优化: AI Chat全栈多批审查修复与架构清理(risk_level清理/路由解耦/工具渲染/测试补测/死代码)

crates/df-workflow/src/dag.rs

@@ -101,6 +101,8 @@ impl Dag {
         for edge in &self.edges {
             // 仅收录两端均为已注册节点的边，跳过野节点
             if node_ids.contains(&edge.source) && node_ids.contains(&edge.target) {
+                // safe: edge.target 已在 node_ids 中（上一行 contains 守卫），而 in_degree
+                // 对每个 node_id 都插入了表项（line 97-99 初始化），故 get_mut 必命中
                 *in_degree.get_mut(&edge.target).unwrap() += 1;
                 adjacency_out
                     .entry(edge.source.clone())
@@ -127,6 +129,9 @@ impl Dag {
                     // 出边已索引，O(出度) 遍历而非 O(E) 全表扫描
                     if let Some(succs) = adjacency_out.get(&id) {
                         for succ in succs {
+                            // safe: succ 来自 adjacency_out，其元素均为通过 line 103 contains 守卫
+                            // 的 edge.target（line 108 push），而 in_degree 覆盖所有 node_id（line 97-99），
+                            // 故 succ 必在 in_degree 表内，get_mut 必命中
                             let deg = in_degree.get_mut(succ).unwrap();
                             *deg -= 1;
                             if *deg == 0 {