fix: v0.5.5 全量复检修复 — 图片 token 估算缺失（压缩预算失真）+ 过时文案清理

背景：v0.5.4 多模态增强（多轮图片记忆 + 总开关 + DeepSeek vision）发布后的
全量全方位复检，重点核查新增功能的跨模块边界。

复检通过项（无回归确认）:
- 多轮图片记忆 × 五家 adapter：Anthropic（base64 块）/ OpenAI（image_url
  parts）/ Ollama（纯 base64 数组）/ Agnes / MiMo 均正确处理恢复的历史 images
- 多轮图片记忆 × 引擎运行时压缩：摘要请求仅含文本（图片不进摘要调用）；
  toKeep 消息的 images 原样保留；孤立 tool 消息配对逻辑不受影响
- 多轮图片记忆 × 摘要服务：maybeSummarize 用截断文本 transcript，无图片干扰
- history 组装 slice(0,-1) × 图片恢复无冲突（当前消息 images 走独立通道）
- 编辑重发/重新生成路径与图片恢复同源（attachments.preview），行为一致

修复项:
- P1 token 估算器完全忽略 images（estimateMessagesTokens）：
  带 10 张图的消息被按纯文本估算。影响：压缩 keepBudget 严重低估 →
  压缩后实际 token 仍超 80% 阈值 → 反复触发压缩循环（每轮多一次 LLM
  摘要调用）；上下文占用显示严重失真。修复：每张图按 1000 tokens 计入
  （1024px 压缩图在主流 Provider 约 700~1500 视觉 token，取保守上界）
- 文案清理：ChatInput 附件按钮 Tooltip 硬编码"DeepSeek 不支持图片"改为
  按拒绝原因区分（开关未开启 vs 当前模型不支持）；openai-format.ts 共享层
  注释更新（DeepSeek vision 已支持，非 vision 模型才丢弃）

测试（243 → 245 用例）:
- 新增 token 估算图片用例 ×2：带 images 消息按每张 1000 tokens 计入 /
  无 images 字段消息行为不变（向后兼容）

验证: lint 0 / typecheck 双工程 0 / test:electron 245 全过 / build 成功

electron/harness/utils/__tests__/token-estimator.test.ts

@@ -37,6 +37,27 @@ describe('estimateStringTokens', () => {
 });
 
 describe('estimateMessagesTokens', () => {
+  // ===== v0.5.5: 图片 token 估算（多轮图片记忆场景） =====
+
+  it('带 images 的消息按每张 1000 tokens 计入（v0.5.5 — 此前完全忽略）', () => {
+    const textOnly = estimateMessagesTokens([{ content: '看这张图', role: 'user' } as never]);
+    const withImage = estimateMessagesTokens([
+      { content: '看这张图', role: 'user', images: [{ url: 'data:image/jpeg;base64,x' }] } as never,
+    ]);
+    // 差值 = 1 张图的估算（1000）
+    expect(withImage - textOnly).toBe(1000);
+
+    const withThree = estimateMessagesTokens([
+      { content: '', role: 'user', images: [{ url: 'a' }, { url: 'b' }, { url: 'c' }] } as never,
+    ]);
+    // 3 张图 + 消息开销（content 为空 = 0）
+    expect(withThree).toBe(3 * 1000 + 4);
+  });
+
+  it('无 images 字段的消息行为不变（向后兼容）', () => {
+    expect(estimateMessagesTokens([{ content: 'abc', role: 'user' } as never])).toBe(4 + 1);
+  });
+
   it('每条消息计入结构性开销（4 tokens）', () => {
     const msgs = [{ content: '' }, { content: '' }];
     expect(estimateMessagesTokens(msgs)).toBe(8); // 2 * 4 overhead

electron/harness/utils/token-estimator.ts

@@ -20,17 +20,18 @@
  */
 
 // 中日韩统一表意文字 + 全角标点 + 日文假名 + 韩文谚文
-const CJK_REGEX = /[\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\u3000-\u303f\uff00-\uffef\u3040-\u309f\u30a0-\u30ff\uac00-\ud7af]/;
+const CJK_REGEX =
+  /[\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\u3000-\u303f\uff00-\uffef\u3040-\u309f\u30a0-\u30ff\uac00-\ud7af]/;
 
 /**
  * L-17 修复: 提取魔法系数为命名常量，便于统一调整
  * v0.3.18 修复: CJK_TOKEN_RATIO 从 1.5 调整为 1.0，更贴近 BPE 实际值
  * @see project_memory.md — Token estimation coefficients
  */
-const CJK_TOKEN_RATIO = 1.0;       // 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.0 token（保守，实测 0.6-0.8）
-const ASCII_TOKEN_RATIO = 0.25;   // ASCII 字符（英文、数字、半角符号）：4 字符 ≈ 1 token
-const OTHER_TOKEN_RATIO = 1;      // 其他 Unicode（emoji 等）：1 字符 ≈ 1 token
-const MSG_OVERHEAD_TOKENS = 4;    // 每条消息的结构性开销（role、分隔符，参考 OpenAI 规范）
+const CJK_TOKEN_RATIO = 1.0; // 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.0 token（保守，实测 0.6-0.8）
+const ASCII_TOKEN_RATIO = 0.25; // ASCII 字符（英文、数字、半角符号）：4 字符 ≈ 1 token
+const OTHER_TOKEN_RATIO = 1; // 其他 Unicode（emoji 等）：1 字符 ≈ 1 token
+const MSG_OVERHEAD_TOKENS = 4; // 每条消息的结构性开销（role、分隔符，参考 OpenAI 规范）
 
 /**
  * 估算字符串的 token 数
@@ -55,7 +56,9 @@ export function estimateStringTokens(text: string | null | undefined): number {
   }
 
   // L-17 修复: 使用命名常量替代魔法数字
-  return Math.ceil(cjkCount * CJK_TOKEN_RATIO + asciiCount * ASCII_TOKEN_RATIO + otherCount * OTHER_TOKEN_RATIO);
+  return Math.ceil(
+    cjkCount * CJK_TOKEN_RATIO + asciiCount * ASCII_TOKEN_RATIO + otherCount * OTHER_TOKEN_RATIO,
+  );
 }
 
 /**
@@ -63,6 +66,17 @@ export function estimateStringTokens(text: string | null | undefined): number {
  */
 const TOOL_CALL_OVERHEAD_TOKENS = 8;
 
+/**
+ * v0.5.5: 单张图片的 token 估算
+ *
+ * 多模态图片（vision 类模型）按视觉 token 计费：1024px 压缩图在主流
+ * Provider（OpenAI/Anthropic/DeepSeek vision）约 700~1500 tokens，取保守
+ * 上界 1000。此前估算器完全忽略 images——带 10 张图的消息被按纯文本
+ * 估算，压缩 keepBudget 严重低估，导致压缩后实际 token 仍超限、反复
+ * 触发压缩循环；上下文占用显示也严重失真。
+ */
+const IMAGE_TOKEN_ESTIMATE = 1000;
+
 /**
  * 估算多条消息的总 token 数
  *
@@ -71,16 +85,23 @@ const TOOL_CALL_OVERHEAD_TOKENS = 8;
  * @param messages 消息列表（content 可为 null，对应仅有 tool_calls 的 assistant 消息）
  * @returns 估算的 token 数
  */
-export function estimateMessagesTokens(messages: Array<{
-  content: string | null;
-  reasoningContent?: string;
-  toolCalls?: Array<{ id?: string; name?: string; args: Record<string, unknown> }>;
-  toolCallId?: string;
-}>): number {
+export function estimateMessagesTokens(
+  messages: Array<{
+    content: string | null;
+    reasoningContent?: string;
+    toolCalls?: Array<{ id?: string; name?: string; args: Record<string, unknown> }>;
+    toolCallId?: string;
+    images?: Array<{ url: string }>;
+  }>,
+): number {
   let total = 0;
   for (const msg of messages) {
     total += estimateStringTokens(msg.content);
     if (msg.reasoningContent) total += estimateStringTokens(msg.reasoningContent);
+    // v0.5.5: 图片按视觉 token 估算（多轮图片记忆场景，防压缩预算低估）
+    if (msg.images) {
+      total += msg.images.length * IMAGE_TOKEN_ESTIMATE;
+    }
     if (msg.toolCalls) {
       for (const tc of msg.toolCalls) {
         // #50 修复: OpenAI tokenizer 会将 tool_call 的完整结构（id、name、args）都计入 token