优化: 清理无意义注释(走查编号前缀/过时历史标注/死代码注释)

src-tauri/src/commands/ai/conversation.rs

@@ -94,7 +94,7 @@ pub(crate) fn accumulate_tokens(old: Option<i64>, add: u32) -> Option<i64> {
 /// 防 read_file 1MB 洞 / list_directory 大体量结果落库后每轮重发累积致 token 暴增
 /// (Sprint 19 实测单对话 in=115万 / 消息体 1.6MB)。仅作用于持久化视图,不污染内存真相源。
 ///
-/// B-260619-02:50KB → 8KB 收紧。治 GLM 1214 messages 非法根因——GLM anthropic 端点对
+/// 50KB → 8KB 收紧。治 GLM 1214 messages 非法根因——GLM anthropic 端点对
 /// 单条 tool_result content 限制更严(实测 ~10-20KB 即拒 1214),read_file 默认前 500 行源码
 /// 约 11-21KB,旧 50KB 阈值未触发→DB 存全量→reload/下轮重发→GLM 1214 整请求失败。
 /// 8KB 对齐 GLM 单条上限留余量;截断后 LLM 仍能据截断片段推理(优于 1214 直接拒收)。
@@ -235,14 +235,14 @@ async fn save_conversation_inner(
     touch_updated_at: bool,
 ) {
     // 取 messages + 懒创建首次落库所需的 provider_id/created_at
-    // 工具结果(content)超 8KB(B-260619-02:50KB→8KB,治 GLM 1214)时截断头尾各 ~3KB + 中段
+    // 工具结果(content)超 8KB50KB→8KB,治 GLM 1214)时截断头尾各 ~3KB + 中段
     // 标注(含原字节数),防大体量结果(read_file 1MB 洞 / list_directory 13782 项)落库后每轮重发
     // 累积致 token 暴增。仅影响持久化视图,不污染内存真相源(ContextManager)——build_for_request
     // 仍读全量 messages。
     //
     // per_conv.messages 是唯一真相源(conv_id 来源:本函数入参,与 save 落库的 conv 一致)。
     // conv() 惰性建:save 路径 conv 必然已建;极端未建(如启动恢复无 live conv)建空态,save 空消息(幂等)。
-    // BUG-2026-07-19: lock 段只 clone 必要读(messages + 元数据),truncate 移出 lock。
+    // lock 段只 clone 必要读(messages + 元数据),truncate 移出 lock。
     // 原 clone+truncate 全在 lock 内,对话历史长(多轮+大工具结果)时 clone+truncate 持锁可达秒级,
     // 致 guard.reset/process_tool_calls 等 session lock 竞争超时(aichat 卡死连环:工具卡片不呈现+
     // 回答完卡住+下条进队列)。truncate 在 clone 副本上操作,锁外执行不污染 session 真相源,行为等价。
@@ -251,7 +251,7 @@ async fn save_conversation_inner(
     //   读基线与读 messages 在同一 lock 段(快,无 await),保证两者一致性快照。
     //   借用顺序:先 clone session 顶层字段(immutable borrow),再 conv(conv_id) mutable borrow,
     //   避免同时持有 session 的 mut 和 immut 借用(E0502)。
-    // BE1(AC-EFF-L0-1):无变化捷径提前到克隆之前——同一 lock 段内先判「消息数未增且非 dirty」,
+    // BE1无变化捷径提前到克隆之前——同一 lock 段内先判「消息数未增且非 dirty」,
     //   无变化则不 clone(每轮无变化 save 省一次全量 clone + 后续 truncate/records 构建)。
     let (provider_id, created_at, pinned_goals, msg_len, persisted_count, needs_full_rewrite, mut persist_msgs) = {
         let mut session = session_arc.lock().await;
@@ -313,7 +313,7 @@ async fn save_conversation_inner(
             }
         }
         for m in &mut persist_msgs {
-            // P0-2:tool result 是结构化 JSON(provider 读工具返回原样),
+            // tool result 是结构化 JSON(provider 读工具返回原样),
             // 中段截断会插裸换行+中文省略标记破坏 JSON 结构致 reload/重发 parse FAIL。
             // tool result 体量已由 read_file limit 控源,此处跳过 content 截断,仅截 assistant/user 文本。
             if !matches!(m.role, df_ai::provider::MessageRole::Tool) {
@@ -616,7 +616,7 @@ mod tests {
         // 中段标注存在 + 标注省略字符数(中段 = 总长 - 头 - 尾 = 9192 - 3072 - 3072 = 3048)
         assert!(result.contains("已截断"));
         assert!(result.contains("省略 3048 字符"));
-        // B-260619-02:截断提示含原字节数(9192 个 'x' = 9192 字节),让 LLM 感知非全文
+        // 截断提示含原字节数(9192 个 'x' = 9192 字节),让 LLM 感知非全文
         assert!(result.contains("原 9192 字节"));
         // 结果总长应远小于原长(20k 头 + 20k 尾 + 标注)
         assert!(result.chars().count() < TRUNCATE_THRESHOLD + 1000);
@@ -687,7 +687,7 @@ mod tests {
         assert_eq!(truncate_parts_for_persist(&[]), None);
     }
 
-    // ---------- P0-2: tool role content 不截断(防 JSON 结构破坏) ----------
+    // ---------- tool role content 不截断(防 JSON 结构破坏) ----------
 
     /// 辅助:构造指定 role + content 的 ChatMessage,用 provider 全路径类型
     fn make_msg(role: df_ai::provider::MessageRole, content: &str) -> df_ai::provider::ChatMessage {