diff --git a/crates/df-ai/src/ai_tools.rs b/crates/df-ai/src/ai_tools.rs
index 5f4c3bd..f5e57d8 100644
--- a/crates/df-ai/src/ai_tools.rs
+++ b/crates/df-ai/src/ai_tools.rs
@@ -66,7 +66,8 @@ pub struct AiTool {
 // - approval_hint:审批卡文案模板 + 关键参数键
 // - display_verb:轻量中文动作标签
 // - goal:从工具调用推理目标描述(动词 + 参数键 + 取值风格 + 缺参兜底文案)
-// - sig:漂移检测签名取哪些参数组(组内多键为取值回退序,数值键按 JSON 形态序列化)
+// - sig:漂移检测签名取哪些参数组(组内多键为取值回退序,数值键按 JSON 形态序列化;
+//   注册点未覆盖但换值即换操作的键由 SIG_EXTRA_GROUPS 补参,见 tool_signature)
 // ============================================================
 
 /// 取值风格(goal 维度):从参数值到展示文本的取法
@@ -98,14 +99,16 @@ pub struct GoalMeta {
 pub enum SigValKind {
     /// 字符串取值(as_str,缺失为空串)
     Str,
-    /// Value::to_string 形态(数字 50 -> "50",缺失为空串)
+    /// Value::to_string 形态(数字 50 -> "50",布尔 true -> "true");组内全键参与归一化
+    /// (排序拼接,缺失键空占位)
     Json,
 }
 
 /// 漂移检测签名元数据:tool_call_signature 消费
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq)]
 pub struct SigMeta {
-    /// 有序参数组;每组内多键表示取值回退序(如 pattern 缺失落 query)
+    /// 有序参数组;组内多键:Str 组为取值回退序(如 pattern 缺失落 query),Json 组为
+    /// 全键参与(排序拼接,防同组其他键换值被压成同签名)
     pub groups: &'static [(&'static [&'static str], SigValKind)],
 }
 
@@ -227,36 +230,135 @@ pub fn goal_text(goal: GoalMeta, args: Option<&Value>) -> Option<String> {
     rendered.or_else(|| goal.fallback.map(|f| f.to_string()))
 }
 
-/// 签名体:每组渲染 k=v,组间逗号连接。标签恒为首键(与旧实现 pair("pattern", ...) 一致,
-/// 取值来自回退键时标签不变)。Str 组取组内首个字符串值键的值,全非字符串落末键;
-/// Json 组按 Value::to_string(缺失为空串)。
-pub fn sig_body(sig: SigMeta, args: &Value) -> String {
-    let arg_str = |key: &str| -> String {
-        args.get(key).and_then(|v| v.as_str()).map(|s| s.to_string()).unwrap_or_default()
-    };
-    sig.groups
+/// 组渲染口径:Always = 基础组逐组渲染,缺键空值占位(消费方按固定串断言,形态不可漂移);
+/// Present = 补参口径,只渲染 args 中实际出现的键,键未出现视同未换参,不渲染空占位。
+#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
+enum GroupPresence {
+    Always,
+    Present,
+}
+
+/// 组渲染:每组产出 k=v 片段,组间逗号连接。Str 组标签恒为首键(与旧实现
+/// pair("pattern", ...) 一致,取值来自回退键时标签不变),取组内首个字符串值键的值,
+/// 全非字符串落末键。Json 组全键参与归一化:数值/布尔键换值即换操作,只取 keys[0] 会把
+/// 同组其他键换值的不同调用压成同一签名(G2 熔断以签名为重复判据,压缩即误判重复),
+/// 排序后拼接保证与键序无关的确定性。
+fn render_groups(
+    groups: &'static [(&'static [&'static str], SigValKind)],
+    args: &Value,
+    presence: GroupPresence,
+) -> String {
+    groups
         .iter()
-        .map(|(keys, kind)| {
-            let value = match kind {
-                SigValKind::Json => args.get(keys[0]).map(|v| v.to_string()).unwrap_or_default(),
-                SigValKind::Str => {
-                    let key = keys
-                        .iter()
-                        .find(|k| args.get(**k).and_then(|v| v.as_str()).is_some())
-                        .unwrap_or(&keys[keys.len() - 1]);
-                    arg_str(key)
+        .filter_map(|(keys, kind)| match kind {
+            SigValKind::Json => {
+                let mut parts: Vec<String> = keys
+                    .iter()
+                    .copied()
+                    .filter(|k| presence == GroupPresence::Always || args.get(*k).is_some())
+                    .map(|k| match args.get(k) {
+                        Some(v) => format!("{}={}", k, v.to_string()),
+                        None => format!("{}=", k),
+                    })
+                    .collect();
+                parts.sort_unstable();
+                if parts.is_empty() {
+                    None
+                } else {
+                    Some(parts.join("|"))
                 }
-            };
-            format!("{}={}", keys[0], value)
+            }
+            SigValKind::Str => {
+                if presence == GroupPresence::Present {
+                    // 补参组恒单键:键未出现整组跳过,值非字符串视同缺失
+                    return args
+                        .get(keys[0])
+                        .and_then(|v| v.as_str())
+                        .map(|s| format!("{}={}", keys[0], s));
+                }
+                let key = keys
+                    .iter()
+                    .find(|k| args.get(**k).and_then(|v| v.as_str()).is_some())
+                    .unwrap_or(&keys[keys.len() - 1]);
+                Some(format!(
+                    "{}={}",
+                    keys[0],
+                    args.get(*key).and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("")
+                ))
+            }
         })
         .collect::<Vec<_>>()
         .join(",")
 }
 
-/// 工具调用签名:有 SigMeta 元数据按组渲染,未注册回退「工具名 + 全参 JSON」保守兜底。
+/// 签名体:基础组按 Always 口径渲染。
+pub fn sig_body(sig: SigMeta, args: &Value) -> String {
+    render_groups(sig.groups, args, GroupPresence::Always)
+}
+
+/// 签名补参表:注册点 SigMeta 组未覆盖、但「换值即换操作」的键,按工具名追加进签名。
+///
+/// 为什么在 df-ai 签名层:G2 熔断以签名为重复判据,签名过粗会把合法换参误判成
+/// 「同一操作反复」(同工具换参是不同操作)。注册点 SigMeta 声明主参数组,换参敏感
+/// 但未覆盖的键由本表统一补参;若日后注册点把这些键并入 groups,须同步从本表移除
+/// (双源会重复渲染同键,不改变同异判定但产生冗余片段)。
+///
+/// 渲染走 Present 口径(键出现在 args 才进签名):补参键缺省 = 未换参,既有签名逐字
+/// 不变。纯格式/开关类键(-n/-C/context_chars/timeout_secs)不补,变体不构成意图变化,
+/// 补进签名只会稀释重复判据。
+static SIG_EXTRA_GROUPS: &[(&str, &'static [(&'static [&'static str], SigValKind)])] = &[
+    // read_file:同 path 换 search 是换词定位,非重复读
+    ("read_file", &[(&["search"], SigValKind::Str)]),
+    // search_files:换 recursive 换搜索范围,换 offset/limit 是翻页续搜
+    // (schema 无 -i/output_mode,大小写不敏感是内建语义非参数)
+    (
+        "search_files",
+        &[
+            (&["recursive"], SigValKind::Json),
+            (&["offset"], SigValKind::Json),
+            (&["limit"], SigValKind::Json),
+        ],
+    ),
+    // grep:换 -i 是敏感/不敏感两种匹配,换 output_mode 是行内容/文件名/计数三种形态,
+    // 换 max_results 是扩容重取(schema 无 offset/limit,数量参数实为 max_results)
+    (
+        "grep",
+        &[
+            (&["-i"], SigValKind::Json),
+            (&["output_mode"], SigValKind::Str),
+            (&["max_results"], SigValKind::Json),
+        ],
+    ),
+    // run_command:同命令不同 working_dir 是在不同目录执行
+    ("run_command", &[(&["working_dir"], SigValKind::Str)]),
+];
+
+/// 按工具名取补参组(未列名返回 None)
+fn sig_extra_groups(name: &str) -> Option<&'static [(&'static [&'static str], SigValKind)]> {
+    SIG_EXTRA_GROUPS
+        .iter()
+        .find(|(n, _)| *n == name)
+        .map(|(_, g)| *g)
+}
+
+/// 工具调用签名:有 SigMeta 元数据按组渲染并追加补参组,未注册回退「工具名 + 全参 JSON」
+/// 保守兜底(全参已含补参键,无需追加)。
+///
+/// G2 判定语义:同工具同参连续 = 同签名,计重复;同工具换参 = 补参键进签名,签名不同
+/// 不累计(正常探索)。
 pub fn tool_signature(name: &str, args: &Value) -> String {
     match sig_of(name) {
-        Some(sig) => format!("{}:{}", name, sig_body(sig, args)),
+        Some(sig) => {
+            let mut body = render_groups(sig.groups, args, GroupPresence::Always);
+            let extra = sig_extra_groups(name)
+                .map(|g| render_groups(g, args, GroupPresence::Present))
+                .unwrap_or_default();
+            if !extra.is_empty() {
+                body.push(',');
+                body.push_str(&extra);
+            }
+            format!("{}:{}", name, body)
+        }
         None => format!("{}:name={},args={}", name, name, args.to_string()),
     }
 }
@@ -545,4 +647,119 @@ mod tests {
         let sig = tool_signature("custom_tool", &json!({"x": 1}));
         assert!(sig.starts_with("custom_tool:name=custom_tool,args="));
     }
+
+    /// Json 组全键参与:同组多键排序拼接(与 args 键序无关),任一键换值即换片段。
+    #[test]
+    fn sig_body_json_group_includes_all_keys() {
+        use serde_json::json;
+        let page = SigMeta { groups: &[(&["offset", "limit"], SigValKind::Json)] };
+        // 排序拼接:limit < offset 字典序,与 args 内键书写顺序无关
+        assert_eq!(sig_body(page, &json!({"offset": 50, "limit": 100})), "limit=100|offset=50");
+        assert_eq!(sig_body(page, &json!({"limit": 100, "offset": 50})), "limit=100|offset=50");
+        // 任一键换值 → 不同片段
+        assert_ne!(
+            sig_body(page, &json!({"offset": 50, "limit": 100})),
+            sig_body(page, &json!({"offset": 60, "limit": 100}))
+        );
+        // 全缺失逐键空占位(既有缺省口径);布尔键按 JSON 形态
+        assert_eq!(sig_body(page, &json!({})), "limit=|offset=");
+        let flag = SigMeta { groups: &[(&["-i"], SigValKind::Json)] };
+        assert_eq!(sig_body(flag, &json!({"-i": true})), "-i=true");
+    }
+
+    /// 注册与生产同形态的探针工具。df-ai 单测进程 GLOBAL_TOOL_META 无生产注册,
+    /// 不种入则 tool_signature 走未注册兜底,测不到「注册点组 + 补参」合流分支。
+    /// 进程级表跨测试共享,各处注册值恒相同,幂等无顺序依赖。
+    fn seed_signature_probe_tools() {
+        let read_sig = SigMeta {
+            groups: &[
+                (&["path"], SigValKind::Str),
+                (&["offset"], SigValKind::Json),
+                (&["limit"], SigValKind::Json),
+            ],
+        };
+        let search_sig = SigMeta {
+            groups: &[
+                (&["pattern", "query"], SigValKind::Str),
+                (&["path", "glob"], SigValKind::Str),
+            ],
+        };
+        let cmd_sig = SigMeta { groups: &[(&["command"], SigValKind::Str)] };
+        let mut reg = AiToolRegistry::new();
+        reg.register_meta("read_file", "读取", object_schema(vec![]), RiskLevel::Low,
+            ToolMeta { sig: Some(read_sig), ..Default::default() }, dummy_handler());
+        reg.register_meta("search_files", "搜索文件", object_schema(vec![]), RiskLevel::Low,
+            ToolMeta { sig: Some(search_sig), ..Default::default() }, dummy_handler());
+        reg.register_meta("grep", "跨文件内容搜索", object_schema(vec![]), RiskLevel::Low,
+            ToolMeta { sig: Some(search_sig), ..Default::default() }, dummy_handler());
+        reg.register_meta("run_command", "执行命令", object_schema(vec![]), RiskLevel::High,
+            ToolMeta { sig: Some(cmd_sig), ..Default::default() }, dummy_handler());
+    }
+
+    /// 补参:合法换参 → 签名不同(G2 目标语义:换参不共享签名,不再误判重复);
+    /// 同参 → 签名相同(重复判据正例仍成立)。
+    #[test]
+    fn tool_signature_extra_params_distinguish_calls() {
+        use serde_json::json;
+        seed_signature_probe_tools();
+
+        // read_file 同 path 换 search:不同签名
+        let s1 = tool_signature("read_file", &json!({"path": "a.rs", "search": "fn sig"}));
+        let s2 = tool_signature("read_file", &json!({"path": "a.rs", "search": "struct cfg"}));
+        assert_ne!(s1, s2, "read_file 换 search 应不同签名: {} vs {}", s1, s2);
+        assert!(s1.contains("search=fn sig"), "read_file 签名应含 search: {}", s1);
+
+        // search_files 只差 offset(翻页续搜):不同签名
+        let s1 = tool_signature("search_files", &json!({"pattern": "todo", "path": "src", "offset": 0}));
+        let s2 = tool_signature("search_files", &json!({"pattern": "todo", "path": "src", "offset": 50}));
+        assert_ne!(s1, s2, "search_files 换 offset 应不同签名: {} vs {}", s1, s2);
+
+        // grep 只差 -i / output_mode / max_results(schema 无 offset/limit,数量参数实为
+        // max_results):换匹配方式/输出形态/扩容重取都是不同操作
+        let base = tool_signature("grep", &json!({"pattern": "err", "path": "src"}));
+        let ci = tool_signature("grep", &json!({"pattern": "err", "path": "src", "-i": true}));
+        let mode = tool_signature("grep", &json!({"pattern": "err", "path": "src", "output_mode": "files_with_matches"}));
+        let capped = tool_signature("grep", &json!({"pattern": "err", "path": "src", "max_results": 200}));
+        assert_ne!(base, ci, "grep 换 -i 应不同签名: {} vs {}", base, ci);
+        assert_ne!(base, mode, "grep 换 output_mode 应不同签名: {} vs {}", base, mode);
+        assert_ne!(base, capped, "grep 换 max_results 应不同签名: {} vs {}", base, capped);
+
+        // run_command 同命令换 working_dir:不同签名
+        let s1 = tool_signature("run_command", &json!({"command": "cargo test"}));
+        let s2 = tool_signature("run_command", &json!({"command": "cargo test", "working_dir": "crates/df-ai"}));
+        assert_ne!(s1, s2, "run_command 换 working_dir 应不同签名: {} vs {}", s1, s2);
+
+        // 同工具同参:签名相同(同签名连续才算 G2 重复)
+        assert_eq!(
+            tool_signature("grep", &json!({"pattern": "err", "path": "src"})),
+            base
+        );
+    }
+
+    /// 补参键缺席时签名与既有格式逐字一致(向后兼容:消费方按固定串断言,空补参不占位)。
+    #[test]
+    fn tool_signature_without_extra_keys_unchanged() {
+        use serde_json::json;
+        seed_signature_probe_tools();
+        assert_eq!(
+            tool_signature("read_file", &json!({"path": "big.log", "offset": 50, "limit": 100})),
+            "read_file:path=big.log,offset=50,limit=100"
+        );
+        assert_eq!(
+            tool_signature("read_file", &json!({})),
+            "read_file:path=,offset=,limit="
+        );
+        assert_eq!(
+            tool_signature("grep", &json!({"pattern": "MAX", "path": "src", "case_sensitive": true})),
+            "grep:pattern=MAX,path=src"
+        );
+        assert_eq!(
+            tool_signature("search_files", &json!({"query": "TODO", "glob": "**/*.rs"})),
+            "search_files:pattern=TODO,path=**/*.rs"
+        );
+        assert_eq!(
+            tool_signature("run_command", &json!({"command": "ls -la", "timeout": 5000})),
+            "run_command:command=ls -la"
+        );
+    }
 }
diff --git a/crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs b/crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs
index e063312..4c56148 100644
--- a/crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs
+++ b/crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs
@@ -626,16 +626,23 @@ impl LlmProvider for AnthropicCompatProvider {
                     error!(%status, %text, "Anthropic API 调用失败(不可重试)");
                     return AttemptOutcome::Fatal(msg);
                 }
-                let resp: AnthropicResponse = match resp.json().await {
-                    Ok(r) => r,
-                    // serde 结构错属 Fatal(重试同败);body 读取中途断连同归 is_decode,可重试。
+                // body 解析:text 先取再 serde 分层判定:读取中断(text Err,reqwest 归
+                // is_decode 类,complete 重发幂等安全)可重试;JSON 结构错属 Fatal(响应已
+                // 完整送达,重试同败)。Response::json 把 serde 错同包成 is_decode,先 text
+                // 后 from_str 才能区分二者,避免确定性结构错被重试白烧预算。
+                let text = match resp.text().await {
+                    Ok(t) => t,
                     Err(e) => {
-                        if e.is_decode() {
-                            return AttemptOutcome::Retryable(format!("响应解码失败(可重试): {}", e));
+                        if is_reqwest_error_retryable(&e) || e.is_decode() {
+                            return AttemptOutcome::Retryable(format!("响应读取失败(可重试): {}", e));
                         }
-                        return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应解析失败: {}", e));
+                        return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应读取失败(不可重试): {}", e));
                     }
                 };
+                let resp: AnthropicResponse = match serde_json::from_str(&text) {
+                    Ok(r) => r,
+                    Err(e) => return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应解析失败: {}", e)),
+                };
                 // content 块中拼接 text，收集 tool_use，累积 thinking
                 let mut text = String::new();
                 let mut reasoning = String::new();
diff --git a/crates/df-ai/src/context/manager_tests.rs b/crates/df-ai/src/context/manager_tests.rs
index 617aa6b..2e0ffce 100644
--- a/crates/df-ai/src/context/manager_tests.rs
+++ b/crates/df-ai/src/context/manager_tests.rs
@@ -51,7 +51,7 @@ fn estimate_message_counts_parts_tokens() {
         mm_tokens
     );
 
-    // url 模式（无字节）也按 URL 长度估算，不爆
+    // url 模式（无字节）按每图 ~1600 token 地板估（生效于 ×0.35 折扣之后，防预算漏裁）
     let url_msg = ChatMessage::user_parts(
         "t",
         vec![crate::provider::ContentPart::image_url("https://example.com/x.png")],
@@ -777,6 +777,34 @@ fn topic_marker_take_is_idempotent_and_clears() {
     assert!(mgr.take_topic_marker().is_none(), "marker 一次性消费, 二次 take 必空");
 }
 
+#[test]
+fn topic_marker_reset_after_restore_from_messages() {
+    // restore_from_messages(DB 加载)重放历史时 push 会照常跑主题切换检测,
+    // 历史里"当时已发生"的切换不得残留成 pending marker——否则加载后首轮 take
+    // 拿到假话题锚点,后续话题归属被误判为切换、多插一次系统标记。
+    let history = vec![
+        ChatMessage::user("帮我重构这段代码"),   // topic=code(高置信)
+        ChatMessage::assistant("好的"),
+        ChatMessage::user("创建项目并绑定目录"), // topic=project(高置信)→ 重放中会置位 marker
+    ];
+    let mut mgr = ContextManager::new(cfg(100_000));
+    mgr.restore_from_messages(history);
+    assert!(
+        mgr.take_topic_marker().is_none(),
+        "重放历史不得残留 pending_topic_marker(假话题锚点)"
+    );
+    // restore 之后的实时 push 检测不受影响:末条 user topic=project,新 push code → 触发
+    mgr.push(ChatMessage::user("帮我重构这段代码"));
+    let marker = mgr
+        .take_topic_marker()
+        .expect("restore 后的实时切换仍应触发");
+    assert!(
+        marker.contains("project") && marker.contains("code"),
+        "marker: {}",
+        marker
+    );
+}
+
 // ============================================================
 // msg-split-phase1:增量写路径基线(persisted_msg_count)+ 全量重写标志(needs_full_rewrite)
 // ============================================================
diff --git a/crates/df-ai/src/context/mod.rs b/crates/df-ai/src/context/mod.rs
index 0c3272e..2f33431 100644
--- a/crates/df-ai/src/context/mod.rs
+++ b/crates/df-ai/src/context/mod.rs
@@ -316,6 +316,10 @@ impl ContextManager {
         }
         self.persisted_msg_count = len;
         self.needs_full_rewrite = false;
+        // 重放历史时 push 会照常跑主题切换检测,历史里"当时已发生"的切换会残留进 marker;
+        // 留着它,加载后首轮 take_topic_marker 就拿到假话题锚点、误插一次切换标记。
+        // 恢复即重置:切换检测只对 restore 之后的实时 push 生效。
+        self.pending_topic_marker = None;
     }
 
     /// 就地替换某条 tool_result 的内容（兼容审批 replace_tool_result）
diff --git a/crates/df-ai/src/context/sanitize.rs b/crates/df-ai/src/context/sanitize.rs
index 3017e3e..de08498 100644
--- a/crates/df-ai/src/context/sanitize.rs
+++ b/crates/df-ai/src/context/sanitize.rs
@@ -196,8 +196,10 @@ pub fn sanitize_messages(messages: Vec<ChatMessage>) -> Vec<ChatMessage> {
 /// 占位与非占位统一改"补头自愈":任何工具结果都不丢(除非无 tool_call_id 的异常数据,无法
 /// 补头配对,只能保留——由协议层兜底)。
 ///
-/// **未闭合 vs TOOL_MISSING_PREFIX 头**:已带 TOOL_MISSING_PREFIX 的 id 视为已配对(出口断言
-/// 补的占位头),不重复补头(否则同 id 双头致 400)。
+/// **未闭合 vs TOOL_MISSING_PREFIX 头**:判定只看 head_ids.contains——真配对(占位头在)由
+/// contains 覆盖,不会重复补头;头不在的 prefix id result(前轮占位头被裁剪丢)即 orphan,
+/// 同样补头自愈。补出的头 id 为前缀叠加(tool_missing_tool_missing_X,双层前缀),头与
+/// result 改写后 id 一致,唯一配对闭合(双层前缀为已知无害副作用)。
 pub fn drop_reverse_orphans(messages: Vec<ChatMessage>) -> Vec<ChatMessage> {
     use std::collections::HashSet;
     // 收集所有保留 assistant 头的 tool_call.id(正向 orphan 处理后残留的头里的 id)。
@@ -227,16 +229,14 @@ pub fn drop_reverse_orphans(messages: Vec<ChatMessage>) -> Vec<ChatMessage> {
             out.push(m);
             continue;
         };
-        // 已配对(头在)→ 原样保留。
+        // 已配对(头在)→ 原样保留。TOOL_MISSING_PREFIX 前缀 id 无需特判:真配对(占位头在)
+        // 已被 contains 覆盖;头不在(前轮占位头被裁剪丢掉)即是 orphan,同样走补头自愈。
+        // 补出的头 id 为前缀叠加(tool_missing_tool_missing_X,双层前缀),头+result 改写后
+        // id 一致,唯一配对闭合,功能正确(双层前缀为已知无害副作用)。
         if head_ids.contains(id) {
             out.push(m);
             continue;
         }
-        // TOOL_MISSING_PREFIX 占位头 id:已被出口断言/上一轮补过,视为配对,不重复补头。
-        if id.starts_with(TOOL_MISSING_PREFIX) {
-            out.push(m);
-            continue;
-        }
         // orphan tool_result(无头)→ **补占位头自愈**(不丢 result)。
         // 头 id 复用 result 的 tool_call_id 精确配对(同 assert_placeholder_pairing 自愈模式)。
         let head_id = format!("{}{}", TOOL_MISSING_PREFIX, id);
@@ -306,13 +306,16 @@ pub fn assert_placeholder_pairing(
         .collect();
 
     // 找 orphan tool_result(id 不在 head_ids)。占位/非占位都需补头(否则 400)。
+    // 注:TOOL_MISSING_PREFIX 前缀 id 不豁免——真配对(占位头在)已被 head_ids.contains
+    // 覆盖;头不在的 prefix id result(前轮占位头被裁剪丢)正是 orphan,必须补头闭合。
+    // 补出的头 id 为前缀叠加(tool_missing_tool_missing_X,双层前缀),唯一配对,功能正确。
     // 单次遍历产出新 Vec:orphan result 前插一个占位头(同 id),其余原样保留保序。
     let mut healed = 0u32;
     let mut out: Vec<ChatMessage> = Vec::with_capacity(messages.len());
     for m in messages.into_iter() {
         if matches!(m.role, MessageRole::Tool) {
             if let Some(id) = m.tool_call_id.as_deref() {
-                if !head_ids.contains(id) && !id.starts_with(TOOL_MISSING_PREFIX) {
+                if !head_ids.contains(id) {
                     // orphan result → 前补占位头(TOOL_MISSING_PREFIX + 原 id,确保唯一且与 result 配对)
                     let head_id = format!("{}{}", TOOL_MISSING_PREFIX, id);
                     let head = ChatMessage::assistant_with_tools(
@@ -419,6 +422,11 @@ pub fn ensure_sequence_legal(messages: Vec<ChatMessage>) -> Vec<ChatMessage> {
                         last.tool_calls.get_or_insert_with(Vec::new).extend(calls);
                     }
                 }
+                // 多模态 parts 随合并迁移:空 content 纯图消息的 content 拼接为空操作,
+                // parts 不迁移则图片片随整条消息丢弃,图对 LLM 隐身
+                if let Some(parts) = m.parts {
+                    last.parts.get_or_insert_with(Vec::new).extend(parts);
+                }
                 merged += 1;
                 continue;
             }
@@ -921,9 +929,11 @@ mod tests {
     }
 
     #[test]
-    fn drop_reverse_orphans_no_redundant_head_for_tool_missing_prefix_id() {
-        // 边界:orphan result 的 id 已是 TOOL_MISSING_PREFIX(出口断言/上轮补过)→ 视为已配对,
-        // 不重复补头(否则同 id 双头致 400)。
+    fn drop_reverse_orphans_heals_prefix_id_orphan_with_nested_prefix_head() {
+        // 边界(盲区修复回归):orphan result 的 id 已是 TOOL_MISSING_PREFIX 但占位头不在
+        // (前轮占位头被裁剪丢)→ 即 orphan,同样补头自愈(旧"前缀即已配对"豁免会吞掉此场景,
+        // 三元组不闭合直送 provider 400)。补出的头 id 为双层前缀叠加
+        // (tool_missing_tool_missing_X),头与 result 改写后 id 一致,唯一配对闭合。
         let msgs = vec![
             ChatMessage::user("问题"),
             ChatMessage::tool_result("tool_missing_already", "已补过头的结果"),
@@ -936,17 +946,39 @@ mod tests {
                 .filter(|m| matches!(m.role, MessageRole::Tool))
                 .count(),
             1,
-            "TOOL_MISSING_PREFIX id 的 result 应保留"
+            "TOOL_MISSING_PREFIX id 的 orphan result 应保留(补头自愈)"
         );
-        // 不补新头(原样保留,无新 TOOL_MISSING_PREFIX 占位头插入)
-        let new_heads = sanitized
+        // 补双层前缀占位头(头 id 含原 id 且以前缀开头)
+        let healed_heads: Vec<&str> = sanitized
             .iter()
             .filter(|m| matches!(m.role, MessageRole::Assistant))
             .filter_map(|m| m.tool_calls.as_ref())
             .flatten()
-            .filter(|c| c.id.starts_with(TOOL_MISSING_PREFIX))
-            .count();
-        assert_eq!(new_heads, 0, "TOOL_MISSING_PREFIX id result 不应重复补头");
+            .map(|c| c.id.as_str())
+            .collect();
+        assert_eq!(
+            healed_heads.len(),
+            1,
+            "prefix id orphan 应补 1 个占位头, 实际 {:?}",
+            healed_heads
+        );
+        assert!(
+            healed_heads[0].starts_with(TOOL_MISSING_PREFIX)
+                && healed_heads[0][TOOL_MISSING_PREFIX.len()..].starts_with(TOOL_MISSING_PREFIX),
+            "补的头 id 应为双层前缀叠加(tool_missing_tool_missing_X), 实际 {}",
+            healed_heads[0]
+        );
+        // result 的 tool_call_id 改写为占位头 id(闭合配对)
+        let result_id = sanitized
+            .iter()
+            .find(|m| matches!(m.role, MessageRole::Tool))
+            .and_then(|m| m.tool_call_id.clone())
+            .expect("应有 tool_result");
+        assert_eq!(
+            result_id,
+            healed_heads[0],
+            "result id 应与补的头 id 一致(闭合配对)"
+        );
     }
 
     #[test]
@@ -1205,4 +1237,21 @@ mod tests {
             sanitized.first().map(|m| format!("{:?}", m.role))
         );
     }
+
+    /// 连续同 role 合并须迁移多模态 parts:空 content 纯图消息与相邻同 role 消息
+    /// 合并时,图片片并入前一条(此前只拼 content,纯图消息整条丢弃,图对 LLM 隐身)
+    #[test]
+    fn sequence_merge_moves_multimodal_parts() {
+        let pure_image = ChatMessage::user_parts(
+            "",
+            vec![crate::provider::ContentPart::image_url("https://x/a.png")],
+        );
+        let fixed = ensure_sequence_legal(vec![pure_image, ChatMessage::user("继续")]);
+
+        assert_eq!(fixed.len(), 1, "连续 user 应合并为一条");
+        let parts = fixed[0].parts.as_ref().expect("图片片应迁移到合并结果");
+        assert_eq!(parts.len(), 1);
+        assert!(parts[0].is_image(), "迁移的应是图片片");
+        assert_eq!(fixed[0].content, "继续");
+    }
 }
diff --git a/crates/df-ai/src/context_helpers.rs b/crates/df-ai/src/context_helpers.rs
index c8a23ad..8f4bb1a 100644
--- a/crates/df-ai/src/context_helpers.rs
+++ b/crates/df-ai/src/context_helpers.rs
@@ -48,6 +48,8 @@ impl Default for TokenEstimator {
 // 2026-08-05(F-260801 Phase4):url 模式无字节可估,仅按 URL 长度估(几十字符≈几 token)会致含图
 // 消息 history_tokens 严重低估 → 预算裁剪不触发 → 多图/长会话超 provider 上限 400。地板按每图
 // ~1600 token 保守估(对齐 Anthropic 图片 token 成本量级),宁可高估触发裁剪也不低估漏裁。
+// 注意单位是 token 不是字符:地板必须在 ×chars_ratio 折扣之后直接加 token,若混进 char_count
+// 会被 0.35 稀释成 560,保底名存实亡。
 const URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR: usize = 1600;
 
 impl TokenEstimator {
@@ -59,6 +61,10 @@ impl TokenEstimator {
     /// 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();
+        // url 图地板单独按 token 累加:地板语义是"每图至少 ~1600 token",必须生效于
+        // ×chars_ratio 折扣之后——若折进 char_count 会被 0.35 稀释成 560,1600 保底失效,
+        // 含 url 图消息的 history_tokens 低估 → 预算裁剪漏触发 → provider 超限 400。
+        let mut url_image_floor_tokens: u32 = 0;
         if let Some(parts) = &msg.parts {
             for p in parts {
                 match p {
@@ -66,19 +72,20 @@ impl TokenEstimator {
                     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
+                        // base64 优先（多模态主载荷），url 次之；url 模式无字节，按地板直接计 token
                         if let Some(b) = base64 {
                             char_count += b.chars().count();
                         } else if url.is_some() {
                             // F-260801 Phase4:url 模式按地板估(URL 长度估严重低估,见 URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR 注)。
-                            char_count += URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR;
+                            url_image_floor_tokens = url_image_floor_tokens
+                                .saturating_add(URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR as u32);
                         }
                     }
                 }
             }
         }
         let content_tokens = (char_count as f32 * self.chars_ratio).ceil() as u32;
-        let mut total = content_tokens + self.per_message_overhead;
+        let mut total = content_tokens + url_image_floor_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 {
@@ -833,8 +840,14 @@ impl WorkingContext {
             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);
+        // L1b: 过去 N 轮内有变更才注入。窗口语义 = 最近 N 轮 [current_turn-N+1, current_turn]:
+        // 变更落在第 current_turn-N 轮(即 N+1 轮前)已出窗。原实现下界取 current_turn-N 且
+        // 比较 >=,把 N+1 轮前的变更也划进窗口(off-by-one 多注一轮,脏段晚一轮才过期)。
+        let threshold = self
+            .version
+            .current_turn
+            .saturating_sub(recent_turns)
+            .saturating_add(1);
         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()
@@ -899,6 +912,12 @@ impl WorkingContext {
             if !items.is_empty() {
                 self.decisions = items;
             }
+        } else {
+            // 解析失败不吞:压缩后决策回填静默丢失会让"决策段凭空消失"无从排查,warn 留痕
+            tracing::warn!(
+                "sync_after_compress: 摘要 JSON 卡片解析失败,decisions 未恢复(卡片 {} 字节)",
+                json_card.len()
+            );
         }
         self.version.reset_all(json_card, self.version.current_turn);
     }
@@ -1674,4 +1693,41 @@ mod tests {
         let out = ctx.build_injection(3);
         assert!(out.is_empty(), "过期后所有段均不注入, 实际: {}", out);
     }
+
+    #[test]
+    fn working_context_injection_window_is_exactly_n_turns() {
+        // 边界:脏窗口 = 最近 N 轮。turn=1 的变更、窗口 3:
+        // current_turn=3 → 第 1 轮是第 3 轮前,恰在窗内(1,2,3 共 3 轮),注入;
+        // current_turn=4 → 第 1 轮是第 4 轮前,出窗不注入(off-by-one bug 下会误注)。
+        let mut ctx = WorkingContext::new();
+        ctx.begin_turn("窗口边界目标", 100); // current_turn=1, goals_changed_at=1
+        ctx.version.current_turn = 3;
+        assert!(
+            ctx.build_injection(3).contains("窗口边界目标"),
+            "第 N 轮前的变更恰在窗内,应注入"
+        );
+        ctx.version.current_turn = 4;
+        assert!(
+            ctx.build_injection(3).is_empty(),
+            "第 N+1 轮前的变更应出窗,不注入"
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn url_image_token_floor_survives_ratio_discount() {
+        // url 图地板语义是"每图至少 ~1600 token",必须生效于 ×chars_ratio 折扣之后:
+        // 若地板折进 char_count 再乘 0.35,1600 被稀释成 ~560,保底失效 → 预算裁剪漏触发。
+        let est = TokenEstimator::default();
+        let msg = ChatMessage::user_parts(
+            "t",
+            vec![crate::provider::ContentPart::image_url("https://example.com/x.png")],
+        );
+        let tokens = est.estimate_message(&msg);
+        assert!(
+            tokens >= URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR as u32,
+            "url 图消息 token({}) 应 >= 地板 {},稀释 bug 下仅 ~565",
+            tokens,
+            URL_IMAGE_TOKEN_FLOOR
+        );
+    }
 }
diff --git a/crates/df-ai/src/intent.rs b/crates/df-ai/src/intent.rs
index 65d0495..ab065b3 100644
--- a/crates/df-ai/src/intent.rs
+++ b/crates/df-ai/src/intent.rs
@@ -420,7 +420,7 @@ fn best_in_group(message: &str, group: &[IntentGroup]) -> Option<(Intent, f32)>
         for rule in cand.rules.iter() {
             // 英文关键词用小写匹配；中文不受 to_lowercase 影响（no-op）。
             let needle = rule.kw.to_lowercase();
-            if lower.contains(&needle) {
+            if kw_matches(&lower, &needle) {
                 score += rule.weight;
                 matched = true;
             }
@@ -437,6 +437,26 @@ fn best_in_group(message: &str, group: &[IntentGroup]) -> Option<(Intent, f32)>
     best
 }
 
+/// 关键词命中判定：ASCII 关键词要求两侧词边界（词字符 = ASCII 字母数字 + 下划线，与正则
+/// `\b` 语义一致），防子串误判——"history" 不命中 "hi"（误判 Chat）、"rapid" 不命中
+/// "api"（误判 Http）。非 ASCII（中文）关键词保持子串语义：中文无词边界概念，直接 contains。
+fn kw_matches(haystack: &str, needle: &str) -> bool {
+    if !needle.is_ascii() {
+        return haystack.contains(needle);
+    }
+    let is_word_char = |c: char| c.is_ascii_alphanumeric() || c == '_';
+    haystack.match_indices(needle).any(|(pos, m)| {
+        haystack[..pos]
+            .chars()
+            .next_back()
+            .map_or(true, |c| !is_word_char(c))
+            && haystack[pos + m.len()..]
+                .chars()
+                .next()
+                .map_or(true, |c| !is_word_char(c))
+    })
+}
+
 // ---- Intent → 工具子集映射 --------------------------------------------------
 
 /// 按 Intent 返回工具名子集。
@@ -854,6 +874,38 @@ mod tests {
         assert_eq!(i, Intent::Http);
     }
 
+    // --- ASCII 关键词词边界（防子串误判） ---
+
+    #[test]
+    fn word_boundary_history_not_chat() {
+        // "history" 内嵌 "hi" 不再判 Chat（无其他关键词 → Unknown）
+        let (i, c) = IntentRecognizer::recognize("show me the history");
+        assert_eq!(i, Intent::Unknown, "history 不应命中 hi, 实际 conf={}", c);
+    }
+
+    #[test]
+    fn word_boundary_rapid_not_http() {
+        // "rapid" 内嵌 "api" 不再判 Http
+        let (i, c) = IntentRecognizer::recognize("rapid growth");
+        assert_eq!(i, Intent::Unknown, "rapid 不应命中 api, 实际 conf={}", c);
+    }
+
+    #[test]
+    fn standalone_english_keywords_still_hit() {
+        // 词边界不误伤独立词命中
+        let (i, _) = IntentRecognizer::recognize("call the api");
+        assert_eq!(i, Intent::Http);
+        let (i, _) = IntentRecognizer::recognize("hi");
+        assert_eq!(i, Intent::Chat);
+    }
+
+    #[test]
+    fn cjk_adjacent_ascii_keyword_still_hits() {
+        // 中文紧邻 ASCII 关键词：非 ASCII 字符算边界,不破坏中文场景命中
+        let (i, _) = IntentRecognizer::recognize("调用这个api");
+        assert_eq!(i, Intent::Http);
+    }
+
     // --- tool_subset_for ---
 
     #[test]
diff --git a/crates/df-ai/src/openai_compat.rs b/crates/df-ai/src/openai_compat.rs
index 2b8941b..bf495d1 100644
--- a/crates/df-ai/src/openai_compat.rs
+++ b/crates/df-ai/src/openai_compat.rs
@@ -522,17 +522,23 @@ impl LlmProvider for OpenAICompatProvider {
                     error!(%status, %body, "LLM API 调用失败(不可重试)");
                     return AttemptOutcome::Fatal(msg);
                 }
-                // body 解析: serde 结构错属 Fatal(响应已成功送达,重试同样失败);
-                // body 读取中途断连在 reqwest 同归 is_decode,重发幂等安全 → 可重试。
-                let body: OpenAiResponse = match resp.json().await {
-                    Ok(b) => b,
+                // body 解析:text 先取再 serde 分层判定:读取中断(text Err,reqwest 归
+                // is_decode 类,重发幂等安全)可重试;JSON 结构错属 Fatal(响应已完整送达,
+                // 重试同败)。Response::json 把 serde 错同包成 is_decode,先 text 后
+                // from_str 才能区分二者,避免确定性结构错被重试白烧预算。
+                let text = match resp.text().await {
+                    Ok(t) => t,
                     Err(e) => {
-                        if e.is_decode() {
-                            return AttemptOutcome::Retryable(format!("响应解码失败(可重试): {}", e));
+                        if is_reqwest_error_retryable(&e) || e.is_decode() {
+                            return AttemptOutcome::Retryable(format!("响应读取失败(可重试): {}", e));
                         }
-                        return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应解析失败: {}", e));
+                        return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应读取失败(不可重试): {}", e));
                     }
                 };
+                let body: OpenAiResponse = match serde_json::from_str(&text) {
+                    Ok(b) => b,
+                    Err(e) => return AttemptOutcome::Fatal(format!("响应解析失败: {}", e)),
+                };
                 let choice = match body.choices.into_iter().next() {
                     Some(c) => c,
                     None => return AttemptOutcome::Fatal("LLM 响应无 choices".to_string()),
@@ -858,6 +864,39 @@ mod tests {
         assert_eq!(c.error.as_deref(), Some("stream error"), "无 message 字段应兜底");
     }
 
+    /// 标准 error 帧不带 choices 键 → 仍须解析出 error(此前 choices 必填,
+    /// 整帧 serde 失败走空 chunk 分支,error 被吞、流呈无声截断)
+    #[test]
+    fn openai_sse_error_frame_without_choices_key_parses() {
+        let mut acc: Option<TokenUsage> = None;
+        let data = r#"{"error":{"message":"insufficient quota","type":"insufficient_quota"}}"#;
+        let c = apply_openai_sse(data, &mut acc);
+        assert!(!c.finished, "error 帧不应走 finished 完成路径");
+        assert_eq!(c.delta, "");
+        assert_eq!(c.error.as_deref(), Some("insufficient quota"));
+        assert!(c.usage.is_none());
+    }
+
+    /// usage 尾帧不带 choices 键(OpenAI include_usage 标准形态)→ 累加进 usage,
+    /// [DONE] 终态带出(此前 choices 必填,该帧被整帧丢弃,usage 永远拿不到)
+    #[test]
+    fn openai_sse_usage_tail_frame_without_choices_key_accumulates() {
+        let mut acc: Option<TokenUsage> = None;
+        let data = r#"{"usage":{"prompt_tokens":7,"completion_tokens":3,"total_tokens":10}}"#;
+        let c = apply_openai_sse(data, &mut acc);
+        assert_eq!(c.delta, "");
+        assert!(!c.finished);
+        let acc_after_tail = acc.as_ref().expect("usage 尾帧应写入累加器");
+        assert_eq!(acc_after_tail.prompt_tokens, 7);
+        assert_eq!(acc_after_tail.completion_tokens, 3);
+
+        let done = apply_openai_sse("[DONE]", &mut acc);
+        assert!(done.finished);
+        let usage = done.usage.expect("[DONE] 应带出累计 usage");
+        assert_eq!(usage.prompt_tokens, 7);
+        assert_eq!(usage.total_tokens, 10);
+    }
+
     // ---------- 多模态 convert_request ----------
 
     /// 含图消息 → content 数组（text + image_url data URI）；纯文本 → 字符串简写
diff --git a/crates/df-ai/src/openai_helpers.rs b/crates/df-ai/src/openai_helpers.rs
index d0d2019..c3a5529 100644
--- a/crates/df-ai/src/openai_helpers.rs
+++ b/crates/df-ai/src/openai_helpers.rs
@@ -191,6 +191,10 @@ impl From<OpenAiUsageRaw> for OpenAiUsage {
 /// SSE 流式响应 chunk
 #[derive(Debug, Deserialize)]
 pub(crate) struct OpenAiStreamChunk {
+    /// 流式 choice 数组。标准 error 帧(`{"error":{..}}`)与 usage 尾帧均不带 choices 键,
+    /// 缺省为空数组才能整帧解析成功;必填会让这类合法帧 serde 失败走空 chunk 分支,
+    /// 流呈无声截断。
+    #[serde(default)]
     pub choices: Vec<OpenAiStreamChoice>,
     /// 末 chunk（choices 为空）携带的累计 usage
     #[serde(default)]
@@ -204,11 +208,13 @@ pub(crate) struct OpenAiStreamChunk {
 
 #[derive(Debug, Deserialize)]
 pub(crate) struct OpenAiStreamChoice {
+    /// 部分 usage 尾帧的 choice 仅带 finish_reason 无 delta 键,缺省按空 delta 处理
+    #[serde(default)]
     pub delta: OpenAiStreamDelta,
     pub finish_reason: Option<String>,
 }
 
-#[derive(Debug, Deserialize)]
+#[derive(Debug, Default, Deserialize)]
 pub(crate) struct OpenAiStreamDelta {
     pub content: Option<String>,
     pub tool_calls: Option<Vec<OpenAiStreamToolCall>>,
@@ -219,6 +225,8 @@ pub(crate) struct OpenAiStreamDelta {
 
 #[derive(Debug, Deserialize)]
 pub(crate) struct OpenAiStreamToolCall {
+    /// 部分端点 tool_call 增量省略 index,缺省 0(单工具调用场景语义等价)
+    #[serde(default)]
     pub index: u32,
     pub id: Option<String>,
     pub function: Option<OpenAiStreamFunction>,
@@ -299,10 +307,13 @@ pub(crate) fn apply_openai_sse(data: &str, usage_accum: &mut Option<TokenUsage>)
             }
             if let Some(choice) = chunk.choices.into_iter().next() {
                 let delta_text = choice.delta.content.unwrap_or_default();
-                // "length" = max_tokens 截断，属正常终止（非断连），纳入 finished
-                let finished = choice.finish_reason.as_deref() == Some("stop")
-                    || choice.finish_reason.as_deref() == Some("tool_calls")
-                    || choice.finish_reason.as_deref() == Some("length");
+                // 终态 finish_reason：stop（正常结束）/ tool_calls（转交工具执行）/
+                // length（max_tokens 截断，属正常终止非断连）/ content_filter（内容审查拦截）。
+                // content_filter 的流部分 provider 不发 [DONE] 帧，不纳入终态会一直悬挂
+                let finished = matches!(
+                    choice.finish_reason.as_deref(),
+                    Some("stop") | Some("tool_calls") | Some("length") | Some("content_filter")
+                );
 
                 let tool_calls = choice.delta.tool_calls.map(|tcs| {
                     tcs.into_iter()
@@ -411,4 +422,21 @@ mod tests {
         assert_eq!(usage.prompt_cache_hit_tokens, 64);
         assert_eq!(usage.prompt_cache_miss_tokens, 36);
     }
+
+    /// content_filter 属终态:敏感内容拦截的流部分 provider 不发 [DONE] 帧,
+    /// 必须靠 finish_reason 收敛,否则悬挂;未列入终态的 finish_reason 保持非终态
+    #[test]
+    fn finish_reason_content_filter_is_terminal() {
+        let data = r#"{"choices":[{"delta":{"content":""},"finish_reason":"content_filter"}]}"#;
+        let mut accum = None;
+        let chunk = apply_openai_sse(data, &mut accum);
+        assert!(chunk.finished, "content_filter 应收敛为终态,不再悬挂");
+
+        let mut accum2 = None;
+        let chunk2 = apply_openai_sse(
+            r#"{"choices":[{"delta":{"content":"x"},"finish_reason":null}]}"#,
+            &mut accum2,
+        );
+        assert!(!chunk2.finished, "无终态 finish_reason 的普通 delta 不应终结");
+    }
 }
diff --git a/crates/df-ai/src/sse_parser.rs b/crates/df-ai/src/sse_parser.rs
index 4774023..1cb5761 100644
--- a/crates/df-ai/src/sse_parser.rs
+++ b/crates/df-ai/src/sse_parser.rs
@@ -17,7 +17,8 @@
 //!   data: 前缀提取)
 //! - 多字节续接:事件体只在定位到完整分隔符后才解码,跨 chunk 的多字节字符在
 //!   buffer 中天然拼接复原(分隔符为 ASCII,不落在多字节序列中间)
-//! - 容错:解析失败时跳过该事件继续,不中断流;buffer 设 `BUF_MAX` 上限防 OOM
+//! - 容错:解析失败时跳过该事件继续,不中断流;buffer 设 `BUF_MAX` 上限防 OOM,
+//!   超限时按事件边界对齐保尾裁剪(丢最旧的超限事件整体),不产出半截破损事件
 //! - 返回 Vec<String>(每个元素是一个事件 data 字段拼接内容)
 
 use futures::Stream;
@@ -35,6 +36,9 @@ const BUF_MAX: usize = 1 << 20; // 1 MiB
 pub struct SseStream<S> {
     inner: S,
     buffer: Vec<u8>,
+    /// 超限裁剪置位:无边界的超限事件已整体丢弃,但其尾部字节仍在后续 chunk 中,
+    /// 到达收尾 boundary 前的数据须静默吞掉,避免残缺事件体被当完整事件产出
+    skip_partial: bool,
 }
 
 impl<S> SseStream<S>
@@ -45,6 +49,7 @@ where
         Self {
             inner,
             buffer: Vec::with_capacity(8192),
+            skip_partial: false,
         }
     }
 
@@ -62,6 +67,17 @@ where
     /// 字符在 buffer 中天然拼接复原(分隔符为 ASCII,不会落在多字节序列中间)。
     /// 解码用 `String::from_utf8`(失败再降级 lossy),避免把合法多字节误判为残缺。
     fn parse_events(&mut self) -> Vec<SseEvent> {
+        // 超限裁剪收尾:被整体丢弃的残缺事件,其后续字节以首个 boundary 收尾,
+        // 此处静默吞掉不产出,之后的正常事件恢复正常解析
+        if self.skip_partial {
+            match Self::find_event_boundary(&self.buffer) {
+                Some((pos, len)) => {
+                    self.buffer.drain(..pos + len);
+                    self.skip_partial = false;
+                }
+                None => return Vec::new(),
+            }
+        }
         let mut events = Vec::new();
         loop {
             // 同时识别三种分隔符,取最早出现的位置与该分隔符的字节长度
@@ -149,10 +165,23 @@ where
                 Poll::Ready(Some(Ok(chunk))) => {
                     self.buffer.extend_from_slice(&chunk);
                     // 防御:缓冲区不应无限增长。正常情况下 parse_events 会持续消费,
-                    // 仅当上游持续不发分隔符(畸形流)时才触发,此处裁掉头部旧数据避免 OOM。
+                    // 超限只发生在单个事件体超过 BUF_MAX 的场景(畸形上游不发分隔符,
+                    // 或超大单事件)。按字节盲截头部会把半截事件体留给后续解析,产出
+                    // 破损 JSON 且无法复原;改为对齐事件边界的保尾裁剪:
+                    // - 已有完整分隔符 → 最旧的一个事件(超限源头)整体丢弃,保留的
+                    //   数据从干净的事件起点开始,后续事件解析不受损;
+                    // - 全程无分隔符 → 整体丢弃并置 skip_partial,该事件的收尾字节
+                    //   到达时静默吞掉。
                     if self.buffer.len() > BUF_MAX {
-                        let drop_n = self.buffer.len() - BUF_MAX;
-                        self.buffer.drain(..drop_n);
+                        match Self::find_event_boundary(&self.buffer) {
+                            Some((pos, len)) => {
+                                self.buffer.drain(..pos + len);
+                            }
+                            None => {
+                                self.buffer.clear();
+                                self.skip_partial = true;
+                            }
+                        }
                     }
                     continue;
                 }
@@ -160,8 +189,9 @@ where
                     return Poll::Ready(Some(Err(format!("SSE 流读取错误: {}", e))));
                 }
                 Poll::Ready(None) => {
-                    // 流结束,处理 buffer 中的剩余数据(可能没有 \n\n 结束的最后一段)
-                    if !self.buffer.is_empty() {
+                    // 流结束,处理 buffer 中的剩余数据(可能没有 \n\n 结束的最后一段);
+                    // skip_partial 置位时剩余数据是被丢弃残缺事件的尾段,不得溢出为事件
+                    if !self.buffer.is_empty() && !self.skip_partial {
                         // 解码:优先严格 UTF-8(EOF 无下一 chunk 可拼接,
                         // 残缺多字节尾部只能尽力而为,降级 lossy 不崩)
                         let mut remaining = match String::from_utf8(self.buffer.clone()) {
@@ -185,3 +215,58 @@ where
         }
     }
 }
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use futures::stream;
+
+    /// 构造只含 Ok chunk 的内存流,跑完整个 SseStream,返回拍平的事件序列
+    fn run_chunks(chunks: Vec<String>) -> Vec<SseEvent> {
+        use futures::StreamExt;
+        let items: Vec<Result<bytes::Bytes, reqwest::Error>> = chunks
+            .into_iter()
+            .map(|c| Ok(bytes::Bytes::from(c)))
+            .collect();
+        let mut s = SseStream::new(stream::iter(items));
+        futures::executor::block_on(async {
+            let mut out = Vec::new();
+            while let Some(item) = s.next().await {
+                out.extend(item.expect("测试流不应产生错误"));
+            }
+            out
+        })
+    }
+
+    /// 回归:正常多事件流照常解析
+    #[test]
+    fn normal_events_parse() {
+        let events = run_chunks(vec![
+            "data: {\"a\":1}\n\n".into(),
+            "data: {\"b\":2}\n\n".into(),
+        ]);
+        assert_eq!(events, vec!["{\"a\":1}".to_string(), "{\"b\":2}".to_string()]);
+    }
+
+    /// 超限单事件(末尾带完整分隔符)整体丢弃:不产出半截破损事件,后续正常事件照常解析。
+    /// 旧按字节截头实现会把残留尾部 "data: TAIL" 行当伪事件产出
+    #[test]
+    fn oversize_event_with_boundary_dropped_whole() {
+        let giant = format!("data: {}\ndata: TAIL\n\n", "x".repeat(BUF_MAX));
+        let events = run_chunks(vec![giant, "data: {\"ok\":1}\n\n".into()]);
+        assert_eq!(events, vec!["{\"ok\":1}".to_string()]);
+    }
+
+    /// 验收:超限注入(无边界大块)丢弃后,残缺事件收尾静默吞掉,后续正常事件仍可解析。
+    /// 旧按字节截头实现会把 STALE-TAIL 残段当伪事件产出
+    #[test]
+    fn oversize_boundaryless_blob_then_normal_events_still_parse() {
+        let events = run_chunks(vec![
+            "x".repeat(BUF_MAX + 100),
+            "data: STALE-TAIL\n\n".into(),
+            "data: {\"ok\":1}\n\n".into(),
+            "data: [DONE]\n\n".into(),
+        ]);
+        assert_eq!(events, vec!["{\"ok\":1}".to_string(), "[DONE]".to_string()]);
+    }
+}