feat: v0.9.1 — 图片压缩、文件token预算截断、并行上传、文档同步

- 图片上传: Canvas前端压缩(1280px等比缩放+JPEG), 300KB以下跳过
- 文件上传: Token预算感知截断(30% numCtx), 26种语言注释剥离
- 性能: handleImagePaths/handleTextFilePaths 并行化(Promise.all)
- sub-agent.ts: 修复3个TS编译错误(tool_name类型, success重复)
- 版本号: 全项目统一至0.9.1(10处)
- 文档: BUILD.md/DEVELOPMENT.md 同步实际架构, 移除过期分支引用
- README: 组件列表修正(log-panel.ts→prompt-modal.ts)
- 帮助面板: 更新图片/文件上传描述

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <img src="https://img.shields.io/badge/version-v0.9.0-E8734A?style=flat-square" alt="version">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/version-v0.9.1-E8734A?style=flat-square" alt="version">
   <img src="https://img.shields.io/badge/electron-33+-47848F?style=flat-square&logo=electron" alt="electron">
   <img src="https://img.shields.io/badge/typescript-5.7+-3178C6?style=flat-square&logo=typescript" alt="typescript">
   <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green?style=flat-square" alt="license">
@@ -177,13 +177,13 @@ main.ts (入口)
   ├── chat-area.ts           # 聊天消息区域
   ├── input-area.ts          # 输入框 + 文件上传
   ├── workspace-panel.ts     # 终端 + 文件浏览器
-  ├── log-panel.ts           # 结构化日志面板
   ├── settings-modal.ts      # 设置面板
   ├── history-modal.ts       # 会话历史
   ├── memory-modal.ts        # 记忆管理
   ├── tools-modal.ts         # 工具列表
   ├── token-dashboard.ts     # Token 消耗仪表盘
   ├── tool-confirm-modal.ts  # 工具执行确认
+  ├── prompt-modal.ts        # 系统提示词查看
   ├── toast.ts               # Toast 通知
   └── lightbox.ts            # 图片灯箱
 ```
@@ -231,7 +231,7 @@ npm start
 ELECTRON_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/electron/ npm run dist
 ```
 
-产出：`release/Metona Ollama Setup v0.9.0.exe`
+产出：`release/Metona Ollama Setup v0.9.1.exe`
 
 ## 🛠️ 常用命令
 
@@ -400,13 +400,13 @@ main.ts (Entry)
   ├── chat-area.ts           # Chat message area
   ├── input-area.ts          # Input box + file upload
   ├── workspace-panel.ts     # Terminal + file browser
-  ├── log-panel.ts           # Structured log panel
   ├── settings-modal.ts      # Settings panel
   ├── history-modal.ts       # Session history
   ├── memory-modal.ts        # Memory management
   ├── tools-modal.ts         # Tool list
   ├── token-dashboard.ts     # Token consumption dashboard
   ├── tool-confirm-modal.ts  # Tool execution confirmation
+  ├── prompt-modal.ts        # System prompt viewer
   ├── toast.ts               # Toast notifications
   └── lightbox.ts            # Image lightbox
 ```
@@ -454,7 +454,7 @@ npm start
 ELECTRON_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/electron/ npm run dist
 ```
 
-Output: `release/Metona Ollama Setup v0.9.0.exe`
+Output: `release/Metona Ollama Setup v0.9.1.exe`
 
 ## 🛠️ Common Commands
 

docs/BUILD.md

@@ -14,7 +14,6 @@
 # 1. 克隆并安装依赖
 git clone https://gitee.com/thzxx/metona-ollama-desktop.git
 cd metona-ollama-desktop
-git checkout desktop-v1.1.0
 npm config set registry https://registry.npmmirror.com
 npm install
 
@@ -92,9 +91,9 @@ npm run dist           # NSIS 安装包
 
 | 文件 | 说明 |
 |------|------|
-| `release/Metona Ollama Setup v1.1.0.exe` | NSIS 安装包（可选目录、创建快捷方式） |
+| `release/Metona Ollama Setup v0.9.1.exe` | NSIS 安装包（可选目录、创建快捷方式） |
 
-> v3.2.0 起不再提供绿色便携版，仅保留 NSIS 安装包。
+> 仅提供 NSIS 安装包。
 
 ## 发布到 Gitee
 
@@ -102,18 +101,18 @@ npm run dist           # NSIS 安装包
 
 ```bash
 TOKEN="your_access_token"
-curl -X POST "https://gitee.com/api/v5/repos/thzxx/metona-ollama/releases?access_token=$TOKEN" \
+curl -X POST "https://gitee.com/api/v5/repos/thzxx/metona-ollama-desktop/releases?access_token=$TOKEN" \
   -H "Content-Type: application/json" \
-  -d '{"tag_name":"v3.2.0","name":"v3.2.0","body":"Release notes","target_commitish":"refactor/modular-architecture"}'
+  -d '{"tag_name":"v0.9.1","name":"v0.9.1","body":"Release notes","target_commitish":"master"}'
 ```
 
 ### 上传附件
 
 ```bash
 TOKEN="your_access_token"
-RELEASE_ID="600564"
+RELEASE_ID="<release_id>"
-curl -X POST "https://gitee.com/api/v5/repos/thzxx/metona-ollama/releases/$RELEASE_ID/attach_files?access_token=$TOKEN" \
+curl -X POST "https://gitee.com/api/v5/repos/thzxx/metona-ollama-desktop/releases/$RELEASE_ID/attach_files?access_token=$TOKEN" \
-  -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "file=@release/Metona Ollama Setup 3.2.0.exe"
+  -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "file=@release/Metona Ollama Setup v0.9.1.exe"
 ```
 
 ## 故障排查

docs/DEVELOPMENT.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Metona Ollama Desktop — 开发规范
 
-> 版本: v1.1.0 | 更新: 2026-04-24 | 维护: 项目团队
+> 版本: v0.9.1 | 更新: 2026-06-05 | 维护: 项目团队
 
 ---
 
@@ -60,9 +60,7 @@ src/
 │   │   ├── context-manager.ts    # 上下文窗口管理
 │   │   ├── skill-manager.ts      # 技能自动生成（Level 0）
 │   │   ├── sub-agent.ts          # 子代理委派
-│   │   ├── cron-manager.ts       # 定时任务
 │   │   ├── mcp-client.ts         # MCP 渲染端客户端
-│   │   ├── document-processor.ts # 文档分块
 │   │   ├── log-service.ts        # 结构化日志
 │   │   └── crypto.ts             # AES-256-GCM 加密
 │   ├── utils/
@@ -154,10 +152,10 @@ import {
 
 ## 五、架构规范
 
-### 5.1 四大子系统
+### 5.1 五大子系统
 
 ```
-① Agent 系统    → agent-engine.ts + tool-registry.ts（38 工具 + MCP 动态）
+① Agent 系统    → agent-engine.ts + tool-registry.ts（38 内置工具 + MCP 动态）
 ② 记忆系统      → memory-manager.ts + vector-memory.ts
 ③ 向量存储      → vector-store.ts（IVF 索引）
 ④ 工作空间      → workspace.ts (主进程) + workspace-panel.ts (渲染进程)
@@ -194,7 +192,7 @@ import {
 ### 5.4 联网搜索联动
 
 - web_search 返回搜索结果（标题、URL、摘要），默认 15 条
-- TOOL_USAGE_GUIDE 要求模型在 web_search 后必须选择相关 URL 调用 web_fetch 抓取详情
+- 模型在 web_search 后应选择相关 URL 调用 web_fetch 抓取详情
 - web_fetch 默认返回完整内容（`max_chars=0`），不截断
 
 ### 5.5 工作空间与 AI 集成
@@ -258,23 +256,17 @@ npm run dist           # 构建 Windows 安装包
 | `package.json` | `"version": "X.Y.Z"` |
 | `package-lock.json` | 顶层 version 字段（2 处） |
 | `src/renderer/index.html` | `<span class="app-version">vX.Y.Z</span>` |
-| `README.md` | 版本徽章、下载文件名、构建分支引用 |
+| `README.md` | 版本徽章、下载文件名 |
-| `docs/BUILD.md` | 构建分支引用、新增构建日志条目 |
+| `src/main/menu.ts` | 关于对话框版本号 |
-| `docs/CHANGELOG.md` | 版本分支结构链、新增版本说明条目 |
+| `docs/BUILD.md` | 构建产物文件名、Gitee release tag |
 | `docs/DEVELOPMENT.md` | 文件头部版本号 |
 
-### 更新日志
-
-- **所有更新日志只写在 `docs/CHANGELOG.md`**
-- `README.md` 不写历史版本记录，只保留一行链接指向 `docs/CHANGELOG.md`
-
 ### 7.2 发布流程
 
 1. 更新版本号（同步上述文件）
-2. 更新 `docs/CHANGELOG.md`
+2. 构建并测试：`npm start`
-3. 构建并测试：`npm start`
+3. 构建安装包：`npm run dist`
-4. 构建安装包：`npm run dist`
+4. 推送到 master
-5. 推送到 develop → 合并到 master → 创建版本分支
 
 ---
 
@@ -282,11 +274,7 @@ npm run dist           # 构建 Windows 安装包
 
 ### 分支模型
 
-- `master` — 稳定发布版本
+- `master` — 主分支
-- `develop` — 开发主分支
-- `metona-ollama-desktop-vX.Y.Z` — 版本发布分支
-- `feature/*` — 功能开发
-- `fix/*` — Bug 修复
 
 ### Commit 规范
 

package-lock.json

@@ -1,12 +1,12 @@
 {
   "name": "metona-ollama-desktop",
-  "version": "1.1.0",
+  "version": "0.9.1",
   "lockfileVersion": 3,
   "requires": true,
   "packages": {
     "": {
       "name": "metona-ollama-desktop",
-      "version": "1.1.0",
+      "version": "0.9.1",
       "license": "MIT",
       "dependencies": {
         "sql.js": "^1.11.0"

package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "metona-ollama-desktop",
-  "version": "0.9.0",
+  "version": "0.9.1",
   "description": "Metona Ollama - TypeScript + Electron 桌面 AI 聊天客户端",
   "main": "dist/main/main.js",
   "author": "thzxx",
@@ -48,7 +48,7 @@
       "requestedExecutionLevel": "asInvoker"
     },
     "nsis": {
-      "artifactName": "Metona Ollama Setup v0.9.0.${ext}",
+      "artifactName": "Metona Ollama Setup v0.9.1.${ext}",
       "oneClick": false,
       "allowToChangeInstallationDirectory": true,
       "createDesktopShortcut": true,

src/main/menu.ts

@@ -101,7 +101,7 @@ export function createMenu(): void {
             dialog.showMessageBox(mainWindow!, {
               type: 'info',
               title: '关于 Metona Ollama',
-              message: 'Metona Ollama Desktop v0.9.0',
+              message: 'Metona Ollama Desktop v0.9.1',
               detail: 'TypeScript + Electron Ollama AI 聊天客户端\n\nhttps://gitee.com/thzxx/metona-ollama',
               icon: getIconPath()
             });

src/renderer/components/input-area.ts

@@ -133,28 +133,90 @@ function autoResizeTextarea(): void {
   chatInputEl.style.height = Math.min(chatInputEl.scrollHeight, 120) + 'px';
 }
 
+// ── 图片压缩管线 ──
+const IMG_MAX_WIDTH = 1280;
+const IMG_MAX_HEIGHT = 1280;
+const IMG_QUALITY = 0.8;
+const IMG_MAX_SIZE_BEFORE_COMPRESS = 300 * 1024; // 300KB以下不压缩
+
+/**
+ * Canvas 前端压缩图片：等比缩放 + JPEG 转换
+ * base64 → Image → Canvas 缩放绘制 → toBlob → 压缩后 base64
+ */
+function compressImage(base64: string): Promise<{ compressed: string; origBytes: number; newBytes: number }> {
+  return new Promise((resolve, reject) => {
+    // 先计算原始 base64 的大小（字节数 ≈ base64长度 * 0.75）
+    const origBytes = Math.ceil(base64.length * 0.75);
+    // 小图跳过压缩
+    if (origBytes <= IMG_MAX_SIZE_BEFORE_COMPRESS) {
+      resolve({ compressed: base64, origBytes, newBytes: origBytes });
+      return;
+    }
+
+    const img = new Image();
+    img.onload = () => {
+      let { width, height } = img;
+      // 等比缩放
+      if (width > IMG_MAX_WIDTH || height > IMG_MAX_HEIGHT) {
+        const ratio = Math.min(IMG_MAX_WIDTH / width, IMG_MAX_HEIGHT / height);
+        width = Math.round(width * ratio);
+        height = Math.round(height * ratio);
+      }
+      const canvas = document.createElement('canvas');
+      canvas.width = width;
+      canvas.height = height;
+      const ctx = canvas.getContext('2d')!;
+      ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
+      canvas.toBlob((blob) => {
+        if (!blob) { resolve({ compressed: base64, origBytes, newBytes: origBytes }); return; }
+        const reader = new FileReader();
+        let newBytes = 0;
+        reader.onloadend = () => {
+          const compressed = (reader.result as string).split(',')[1] || base64;
+          newBytes = blob.size;
+          resolve({ compressed, origBytes, newBytes });
+        };
+        reader.onerror = () => { resolve({ compressed: base64, origBytes, newBytes: origBytes }); };
+        reader.readAsDataURL(blob);
+      }, 'image/jpeg', IMG_QUALITY);
+    };
+    img.onerror = () => resolve({ compressed: base64, origBytes, newBytes: origBytes });
+    img.src = `data:image/png;base64,${base64}`;
+  });
+}
+
 async function handleImagePaths(paths: string[]): Promise<void> {
   const bridge = getBridge();
   const maxSize = 20 * 1024 * 1024;
-  for (const filePath of paths) {
+
+  // 并行读取所有图片
+  const results = await Promise.all(paths.map(async (filePath) => {
     const name = filePath.split(/[/\\]/).pop() || filePath;
     try {
       const result = await bridge!.fs.readFileBase64(filePath);
-      if (!result.success) {
+      if (!result.success) return { name, error: result.error };
-        appendSystemMessage(`❌ 读取 ${name} 失败: ${result.error}`);
-        continue;
-      }
       const size = result.size ?? 0;
-      if (size > maxSize) {
+      if (size > maxSize) return { name, error: `超过 20MB 限制` };
-        appendSystemMessage(`⚠️ 图片 ${name} 超过 20MB 限制`);
+      return { name, base64: result.content!, size };
+    } catch (err) {
+      return { name, error: (err as Error).message };
+    }
+  }));
+
+  for (const r of results) {
+    if ('error' in r && r.error) {
+      appendSystemMessage(`❌ 读取 ${r.name} 失败: ${r.error}`);
       continue;
     }
-      const base64 = result.content!;
+    if ('base64' in r) {
-      pendingImages.push({ name, base64 });
+      const imgResult = r as { name: string; base64: string; size: number };
-      logInfo(`图片已添加: ${name}`, formatSize(size));
+      const { compressed, origBytes, newBytes } = await compressImage(imgResult.base64);
-    } catch (err) {
+      pendingImages.push({ name: imgResult.name, base64: compressed });
-      logError('图片读取失败', (err as Error).message);
+      if (origBytes !== newBytes) {
-      appendSystemMessage(`❌ 读取 ${name} 失败`);
+        logInfo(`图片已压缩: ${r.name}`, `${formatSize(origBytes)} → ${formatSize(newBytes)} (${Math.round((1 - newBytes / origBytes) * 100)}%)`);
+      } else {
+        logInfo(`图片已添加: ${r.name}`, formatSize(origBytes));
+      }
     }
   }
   renderImagePreviews();
@@ -177,36 +239,40 @@ function renderImagePreviews(): void {
 
 async function handleTextFilePaths(paths: string[]): Promise<void> {
   const bridge = getBridge();
-  for (const filePath of paths) {
+
+  // 并行读取所有文件
+  const results = await Promise.all(paths.map(async (filePath) => {
     const name = filePath.split(/[/\\]/).pop() || filePath;
-    if (!isTextFile(name)) {
+    if (!isTextFile(name)) return { name, error: `不是支持的文本/代码文件` };
-      appendSystemMessage(`⚠️ ${name} 不是支持的文本/代码文件`);
-      continue;
-    }
     try {
       const result = await bridge!.fs.readFile(filePath);
-      if (!result.success) {
+      if (!result.success) return { name, error: result.error };
-        appendSystemMessage(`❌ 读取 ${name} 失败: ${result.error}`);
-        continue;
-      }
       const content = result.content as string;
       const size = new TextEncoder().encode(content).length;
-      if (size > MAX_FILE_SIZE) {
+      if (size > MAX_FILE_SIZE) return { name, error: `超过 500KB 限制（${formatSize(size)}）` };
-        appendSystemMessage(`⚠️ ${name} 超过 500KB 限制（${formatSize(size)}）`);
+      if (pendingFiles.some(f => f.name === name)) return { name, skipped: true };
-        continue;
+      return { name, content, language: detectLanguage(name), size };
-      }
-      if (pendingFiles.some(f => f.name === name)) {
-        appendSystemMessage(`ℹ️ ${name} 已添加`);
-        continue;
-      }
-      pendingFiles.push({ name, content, language: detectLanguage(name), size });
-      logInfo(`文件已添加: ${name}`, formatSize(size));
-      renderFilePreviews();
     } catch (err) {
-      logError('文件读取失败', (err as Error).message);
+      return { name, error: (err as Error).message };
-      appendSystemMessage(`❌ 读取 ${name} 失败`);
+    }
+  }));
+
+  for (const r of results) {
+    if ('skipped' in r) {
+      appendSystemMessage(`ℹ️ ${r.name} 已添加`);
+      continue;
+    }
+    if ('error' in r && r.error) {
+      appendSystemMessage(`❌ 读取 ${r.name} 失败: ${r.error}`);
+      continue;
+    }
+    if ('content' in r) {
+      const fileResult = r as { name: string; content: string; language: string; size: number };
+      pendingFiles.push({ name: fileResult.name, content: fileResult.content, language: fileResult.language, size: fileResult.size });
+      logInfo(`文件已添加: ${fileResult.name}`, formatSize(fileResult.size));
     }
   }
+  renderFilePreviews();
 }
 
 function renderFilePreviews(): void {
@@ -283,7 +349,7 @@ async function handleRetry(): Promise<void> {
       .map(m => {
         let content = m.content || '';
         if (m._fileContents?.length) {
-          const fileParts = m._fileContents.map(f => `📄 文件：\n\`\`\`${f.language}\n${f.content}\n\`\`\``);
+          const fileParts = buildFileContentParts(m._fileContents);
           content = content ? content + '\n\n---\n' + fileParts.join('\n\n---\n') : fileParts.join('\n\n---\n');
         }
         return { role: m.role, content, ...(m.images?.length && { images: m.images }) };
@@ -539,14 +605,117 @@ function stopGeneration(): void {
   if (abortController) abortController.abort();
 }
 
+/** Token 预算比例：文件内容最多占用上下文窗口的比例 */
+const FILE_TOKEN_BUDGET_RATIO = 0.3;
+
+// ── 注释剥离 ──
+
+interface CommentRule { single: RegExp | null; multi: [RegExp, string] | null }
+
+const COMMENT_RULES: Record<string, CommentRule> = {
+  javascript:  { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  typescript:  { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  tsx:         { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  jsx:         { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  java:        { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  c:           { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  cpp:         { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  csharp:      { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  go:          { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  rust:        { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  swift:       { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  kotlin:      { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  scala:       { single: /\/\/.*$/gm, multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  css:         { single: null,          multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  python:      { single: /#.*$/gm,      multi: [/('''[\s\S]*?'''|\"\"\"[\s\S]*?\"\"\")/g, ''] },
+  ruby:        { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  perl:        { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  shell:       { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  bash:        { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  r:           { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  yaml:        { single: /#.*$/gm,      multi: null },
+  sql:         { single: /--.*$/gm,     multi: [/\/\*[\s\S]*?\*\//g, ''] },
+  lua:         { single: /--.*$/gm,     multi: [/--\[\[[\s\S]*?\]\]/g, ''] },
+  haskell:     { single: /--.*$/gm,     multi: [/\{-[\s\S]*?-\}/g, ''] },
+  html:        { single: null,          multi: [/<!--[\s\S]*?-->/g, ''] },
+  xml:         { single: null,          multi: [/<!--[\s\S]*?-->/g, ''] },
+  markdown:    { single: null,          multi: [/<!--[\s\S]*?-->/g, ''] },
+};
+
+function stripComments(content: string, language: string): string {
+  const rule = COMMENT_RULES[language];
+  if (!rule) return content;
+
+  let result = content;
+  if (rule.single) result = result.replace(rule.single, '');
+  if (rule.multi) result = result.replace(rule.multi[0], rule.multi[1]);
+
+  // 压缩连续空白行：>2个连续换行 → 2个换行
+  result = result.replace(/\n{3,}/g, '\n\n');
+  return result;
+}
+
+/**
+ * 构建文件内容 Parts，带 token 预算感知
+ * - 小文件直接嵌入，大文件按预算截断
+ * - 代码文件自动剥离注释
+ */
+function buildFileContentParts(fileContents: Array<{ language: string; content: string }>): string[] {
+  const numCtx = state.get<number>(KEYS.NUM_CTX, 24576);
+  const fileBudget = Math.floor(numCtx * FILE_TOKEN_BUDGET_RATIO);
+  let usedTokens = 0;
+  const maxSingleFileTokens = Math.floor(fileBudget * 0.5); // 单文件不超过预算的50%
+
+  return fileContents.map((f, i) => {
+    const lang = f.language || '';
+    const rawTokens = estimateTokens(f.content);
+    const total = fileContents.length;
+
+    // 文件足够小，直接全量（不剥离注释，保持完整性）
+    if (rawTokens <= 500 && usedTokens + rawTokens <= fileBudget) {
+      usedTokens += rawTokens;
+      return `📄 文件 ${i + 1}/${total}：\n\n\`\`\`${lang}\n${f.content}\n\`\`\``;
+    }
+
+    // 大文件：剥离注释 + token 预算截断
+    const remaining = fileBudget - usedTokens;
+    if (remaining <= 0) {
+      return `⚠️ 文件 ${i + 1}/${total} 因 token 预算耗尽被跳过 (${f.content.length} 字符)`;
+    }
+
+    let text = stripComments(f.content, lang);
+    let truncated = false;
+
+    // 如果剥离注释后仍然超预算，截断到剩余预算
+    const strippedTokens = estimateTokens(text);
+    if (strippedTokens > maxSingleFileTokens) {
+      // 按比例截取字符：预算 / 估算tokens * 长度
+      const ratio = Math.min(1, maxSingleFileTokens / strippedTokens);
+      const cutAt = Math.floor(text.length * ratio);
+      text = text.slice(0, cutAt);
+      truncated = true;
+    }
+
+    const finalTokens = estimateTokens(text);
+    if (usedTokens + finalTokens > fileBudget) {
+      const ratio = Math.min(1, remaining / finalTokens);
+      const cutAt = Math.floor(text.length * ratio);
+      text = text.slice(0, cutAt);
+      truncated = true;
+    }
+
+    usedTokens += estimateTokens(text);
+    const label = strippedTokens !== rawTokens ? ' (已剥离注释)' : '';
+    const truncLabel = truncated ? ' [已截断]' : '';
+    return `📄 文件 ${i + 1}/${total}${label}${truncLabel}：\n\n\`\`\`${lang}\n${text}\n\`\`\``;
+  });
+}
+
 function buildApiMessages(messages: ChatMessage[]): Array<{ role: string; content: string; images?: string[] }> {
   return messages.map(m => {
     let content = m.content || '';
     if (m._fileContents && m._fileContents.length > 0) {
-      const fileParts = m._fileContents.map(f => {
+      const fileParts = buildFileContentParts(m._fileContents);
-        const lang = f.language || '';
-        return `📄 以下是一个文件内容：\n\n\`\`\`${lang}\n${f.content}\n\`\`\``;
-      });
       if (content) {
         content += '\n\n---\n' + fileParts.join('\n\n---\n');
       } else {
@@ -1015,7 +1184,7 @@ async function sendMessageWithAgentLoop(text: string, currentSession: ChatSessio
     .map(m => {
       let content = m.content || '';
       if (m._fileContents && m._fileContents.length > 0) {
-        const fileParts = m._fileContents.map(f => `📄 文件：\n\`\`\`${f.language}\n${f.content}\n\`\`\``);
+        const fileParts = buildFileContentParts(m._fileContents);
         content = content ? content + '\n\n---\n' + fileParts.join('\n\n---\n') : fileParts.join('\n\n---\n');
       }
       return {

src/renderer/index.html

@@ -28,7 +28,7 @@
         <div class="header-left">
             <span class="logo">🦙</span>
             <span class="app-title">Metona Ollama</span>
-            <span class="app-version">v0.9.0</span>
+            <span class="app-version">v0.9.1</span>
             <button class="icon-btn help-btn" id="btnHelp" title="使用帮助">
                 <svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2">
                     <circle cx="12" cy="12" r="10"/><path d="M9.09 9a3 3 0 0 1 5.83 1c0 2-3 3-3 3"/>
@@ -393,7 +393,7 @@
         </div>
         <div class="modal-body">
             <div class="help-section"><h4>🚀 快速开始</h4><ol><li>确保 Ollama 已启动（默认 <code>http://127.0.0.1:11434</code>，可在设置中修改）</li><li>顶部模型栏选择一个模型，右侧会显示模型能力徽章（🧠 Think / 👁️ Vision / 🔧 Tools）</li><li>输入消息，按 <kbd>Enter</kbd> 发送，<kbd>Shift+Enter</kbd> 换行</li></ol></div>
-            <div class="help-section"><h4>💬 聊天功能</h4><ul><li><strong>流式回复</strong> — 实时打字效果，随时点 ■ 停止</li><li><strong>Think 推理</strong> — 下方 Think 按钮切换，让模型展示深度思考过程（需模型支持，如 Qwen3）</li><li><strong>上下文长度自动检测</strong> — 切换模型时自动从模型元数据获取实际支持的上下文长度（如 Qwen3.6 27B = 262,144 tokens），无需手动配置</li><li><strong>多模态</strong> — 上传图片，模型需支持 Vision 能力</li><li><strong>文件分析</strong> — 支持 50+ 种文本/代码格式，单文件 ≤500KB，内容以代码块发送给模型</li><li><strong>AI 回复顶部</strong> — 每条 AI 回复上方展示 📋 系统提示词折叠卡片，可点击查看实际发送给模型的完整上下文</li></ul></div>
+            <div class="help-section"><h4>💬 聊天功能</h4><ul><li><strong>流式回复</strong> — 实时打字效果，随时点 ■ 停止</li><li><strong>Think 推理</strong> — 下方 Think 按钮切换，让模型展示深度思考过程（需模型支持，如 Qwen3）</li><li><strong>上下文长度自动检测</strong> — 切换模型时自动从模型元数据获取实际支持的上下文长度（如 Qwen3.6 27B = 262,144 tokens），无需手动配置</li><li><strong>多模态</strong> — 上传图片，模型需支持 Vision 能力。图片自动压缩至合适分辨率，节省上下文</li><li><strong>文件分析</strong> — 支持 50+ 种文本/代码格式，单文件 ≤500KB，自动剥离注释并按上下文预算智能截断</li><li><strong>AI 回复顶部</strong> — 每条 AI 回复上方展示 📋 系统提示词折叠卡片，可点击查看实际发送给模型的完整上下文</li></ul></div>
             <div class="help-section"><h4>🔧 Tool Calling（AI 自主操作）</h4><ul><li>设置中开启后，AI 可以在对话中<strong>自主调用本地工具</strong>，像一个本地 Agent</li><li><strong>38 个工具</strong>，分为 8 类：<ul><li><strong>文件系统</strong>（16 个）：read_file / write_file / list_directory / search_files / create_directory / delete_file / move_file / copy_file / append_file / edit_file / get_file_info / tree / download_file / diff_files / replace_in_files / read_multiple_files</li><li><strong>命令执行</strong>（1 个）：run_command（实时流式输出，支持自动/需确认/禁用三种模式）</li><li><strong>联网搜索</strong>（2 个）：web_search（联网搜索，Bing + 百度 + Google 三引擎）/ web_fetch（网页抓取）</li><li><strong>Git</strong>（1 个）：git（status / log / diff / add / commit / push / pull / branch / checkout / stash / reset / merge / clone / init / remote / tag，共 16 个子操作）</li><li><strong>浏览器控制</strong>（8 个）：browser_open / browser_screenshot / browser_evaluate / browser_extract / browser_click / browser_type / browser_scroll / browser_close</li><li><strong>压缩</strong>（1 个）：compress（创建/解压 zip/tar.gz）</li><li><strong>记忆 & 会话 & Skill</strong>（8 个）：memory_search / memory_add / memory_replace / memory_remove / session_list / session_read / skill_list / skill_view</li><li><strong>子代理</strong>（1 个）：spawn_task</li></ul></li><li>仅 <code>run_command</code>（命令执行）支持三模式切换：自动/需确认/禁用</li><li>危险命令（<code>rm -rf</code>、<code>mkfs</code>、反弹 shell 等）和系统路径（<code>/etc</code>、<code>~/.ssh</code> 等）被自动拦截</li><li>工具调用以<strong>可视化卡片</strong>展示状态（pending → running → success/error），在工作空间🔧工具页签中显示</li><li>默认最大 <strong>85 轮</strong>工具调用循环，可在设置中调整，也可随时中断</li><li>无超时限制，宁可等待也不中断，由用户控制生命周期</li><li>独立工具自动并行执行，有依赖关系的工具串行执行</li><li>⚠️ 需要模型支持 Tool Calling（推荐 Qwen3、Llama 3.1+、Mistral）</li></ul></div>
             <div class="help-section"><h4>🧠 Agent 记忆系统</h4><ul><li>设置中开启后，AI 从对话中<strong>自动提取关键信息</strong>（事实/偏好/规则），跨会话持续积累</li><li>对话满 <strong>6 条消息</strong>后自动触发记忆提取</li><li>新对话时自动检索相关记忆注入上下文，让 AI "记住"你</li><li>点击顶部 🧠 按钮打开记忆面板：搜索、筛选、编辑、删除</li><li><strong>记忆容量上限 500 条</strong>，超限时自动清理低价值条目（规则类型受保护）</li><li><strong>向量语义搜索</strong>：在设置中选择嵌入模型后，支持语义级别记忆检索（更精准）</li><li>未选择嵌入模型时，使用关键词匹配检索记忆</li><li>AI 可通过 <code>memory_search</code> / <code>memory_add</code> / <code>memory_replace</code> / <code>memory_remove</code> 工具主动管理记忆</li><li>AI 可通过 <code>session_list</code> / <code>session_read</code> 查阅历史会话</li><li>记忆写入前自动安全扫描（prompt injection / 敏感信息 / 不可见字符检测）</li><li>记忆存储在本地 SQLite，不会上传到任何服务器</li></ul></div>
             <div class="help-section"><h4>🔌 MCP（Model Context Protocol）</h4><ul><li>支持连接外部 MCP Server，动态扩展工具能力</li><li>设置面板可添加/启用/禁用/删除 MCP 服务器</li><li>MCP 工具以 <code>mcp_{server}_{tool}</code> 前缀注册，与内置工具统一调度</li><li>启动时自动连接已启用的 MCP 服务器</li></ul></div>

src/renderer/services/sub-agent.ts

@@ -1,5 +1,5 @@
 /**
- * SubAgent - 子代理委派系统 (v0.9.0 增强版)
+ * SubAgent - 子代理委派系统 (v0.9.1 增强版)
  * 子代理拥有受限工具集（只读），可独立完成调研/搜索/分析类任务
  * 主 Agent 通过 spawn_task 工具并行委派多个子代理
  */
@@ -62,7 +62,7 @@ export async function executeSubAgent(
   const systemPrompt = `你是一个子任务执行 Agent，拥有只读工具权限。请高效完成指定任务，给出结果报告。
 ${context ? `\n附加上下文：\n${context}` : ''}`;
 
-  const messages: Array<{ role: string; content: string; tool_calls?: ToolCall[] }> = [
+  const messages: Array<{ role: string; content: string; tool_calls?: ToolCall[]; tool_name?: string }> = [
     { role: 'system', content: systemPrompt },
     { role: 'user', content: task }
   ];
@@ -147,6 +147,6 @@ function formatResult(name: string, r: ToolResult): string {
     case 'web_search': return JSON.stringify({ success: true, query: r.query, total: r.total, results: (r.results as any[])?.slice(0, 3) });
     case 'web_fetch': return JSON.stringify({ success: true, url: r.url, content: String(r.content || '').slice(0, 3000) });
     case 'read_file': return JSON.stringify({ success: true, path: r.path, content: String(r.content || '').slice(0, 3000) });
-    default: return JSON.stringify({ success: true, ...r });
+    default: return JSON.stringify(r);
   }
 }