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// Package ai 用工厂模式封装对战 AI：
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// - LLM Provider（讯飞星火 Lite / DeepSeek，OpenAI 兼容接口）负责"思考"
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// - 本地规则 AI 负责兜底（LLM 未配置、超时或返回非法决策时接管）
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// - 难度（easy/medium/hard）通过提示词与候选着法筛选实现
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package ai
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import (
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"bytes"
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"context"
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"encoding/json"
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"errors"
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"fmt"
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"io"
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"net/http"
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"regexp"
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"strings"
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"time"
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"nl-game-api-gin/internal/config"
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)
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// LLMClient OpenAI 兼容格式的大模型 HTTP 客户端
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type LLMClient struct {
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BaseURL string // 接口基础地址（如 https://api.deepseek.com/v1）
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APIKey string // 鉴权密钥
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Model string // 模型名（如 lite / deepseek-chat）
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http *http.Client // 复用的 HTTP 客户端
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}
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// newLLMClient 根据配置构造客户端（Key 为空返回 nil 表示不可用）
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func newLLMClient(conf config.LLMConf) *LLMClient {
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if conf.APIKey == "" {
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return nil
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}
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return &LLMClient{
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BaseURL: conf.BaseURL,
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APIKey: conf.APIKey,
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Model: conf.Model,
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http: &http.Client{Timeout: 20 * time.Second},
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}
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}
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// chatMessage OpenAI 格式的对话消息
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type chatMessage struct {
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Role string `json:"role"` // system / user / assistant
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Content string `json:"content"` // 消息内容
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}
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// chatRequest OpenAI 格式的补全请求
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type chatRequest struct {
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Model string `json:"model"` // 模型名
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Messages []chatMessage `json:"messages"` // 对话消息
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Temperature float64 `json:"temperature"` // 采样温度（难度越低越随机）
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MaxTokens int `json:"max_tokens"` // 最大生成长度
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}
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// chatResponse OpenAI 格式的补全响应（只取需要的字段）
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type chatResponse struct {
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Choices []struct {
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Message struct {
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Content string `json:"content"`
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} `json:"message"`
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} `json:"choices"`
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Error *struct {
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Message string `json:"message"`
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} `json:"error"`
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}
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// 并发抢答策略：每次决策同时发出 3 路请求，先通过校验者胜出；单路请求限时 6 秒
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const (
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chatParallel = 3
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chatAttemptTimeout = 6 * time.Second
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)
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// Chat 发送一轮对话请求（并发抢答 + 返回校验），返回模型输出文本。
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// 同时异步发出 chatParallel 路相同请求，结果逐个校验：
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// 第一个通过校验的立即采用（其余在途请求自动取消）；全部失败才汇总错误返回。
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// 相比串行重试，网络抖动时无需退避等待，正常时延迟等于最快一路
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func (c *LLMClient) Chat(ctx context.Context, system, user string, temperature float64) (string, error) {
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raceCtx, cancel := context.WithCancel(ctx)
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defer cancel() // 胜出后取消其余在途请求
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results := make(chan error, chatParallel)
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contents := make(chan string, chatParallel)
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for i := 0; i < chatParallel; i++ {
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go func() {
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content, err := c.chatOnce(raceCtx, system, user, temperature)
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if err == nil {
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contents <- content
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results <- nil
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return
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}
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results <- err
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}()
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}
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// 等待全部返回并逐个校验（chatOnce 内已完成三层校验），一有合格结果立刻采用
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uniqErrs := []string{}
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seen := map[string]bool{}
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for i := 0; i < chatParallel; i++ {
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select {
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case <-ctx.Done():
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return "", fmt.Errorf("等待模型返回超时：%w", ctx.Err())
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case err := <-results:
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if err == nil {
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return <-contents, nil
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}
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if msg := err.Error(); !seen[msg] {
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seen[msg] = true
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uniqErrs = append(uniqErrs, msg)
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}
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}
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}
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return "", fmt.Errorf("%d 路并发请求全部失败：%s", chatParallel, strings.Join(uniqErrs, "；"))
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}
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// chatOnce 单路请求 + 三层返回校验（HTTP 状态码 → 响应体结构 → 内容非空）
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func (c *LLMClient) chatOnce(ctx context.Context, system, user string, temperature float64) (content string, err error) {
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attemptCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, chatAttemptTimeout)
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defer cancel()
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body, _ := json.Marshal(chatRequest{
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Model: c.Model,
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Messages: []chatMessage{
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{Role: "system", Content: system},
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{Role: "user", Content: user},
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},
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Temperature: temperature,
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MaxTokens: 300,
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})
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req, err := http.NewRequestWithContext(attemptCtx, "POST", c.BaseURL+"/chat/completions", bytes.NewReader(body))
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if err != nil {
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return "", err
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}
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req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
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req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.APIKey)
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res, err := c.http.Do(req)
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if err != nil {
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return "", fmt.Errorf("请求失败：%w", err)
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}
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defer res.Body.Close()
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// 防御超大响应体：最多读 1MB
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raw, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(res.Body, 1<<20))
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// 校验一：HTTP 状态码（错误信息带状态码与响应体片段，便于后台测试时定位）
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if res.StatusCode < 200 || res.StatusCode >= 300 {
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return "", fmt.Errorf("HTTP %d：%s", res.StatusCode, bodySnippet(raw))
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}
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// 校验二：响应体必须是结构完整的 JSON
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var parsed chatResponse
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if jerr := json.Unmarshal(raw, &parsed); jerr != nil {
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return "", fmt.Errorf("响应不是合法 JSON：%s", bodySnippet(raw))
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}
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if parsed.Error != nil {
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return "", errors.New(parsed.Error.Message)
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}
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if len(parsed.Choices) == 0 {
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return "", errors.New("模型未返回任何候选内容")
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}
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// 校验三：输出内容非空
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content = strings.TrimSpace(parsed.Choices[0].Message.Content)
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if content == "" {
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return "", errors.New("模型返回了空内容")
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}
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return content, nil
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}
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// bodySnippet 截取响应体前 200 字符用于报错展示（避免日志被撑爆）
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func bodySnippet(raw []byte) string {
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s := strings.TrimSpace(string(raw))
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if runes := []rune(s); len(runes) > 200 {
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s = string(runes[:200]) + "…"
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}
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if s == "" {
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return "（空响应体）"
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}
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return s
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}
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// ChatDecision 请求一次"从候选中选编号"的决策并校验输出：
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// 模型输出不是合法 JSON 或 choice 越界时，追加纠错指令自动重问一次（传输层故障由 Chat 的并发抢答兜底）
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func (c *LLMClient) ChatDecision(ctx context.Context, system, user string, temperature float64, maxChoice int) (*llmDecision, error) {
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sys := system
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var lastErr error
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for attempt := 0; attempt < 2; attempt++ {
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output, err := c.Chat(ctx, sys, user, temperature)
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if err != nil {
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return nil, err
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}
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d, perr := parseDecision(output, maxChoice)
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if perr == nil {
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return d, nil
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}
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lastErr = perr
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sys = system + fmt.Sprintf(
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"注意：你上一次的输出无法解析（%v）。必须只输出一个 JSON 对象，choice 取值范围 0~%d，不要任何多余文字。",
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perr, maxChoice)
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}
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return nil, fmt.Errorf("模型输出连续两次未通过校验：%w", lastErr)
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}
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// jsonBlockRe 从模型输出中提取第一个 JSON 对象（模型偶尔会包 markdown 代码块）
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var jsonBlockRe = regexp.MustCompile(`\{[\s\S]*\}`)
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// llmDecision LLM 决策的统一 JSON 结构：从候选列表中选一项 + 一句台词
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type llmDecision struct {
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Choice int `json:"choice"` // 候选编号
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Say string `json:"say"` // 台词（可为空）
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}
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// parseDecision 解析模型输出中的决策 JSON，choice 越界视为失败
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func parseDecision(output string, maxChoice int) (*llmDecision, error) {
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match := jsonBlockRe.FindString(output)
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if match == "" {
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return nil, errors.New("输出中没有 JSON")
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}
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var d llmDecision
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if err := json.Unmarshal([]byte(match), &d); err != nil {
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return nil, err
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}
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if d.Choice < 0 || d.Choice > maxChoice {
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return nil, fmt.Errorf("choice=%d 越界", d.Choice)
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}
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|
// 台词过长时截断，避免刷屏
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runes := []rune(d.Say)
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if len(runes) > 40 {
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d.Say = string(runes[:40])
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}
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return &d, nil
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}
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