feat: remove body truncation for all AI requests, increase API timeout to 120s

src/ai_client.py

@@ -33,7 +33,7 @@ SYSTEM_PROMPT = """你是一个邮件摘要助手。请分析邮件内容并以
 - category: 邮件类型。推广邮件（营销、促销、广告、 newsletter 推广等）标记为 "promotion"；验证码邮件标记为 "notification"；普通邮件标记为 "normal"
 - verification_code: 仅当 category 为 "notification" 且邮件包含验证码时填写，只填纯数字验证码（如「123456」「888888」），不包含平台名。非验证码邮件留空字符串
 - app_name: 仅当 category 为 "notification" 且邮件包含验证码时填写，填写发送验证码的应用/平台名称（如「GitHub」「微信」「Kraken」）。非验证码邮件留空字符串
-- links: 从邮件正文中提取用户需要点击的链接。只提取有意义的、用户可能需要操作的链接（如确认链接、登录链接、下载链接、账单链接等），不要提取退订链接、追踪像素、邮件头中的无关链接。每条包含简短描述文字和完整 URL。最多 3 条。没有需要点击的链接时为空数组
+- links: 从邮件正文中提取用户需要点击的链接。只提取有意义的、用户可能需要操作的链接（如确认链接、登录链接、下载链接、账单链接、退订链接等），不要提取、追踪像素、邮件头中的无关链接。每条包含简短描述文字和完整 URL。最多 3 条。没有需要点击的链接时为空数组
 - summary 要简洁，把需要知道的信息浓缩成一句话，不需要分条列出
 - 当 category 为 "promotion" 时，summary 直接写成一句话：「[发送方名称] 在推广 [推广的产品/服务/活动]」，例如「腾讯云在推广双十一云服务器折扣」。此时 can_reply 为 false，reply_suggestions 为空数组
 - can_reply 为 false 表示无需回复或不适合建议回复（此时忽略 reply_suggestions）
@@ -47,7 +47,7 @@ SYSTEM_PROMPT = """你是一个邮件摘要助手。请分析邮件内容并以
 def summarize_email(ai_cfg: AIConfig, recipient: str, subject: str, sender: str, body: str, account: str = "") -> dict[str, Any]:
     body_preview = body[:80].replace("\n", " ")
     logger.info("AI 摘要请求: sender=%s subject=%s body_preview=%s", sender, subject, body_preview)
-    content = f"收件人: {recipient}\n发件人: {sender}\n主题: {subject}\n账号: {account}\n正文:\n{body[:4000]}"
+    content = f"收件人: {recipient}\n发件人: {sender}\n主题: {subject}\n账号: {account}\n正文:\n{body}"
 
     payload = {
         "model": ai_cfg.model,
@@ -70,7 +70,7 @@ PROMO_DETAIL_PROMPT = """你是一个邮件分析助手。用户想了解更多
 @retry()
 def expand_promo_detail(ai_cfg: AIConfig, sender: str, subject: str, body: str) -> list[str]:
     logger.info("AI 推广详情请求: sender=%s subject=%s", sender, subject)
-    content = f"发件人: {sender}\n主题: {subject}\n正文:\n{body[:4000]}"
+    content = f"发件人: {sender}\n主题: {subject}\n正文:\n{body}"
     payload = {
         "model": ai_cfg.model,
         "messages": [
@@ -104,7 +104,7 @@ def generate_more_replies(ai_cfg: AIConfig, sender: str, subject: str, body: str
                           previous_suggestions: list[dict], user_hint: str = "") -> list[dict]:
     logger.info("AI 换批请求: sender=%s subject=%s user_hint=%s prev=%d 条",
                 sender, subject, user_hint or "(无)", len(previous_suggestions))
-    content = f"发件人: {sender}\n主题: {subject}\n正文:\n{body[:4000]}\n\n已生成过的回复:\n"
+    content = f"发件人: {sender}\n主题: {subject}\n正文:\n{body}\n\n已生成过的回复:\n"
     for i, s in enumerate(previous_suggestions, 1):
         content += f"{i}. {s['text']}\n"
     if user_hint:
@@ -134,7 +134,7 @@ def _call_deepseek(ai_cfg: AIConfig, payload: dict) -> dict:
         f"{ai_cfg.base_url.rstrip('/')}/chat/completions",
         headers=headers,
         json=payload,
-        timeout=60,
+        timeout=120,
     )
     elapsed = time.time() - t0
     resp.raise_for_status()

src/summarizer.py

@@ -50,5 +50,6 @@ def tg_send_and_mark(cfg: Config, info: dict):
                  original_recipient=info.get("original_recipient", ""),
                  original_reply_to=info.get("original_reply_to", ""),
                  account_email=info.get("account_email", ""))
+    # 只有 send_summary 成功返回（未抛异常）才标记已读
     mark_as_seen(acct, [info["uid"]])
-    logger.info(f"  已发送并标记已读")
+    logger.info(f"  TG 发送成功，已标记已读")