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改用甲骨文机上已有的 ai-gateway (129.146.203.203:5100)：它本身就 OpenAI 兼容，内部串联 nvidia/gemini/ollama 并轮换 4 个 Gemini key， 比在客户端自己串联更能吸收单厂商的配额和超时。回包里的 provider 字段透传为 meta.upstream，网关侧发生降级时前端也看得见。 fix(ai): 目录里两个 NVIDIA 模型 id 根本不存在 - qwen/qwen2.5-72b-instruct 和 deepseek-ai/deepseek-r1 是我凭印象写的， 实际 GET /v1/models 里没有，调用一律 404 - 改为该账号清单里确实存在的 nemotron-49b / mistral-large， 并在注释里写明 id 必须取自实时清单、不能猜 fix(ai): 请求被本机代理劫持导致网关不可达 - requests 默认读 HTTP_PROXY/ALL_PROXY，把发往甲骨文公网 IP 的请求 也塞进了 127.0.0.1:7897，120s 后超时 - 按 provider 区分：境外厂商(Gemini/NVIDIA)仍走代理，自建网关直连 (session.trust_env=False) fix(ai): 承诺的按模型裁剪从未实现 - 模块注释写着 payload 按 (模型窗口, 天数预算) 取小者裁剪，但实际是 用全局预算构建一次 prompt 发给链上所有模型；365 天数据对 Gemini 的 1M 窗口无碍，却会撑爆 128k 的模型 - 新增 max_days_for()，在循环内按各模型窗口分别构建 prompt fix(ai): 推理模型的思考过程吃光输出预算 - 网关首选 nemotron-3-ultra-550b 是推理模型，回答前先输出一段 chain-of-thought；默认 1024 tokens 全被思考占用，JSON 还没开始 就被截断 - max_tokens 改为可按 provider 声明，网关条目给 3000 fix(ai): 配置在 import 时被冻结 - DEFAULT_CHAIN/TIMEOUT/DAY_BUDGET 是模块级常量，改环境变量不生效， 且让开发机 .env 泄漏进测试进程（测试会读到真实 key 和链配置） - 改为 default_chain()/default_timeout()/default_day_budget() 按调用读取 - conftest 增加 autouse fixture 清空全部 AI_* 变量，测试不再继承 .env 测试 (184 passed, 1 skipped): - 新增 TestGatewayProvider: 透传 upstream、目标 URL/鉴权头、 token 失效时继续降级 - 新增 TestProxyPolicy: 境外厂商与自建端点的代理策略相反 - 新增 TestPerModelSizing: 128k 模型收到的 prompt 必须小于 1M 模型 - 新增 TestMaxTokens: 推理端点预算大于默认，且真正写进两种 payload - 新增 TestLazyConfig: 改环境变量立即生效 - mock 目标从 requests.post 改为 requests.Session.post 实测: 网关链路可返回合法 JSON，但 nemotron-550B 排队较久（约 160s）， 故 AI_TIMEOUT_SECONDS 默认调到 180。 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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773 B
JSON
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{
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"name": "garmin-health-lab",
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"version": "0.1.0",
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"description": "佳明健康数据分析平台 - React 前端 + Flask 后端",
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"private": true,
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"workspaces": [
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"client"
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],
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"scripts": {
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"dev": "concurrently -n backend,client -c blue,green \"npm run dev:backend\" \"npm run dev:client\"",
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"dev:backend": "cd backend && BACKEND_PORT=5000 .venv/bin/python app.py",
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"dev:client": "npm start --workspace=client",
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"build": "npm run build --workspace=client",
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"typecheck": "npm run typecheck --workspace=client",
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"test": "cd backend && .venv/bin/python -m pytest",
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"setup:backend": "cd backend && python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt"
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},
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"devDependencies": {
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"concurrently": "^8.2.0"
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}
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}
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