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services/ai.py: - 模型目录（catalog）按短 id 索引，业务代码不感知厂商 gemini-flash (Google, 1M 上下文) llama-70b / qwen-72b / deepseek-r1 (NVIDIA NIM, 128k) 仅注册纯文本模型，不含视觉模型 - 两个 provider: GeminiProvider、OpenAICompatProvider （后者兼容 NVIDIA NIM / Ollama / vLLM） - 大上下文: 每日指标序列化为 CSV 而非 JSON，同样的数据 token 数约为 1/4，一整年历史仍远小于最小的 128k 窗口；按 AI_DAY_BUDGET 截断 - 兜底链: 首选模型超时/报错/返回无法解析的文本时自动降级到下一个， meta.fallbackFrom 记录降级路径 - 响应解析容忍 markdown 代码块包裹和 JSON 前的多余句子 services/analysis.py: - get_ai_recommendations(): 所有模型都失败时回落到规则引擎， 端点始终 200，meta.source 区分 ai / rules routes/analysis.py: - GET /api/analysis/models 列出模型及各自是否已配置密钥 - GET /api/analysis/ai-recommendations?model=&days= tests/test_ai.py (59 通过, 全程 mock 不联网): - prompt: 大预算截断保留最新的天、缺失指标不写成 "None"、 一年数据估算 token 数上界 - 解析: 代码块包裹/前置句子/单对象/非法 priority/空建议 等 7 种畸形输入 - provider: 超时、HTTP 4xx/5xx、响应结构异常均转为 AIError； 未配置密钥时不发出任何请求 - 兜底: gemini 超时后 llama 接管、首个成功则不再调用第二个 - 端点: /models 不泄漏 API key；无密钥时仍返回 200 + 规则建议 密钥一律从环境变量读取，.env.example 只留空占位符。 全量: 161 passed, 1 skipped Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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1.3 KiB
Python
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"""Analysis routes: trends + recommendations."""
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from flask import Blueprint, request, g, jsonify
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from auth import require_auth
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from services import analysis as analysis_svc
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from services import ai as ai_svc
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bp = Blueprint("analysis", __name__)
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@bp.route("/trends", methods=["GET"])
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@require_auth
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def trends():
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metric = request.args.get("metricType", "steps")
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s = request.args.get("startDate")
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e = request.args.get("endDate")
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return jsonify(analysis_svc.get_trends(metric, g.user_id, s, e))
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@bp.route("/recommendations", methods=["GET"])
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@require_auth
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def recommendations():
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return jsonify(analysis_svc.get_recommendations(g.user_id))
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@bp.route("/models", methods=["GET"])
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@require_auth
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def models():
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"""Available LLMs and whether each one has credentials configured."""
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return jsonify(ai_svc.list_models())
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@bp.route("/ai-recommendations", methods=["GET"])
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@require_auth
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def ai_recommendations():
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"""LLM recommendations. `?model=` picks one; omit it to use the chain.
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Always 200: when no model succeeds the rule engine answers instead, and
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meta.source says which produced the result.
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"""
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model = request.args.get("model") or None
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days = request.args.get("days", type=int)
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return jsonify(analysis_svc.get_ai_recommendations(g.user_id, model, days))
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