From d809cf4b187d354c5ff082d18631c9a6a3028113 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=E7=BB=9D=E5=B0=98?= <237809796@qq.com>
Date: Mon, 15 Jun 2026 05:48:47 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E5=A4=8D:=20B-22=20=E5=89=8D=E5=90=8E?=
 =?UTF-8?q?=E7=AB=AF=E7=8A=B6=E6=80=81=E5=90=8C=E6=AD=A5(ai=5Fis=5Fgenerat?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

commands.rs 加 ai_is_generating IPC(读 session.generating)+lib.rs 注册;useAiSend sendMessage 预检先 invoke('ai_is_generating')查后端真值:后端 generating=true 时入队(撞 QUEUE_LIMIT 抛错)+本地 streaming=false 则复位 streaming=true 让用户感知,IPC 失败退化为 false 不阻断。消除前端 streaming 与后端 generating 不同步致预检放行撞拦截。批6 w8qbkxxvz,cargo+vue-tsc 0
---
 src-tauri/src/commands/ai/commands.rs | 12 ++++++++++++
 src-tauri/src/lib.rs                  |  1 +
 src/composables/ai/useAiSend.ts       | 27 +++++++++++++++++++++++++++
 3 files changed, 40 insertions(+)

diff --git a/src-tauri/src/commands/ai/commands.rs b/src-tauri/src/commands/ai/commands.rs
index dffe744..0c84954 100644
--- a/src-tauri/src/commands/ai/commands.rs
+++ b/src-tauri/src/commands/ai/commands.rs
@@ -25,6 +25,18 @@ use super::AiChatEvent;
 // 发送 / 审批 / 控制
 // ============================================================
 
+/// 查询后端真实 generating 状态(B-260615-22:方案 A 发送前 IPC 查后端真值)
+///
+/// 前端 `state.streaming` 与后端 `AiSession.generating` 各自维护:
+/// 后端 loop 异常退出 / AiError 已复位 generating=false 时,前端若仅查本地 streaming
+/// 可能仍为 true(或反之),预检放行后撞后端 `ai_chat_send` 的 generating 拦截。
+/// 发送前调此命令取后端真值,据之与本地 streaming 对齐,消除状态不同步。
+#[tauri::command]
+pub async fn ai_is_generating(state: State<'_, AppState>) -> Result<bool, String> {
+    let session = state.ai_session.lock().await;
+    Ok(session.generating)
+}
+
 /// 发送消息并获取流式 AI 响应
 ///
 /// 非阻塞：立即返回 "ok"，通过 ai-chat-event 事件流式推送
diff --git a/src-tauri/src/lib.rs b/src-tauri/src/lib.rs
index df27fab..2b39404 100644
--- a/src-tauri/src/lib.rs
+++ b/src-tauri/src/lib.rs
@@ -73,6 +73,7 @@ pub fn run() {
             commands::ai::ai_approve,
             commands::ai::ai_pending_tool_calls,
             commands::ai::ai_chat_clear,
+            commands::ai::ai_is_generating,
             commands::ai::ai_list_providers,
             commands::ai::ai_save_provider,
             commands::ai::ai_set_provider,
diff --git a/src/composables/ai/useAiSend.ts b/src/composables/ai/useAiSend.ts
index 55a6b7e..ae1e248 100644
--- a/src/composables/ai/useAiSend.ts
+++ b/src/composables/ai/useAiSend.ts
@@ -9,6 +9,7 @@
 //! - sendMessage 调 useAiStream.resetStreamWatchdog
 //! - drainQueue 在 sendMessage 完成后由 handleEvent(AiCompleted) 调用 — 故 drainQueue 必须为模块级 export
 
+import { invoke } from '@tauri-apps/api/core'
 import { aiApi } from '../../api'
 import { useAppSettingsStore } from '../../stores/appSettings'
 import { state } from '../../stores/ai'
@@ -32,6 +33,32 @@ export function drainQueue() {
 async function sendMessage(text: string, skill?: string) {
   if (!text.trim()) return
 
+  // B-260615-22(方案 A):发送前 IPC 查后端真实 generating。
+  // 前端 state.streaming 与后端 AiSession.generating 各自维护:后端 loop 异常退出/
+  // AiError 已复位 generating=false 时,本地 streaming 可能仍为 false(状态不同步),
+  // 仅查本地预检会放行,随后撞 ai_chat_send:45 的 generating 拦截。此处对齐后端真值。
+  let backendGenerating = false
+  try {
+    backendGenerating = await invoke<boolean>('ai_is_generating')
+  } catch {
+    // IPC 失败不阻断发送:退化到仅靠本地 streaming 预检(原行为),让 ai_chat_send 兜底。
+    backendGenerating = false
+  }
+  if (backendGenerating) {
+    if (state.queue.length >= QUEUE_LIMIT) {
+      throw new Error(`待发送队列已满（最多 ${QUEUE_LIMIT} 条）`)
+    }
+    // 后端真在生成但本地 streaming 已复位(false):状态不同步——对齐本地 streaming=true
+    // 让用户感知(禁用输入框等),并入队等待 AiCompleted 续发;不入队则消息静默丢失。
+    if (!state.streaming) {
+      state.streaming = true
+    }
+    state.queue.push({ text: text.trim(), skill: skill || undefined })
+    return
+  }
+
+  // 本地 streaming=true 但后端 generating=false(看门狗/AiError 已复位本地,或反向不同步):
+  // 后端可接收,本地直接进入发送(无需复位 streaming)。
   // 生成中：进入待发送队列，当前对话完成后(AiCompleted)由 drainQueue 自动续发
   if (state.streaming) {
     if (state.queue.length >= QUEUE_LIMIT) {