窗:构→设 相邻产 2-gram "构设"(非"构建",构建非相邻字)
        assert!(toks.contains(&"构设".to_string()), "应含 2-gram 构设(相邻滑窗): {:?}", toks);
        assert!(toks.contains(&"设计".to_string()), "应含 2-gram 设计: {:?}", toks);
    }

    #[test]
    fn tokenize_emoji_and_fullwidth_punctuation_excluded() {
        // 对抗(emoji/全角标点):🎉/，/。非字母数字汉字 → class=3 → 不入词素,重置 2-gram 窗口
        let toks = tokenize("架构，🎉设计");
        // "架构"(，前)、"设计"(🎉后)各成 2-gram;全角逗号/emoji 隔断,无"构设"跨边界 2-gram
        assert!(toks.contains(&"架构".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"设计".to_string()));
        assert!(!toks.contains(&"构设".to_string()), "emoji/全角标点应隔断 2-gram");
        // emoji 本身不入词素
        assert!(!toks.iter().any(|t| t.contains('🎉')), "emoji 不应入词素: {:?}", toks);
    }

    #[test]
    fn tokenize_mixed_punctuation_separates_latin_words() {
        // 对抗(混合标点分隔):"a,b,c" → 逗号分隔 → "a"/"b"/"c" 三个独立词素
        // (但单字母 a/b/c 因 MIN_WORD_LEN=2 在 summary 阶段被滤,tokenize 层应产出)
        let toks = tokenize("a,b,c");
        assert!(toks.contains(&"a".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"b".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"c".to_string()));
        // 不应有 "abc" 或 "a,b" 这种带标点的聚合
        assert!(!toks.iter().any(|t| t.contains(',')), "标点不应聚入词素: {:?}", toks);
    }

    #[test]
    fn tokenize_empty_string_returns_empty() {
        // 极端:空串 → 空 Vec(不 panic)
        let toks = tokenize("");
        assert!(toks.is_empty());
    }

    #[test]
    fn tokenize_underscore_keeps_identifier() {
        // 边界:下划线属 class=2,标识符 build_for_request 保持完整
        let toks = tokenize("call build_for_request now");
        assert!(toks.contains(&"build_for_request".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"call".to_string()));
        assert!(toks.contains(&"now".to_string()));
    }

    // ── 占位配对完整性:is_pending_placeholder / extract_pending_tc_id ──

    #[test]
    fn is_pending_placeholder_new_with_marker() {
        // 新占位:占位文本 + __PENDING__:tc_id 标记
        let content = "需要用户审批，等待确认__PENDING__:call_abc123";
        assert!(is_pending_placeholder(content), "带标记的新占位应识别");
    }

    #[test]
    fn is_pending_placeholder_legacy_without_marker() {
        // 老占位:纯文本无标记(向前兼容,迁移期共存)
        assert!(is_pending_placeholder("需要用户审批，等待确认"), "老占位(纯文本)应识别");
    }

    #[test]
    fn is_pending_placeholder_rejects_normal_content() {
        // 非占位的正常 tool_result 内容不应误判
        assert!(!is_pending_placeholder("文件内容: hello world"));
        assert!(!is_pending_placeholder("{\"ok\":true}"));
        assert!(!is_pending_placeholder(""));
    }

    #[test]
    fn is_pending_placeholder_rejects_user_content_with_prefix() {
        // 收紧(防误伤):用户真实 tool_result 内容恰好以"需要用户审批"开头(如读到的文档片段),
        // 但不是完整老占位全文 → 不应误判为占位(否则 sanitize 豁免保留/compress 跳过压缩污染 LLM)。
        assert!(
            !is_pending_placeholder("需要用户审批的文件清单如下:\n1. 文档A\n2. 文档B"),
            "以占位前缀开头但非完整老占位的用户内容,不应误判占位"
        );
        assert!(
            !is_pending_placeholder("需要用户审批一下这个改动,我看不太懂"),
            "前缀 + 后续不同文本不应误判"
        );
        // 仅完整老占位全文才匹配(精确等值,非前缀)
        assert!(
            is_pending_placeholder(LEGACY_PENDING_PLACEHOLDER_TEXT),
            "完整老占位全文应识别"
        );
    }

    #[test]
    fn is_pending_placeholder_marker_is_authoritative_signal() {
        // 对抗:__PENDING__: 标记是 audit/cache.rs 占位模板独占字符串,绝不会出现在用户正文里。
        // 故标记存在即权威信号(即使非开头也认占位)——独占语义保证不误判。
        assert!(
            is_pending_placeholder("任意内容__PENDING__:call_x"),
            "__PENDING__ 标记是独占信号,存在即识别为占位"
        );
        // 反向:无标记 + 非占位文本开头 → 不识别
        assert!(
            !is_pending_placeholder("用户问:这个需要审批吗?"),
            "无标记 + 非占位模板开头不应识别"
        );
    }

    #[test]
    fn extract_pending_tc_id_new_marker() {
        // 新占位:切出 __PENDING__: 之后的 tc_id
        let content = "需要用户审批，等待确认__PENDING__:call_xyz789";
        assert_eq!(extract_pending_tc_id(content), Some("call_xyz789"));
    }

    #[test]
    fn extract_pending_tc_id_legacy_no_marker() {
        // 老占位:无标记 → None
        assert_eq!(extract_pending_tc_id("需要用户审批，等待确认"), None);
    }

    #[test]
    fn extract_pending_tc_id_empty_id() {
        // 标记后无内容(异常)→ None(防空 tc_id 误判)
        assert_eq!(extract_pending_tc_id("需要用户审批，等待确认__PENDING__:"), None);
        assert_eq!(extract_pending_tc_id("需要用户审批，等待确认__PENDING__:   "), None);
    }

    #[test]
    fn extract_pending_tc_id_non_placeholder() {
        // 非占位内容 → None
        assert_eq!(extract_pending_tc_id("文件内容"), None);
        assert_eq!(extract_pending_tc_id(""), None);
    }

    // ── read_file 豁免压缩(BUG-260801: AI 定向读代码不应被折叠) ──
    //
    // 根因:extract_key_info 的 JSON 分支对 content 字段(文件内容)行数 > 10 即折叠中间为
    // "(压缩中间内容)"。read_file limit=100 读 28KB(100 行)→ 触发 → AI 只拿到首尾各 5 行,
    // 代码分析被阉割。修法:tool_name=="read_file" 一律原样返回(豁免)。
    // read_file handler 自带 limit 硬上限 2000 行(file.rs),无爆 prompt 风险。

    #[test]
    fn extract_key_info_read_file_exempt_from_compression() {
        // read_file 返回 JSON,content 字段 100 行(>10 行阈值)→ 其他工具会折叠,
        // read_file 应豁免:原样返回,无 "(压缩中间内容)" / "_truncated"。
        let content_str: String = (1..=100).map(|i| format!("line {}", i)).collect::<Vec<_>>().join("\n");
        // 模拟 read_file 真实返回结构
        let content = serde_json::json!({
            "path": "/some/file.rs",
            "content": content_str,
            "lines": 100,
            "returned_lines": 100
        })
        .to_string();
        let result = extract_key_info(&content, "read_file");
        assert_eq!(result, content, "read_file 大结果应原样返回(豁免压缩)");
        assert!(!result.contains("压缩中间内容"), "read_file 不应折叠中间");
        assert!(!result.contains("_truncated"), "read_file 不应打 _truncated 标记");
        // content 字段 100 行完整保留
        let parsed: serde_json::Value = serde_json::from_str(&result).unwrap();
        assert_eq!(parsed["content"].as_str().unwrap().lines().count(), 100);
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_other_tools_still_compressed_when_large() {
        // 对照:同样 100 行 content,run_command 应仍被压缩(中间折叠)。
        let content_str: Vec<String> = (1..=100).map(|i| format!("line {}", i)).collect();
        let content = serde_json::json!({
            "stdout": content_str.join("\n"),
            "exit_code": 0
        })
        .to_string();
        let result = extract_key_info(&content, "run_command");
        assert!(
            result.contains("压缩中间内容"),
            "run_command 大结果仍应压缩: {}",
            result
        );
        assert!(result.contains("_truncated"), "run_command 应打 _truncated 标记");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_read_file_short_content_unchanged() {
        // read_file 小结果同样原样(豁免对大小一致生效)。
        let content = serde_json::json!({
            "path": "/x.rs",
            "content": "only one line",
            "lines": 1
        })
        .to_string();
        let result = extract_key_info(&content, "read_file");
        assert_eq!(result, content, "read_file 小结果原样返回");
    }

    #[test]
    fn extract_key_info_read_file_non_json_plaintext_exempt() {
        // read_file 纯文本大结果(理论上 read_file 总返回 JSON,但兜底:非 JSON 也豁免)。
        let lines: Vec<String> = (1..=50).map(|i| format!("line {}", i)).collect();
        let content = lines.join("\n");
        let result = extract_key_info(&content, "read_file");
        assert_eq!(result, content, "read_file 纯文本应豁免压缩");
        assert!(!result.contains("输出已压缩"), "read_file 纯文本不应压缩");
    }
}
