重构: 巨函数拆分 + 清理历史标记注释 + custom_prompt/停止按钮/tunnel 改进

crates/df-ai/src/router.rs

@@ -1,26 +1,23 @@
-//! 模型路由器 — F-01 阶段4
+//! 模型路由器。
 //!
-//! 纯函数核心,零 IO / 零状态。给定 TaskRequirements + 候选池,返回最优 ModelConfig。
-//! 不接调用点(那是阶段5:agentic.rs / title.rs / knowledge_inject.rs / project.rs /
+//! 不接调用点(那是调用方:agentic.rs / title.rs / knowledge_inject.rs / project.rs /
 //! df-ideas / df-nodes ai_node.rs)。
 //!
-//! 设计来源:docs/02-架构设计/已编号方案/F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md §6.1。
-//!
-//! ModelRouter 为单元结构,select 是无状态关联函数(对齐任务规格,非设计文档的 `&self` 方法)。
+//! ModelRouter 为单元结构,select 是无状态关联函数。
 
-// 阶段5: 调用点经 `df_ai::router::{Modality, Capability, CostTier, IntelligenceTier}`
-// 直接 import 维度枚举构造 TaskRequirements(对齐任务规格 import 风格),re-export 避免调用点
+// 调用点经 `df_ai::router::{Modality, Capability, CostTier, IntelligenceTier}`
+// 直接 import 维度枚举构造 TaskRequirements,re-export 避免调用点
 // 各自从 df_ai_core::model 取(跨 crate 路径冗长)。select/select_model_id 仅借用枚举,无重定义。
-// 注:CostTier/IntelligenceTier 路由已解耦(2026-06-18 B-260618-03)——provider /v1/models API
+// 注:CostTier/IntelligenceTier 路由已解耦——provider /v1/models API
 // 不返回这两维度,数据无客观依据不可信,不参与硬路由;re-export 保留供未来真实判别源。
 pub use df_ai_core::model::{Capability, CostTier, IntelligenceTier, Modality, ModelConfig};
 
 /// 任务对模型的需求(3 维度)。
 ///
-/// 由调用点构造(阶段5),描述本次调用需要什么模态/能力/上下文,
+/// 由调用点构造,描述本次调用需要什么模态/能力/上下文,
 /// 交 ModelRouter::select 在候选池中选最优模型。
 ///
-/// 路由已解耦(2026-06-18 B-260618-03):原 `min_intelligence`/`max_cost` 两字段删除。
+/// 路由已解耦:原 `min_intelligence`/`max_cost` 两字段删除。
 /// provider /v1/models API 不返回 cost_tier/intelligence,这两维度 100% 靠预设表写死 +
 /// 模型名启发式猜,数据无客观依据不可信,不应参与硬路由。枚举(CostTier/IntelligenceTier)
 /// 保留供未来出现真实判别源时再接回。
@@ -49,7 +46,7 @@ impl ModelRouter {
     /// 4. 窗口够大 — context_window >= estimated_context
     /// 5. max_by_key 选最优:纯 weight 主导(权重高者胜)
     ///
-    /// 路由已解耦(2026-06-18 B-260618-03):原「智力达标」/「成本可控」两步删除,
+    /// 路由已解耦:原「智力达标」/「成本可控」两步删除,
     /// 原第 7 步排序的 `Reverse(cost_tier)` 同权重选便宜也已删除——排序纯 weight 主导。
     /// cost_tier/intelligence 数据无客观依据(provider /v1/models 不返回,靠预设表+模型名
     /// 启发式猜),不参与硬路由。枚举保留供未来真实判别源再接回。
@@ -63,7 +60,7 @@ impl ModelRouter {
     }
 }
 
-/// 阶段5 调用点 helper — 路由选模型并直接返回 model_id(纯函数)。
+/// 调用点 helper — 路由选模型并直接返回 model_id(纯函数)。
 ///
 /// 给定 TaskRequirements + 候选池,返回最优模型的 `model_id`。
 /// 调用点用法:`provider.model_configs`(Vec<ModelConfig>)→ `select_model_id(&req, &pool)`
@@ -106,7 +103,7 @@ mod tests {
         }
     }
 
-    // ── 阶段5 select_model_id helper ──
+    // ── select_model_id helper ──
 
     #[test]
     fn select_model_id_empty_pool_returns_none() {
@@ -248,7 +245,7 @@ mod tests {
         );
     }
 
-    // ── 步骤 4(原智力/成本过滤已解耦 B-260618-03):窗口够大 ──
+    // ── 步骤 4(原智力/成本过滤已解耦):窗口够大 ──
 
     #[test]
     fn context_window_insufficient() {
@@ -316,13 +313,13 @@ mod tests {
     #[test]
     fn all_dimensions_match_picks_best() {
         // 3+ 候选各维度参差,验证过滤链全过 + max_by_key 纯 weight 选最优。
-        // (B-260618-03:智力/成本过滤已解耦,原步骤 4/5 删除,候选 d 不再因 intelligence 滤掉)
+        // (智力/成本过滤已解耦,原步骤 4/5 删除,候选 d 不再因 intelligence 滤掉)
         //
         // 候选:
         //  a: weight 60  → 通过全部过滤,key=60
         //  b: weight 80  → 通过,key=80 — weight 最高档(与 c 并列)
         //  c: weight 80  → 通过,key=80 — 同 weight 80,max_by_key 并列返回最后
-        //  d: weight 90  → 通过(B-260618-03 后 intelligence 不参与过滤),key=90 — weight 最高,胜
+        //  d: weight 90  → 通过(intelligence 不参与过滤),key=90 — weight 最高,胜
         //  e: enabled=false → 步骤 1 滤掉
         //
         // 预期:d 胜(weight 90 最高,不再被 intelligence 滤掉)