feat: 任务进度实时展示、接口测试、暗色主题重构及多项 bug 修复

后端
- 新增 app/task_progress.py 线程安全进度注册表
- 任务改为后台线程异步执行（_run_task_background），手动触发立即返回 task_key
- 6 个任务函数（summarizer/tagger/scorer/deduplicator/brief/taxonomy）循环内上报进度
- scheduler 定时任务同步上报进度（trigger=scheduled）
- 新增 GET /api/tasks/progress 与 POST /api/tasks/progress/reset 接口
- 新增 POST /api/test-connection 接口连通性测试（独立短超时客户端）
- 修复 ai_client/rss_client 配置在 import 时固化的 bug（改为 property 运行时读取 settings），
  导致实际任务用 .env 假 key 调 LLM 401
- 修复 ai_client 对 reasoning 模型（MiniMax-M3 等）输出 <think> 块的 JSON 解析失败
- 修复 taxonomy bootstrap：LLM 超时（改用 300s 专用 client）、MiniMax 输出审查
  （精简样本仅标题 + 约束生成中性类目名）、失败误报 success（改抛异常如实标记）
- 修复 models.py 双外键关系映射启动崩溃（显式 foreign_keys）
- 修复 main.py SPA 路由 404、ArticleOut.published_at 序列化 500
- 移除 lifespan 同步 bootstrap 阻塞启动，改由 scheduler 后台异步执行

前端
- Deep Ink 高对比度暗色主题重构，修复 Element Plus 暗色模式对比度问题
- Tasks 页面任务进度实时展示（进度条/阶段/计数/状态/触发来源）+ 1.5s 轮询
- 接口测试面板（rssKeeper / LLM 连通性 + 延迟）
- 修复 nextJobs jobId 映射 bug

部署与文档
- Dockerfile 优化（BuildKit 缓存挂载、预编译 wheel、去 gcc、阿里云镜像源）
- 新增 API.md 接口文档

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

app/ai_client.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 """LLM API 客户端，兼容 OpenAI API 格式"""
 import json
 import logging
+import re
 from typing import Optional
 
 from openai import OpenAI, APIError
@@ -9,9 +10,57 @@ from config import settings
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 匹配 reasoning 模型（MiniMax-M3 / DeepSeek-R1 / GLM-Z1 等）的 <think>...</think> 推理块
+_THINK_RE = re.compile(r"<think>.*?</think>", re.DOTALL)
+
+
+def _parse_llm_json(content: str) -> dict:
+    """从 LLM 输出中提取 JSON。
+
+    兼容 reasoning 模型在 json_object 模式下仍输出 <think>...</think>
+    推理块、以及 JSON 前后有多余文本的情况。
+    """
+    if not content or not content.strip():
+        raise ValueError("LLM 返回空内容，无法解析 JSON")
+
+    text = content.strip()
+    # 1) 去掉闭合的 <think>...</think> 块
+    text = _THINK_RE.sub("", text).strip()
+    # 2) 处理只有 <think> 开头但未闭合（content 被截断）的情况
+    if text.startswith("<think>"):
+        text = text.split("</think>", 1)[-1].strip()
+
+    # 3) 尝试直接解析
+    try:
+        return json.loads(text)
+    except json.JSONDecodeError:
+        pass
+
+    # 4) 提取首个 { 到最后 } 之间的子串
+    start = text.find("{")
+    end = text.rfind("}")
+    if start != -1 and end > start:
+        try:
+            return json.loads(text[start : end + 1])
+        except json.JSONDecodeError:
+            pass
+
+    # 5) 兜底：尝试数组
+    start = text.find("[")
+    end = text.rfind("]")
+    if start != -1 and end > start:
+        return json.loads(text[start : end + 1])
+
+    logger.error("无法从 LLM 输出提取 JSON: %s", content[:500])
+    raise ValueError("LLM 输出无法解析为 JSON")
+
 
 class AIClient:
-    """封装 LLM 调用，支持重试和 JSON 输出"""
+    """封装 LLM 调用，支持重试和 JSON 输出。
+
+    配置以 property 形式运行时从 settings 读取，避免模块 import 时
+    固化旧值（settings 在 FastAPI lifespan 启动后才会被数据库配置覆盖）。
+    """
 
     def __init__(
         self,
@@ -21,24 +70,42 @@ class AIClient:
         timeout: Optional[int] = None,
         max_retries: Optional[int] = None,
     ):
-        self.api_key = api_key or settings.OPENAI_API_KEY
-        self.base_url = base_url or settings.OPENAI_BASE_URL
-        self.model = model or settings.OPENAI_MODEL
-        self.timeout = timeout or settings.OPENAI_TIMEOUT
-        self.max_retries = max_retries or settings.OPENAI_MAX_RETRIES
+        # 仅保存显式传入的覆盖值；为 None 时运行时回退到 settings
+        self._api_key = api_key
+        self._base_url = base_url
+        self._model = model
+        self._timeout = timeout
+        self._max_retries = max_retries
 
-        self._client: Optional[OpenAI] = None
+    @property
+    def api_key(self) -> str:
+        return self._api_key or settings.OPENAI_API_KEY
+
+    @property
+    def base_url(self) -> str:
+        return self._base_url or settings.OPENAI_BASE_URL
+
+    @property
+    def model(self) -> str:
+        return self._model or settings.OPENAI_MODEL
+
+    @property
+    def timeout(self) -> int:
+        return self._timeout or settings.OPENAI_TIMEOUT
+
+    @property
+    def max_retries(self) -> int:
+        return self._max_retries or settings.OPENAI_MAX_RETRIES
 
     @property
     def client(self) -> OpenAI:
-        if self._client is None:
-            self._client = OpenAI(
-                api_key=self.api_key,
-                base_url=self.base_url,
-                timeout=self.timeout,
-                max_retries=self.max_retries,
-            )
-        return self._client
+        # 每次按最新配置创建，确保用到启动后覆盖的真实配置
+        return OpenAI(
+            api_key=self.api_key,
+            base_url=self.base_url,
+            timeout=self.timeout,
+            max_retries=self.max_retries,
+        )
 
     def chat_completion(
         self,
@@ -75,18 +142,14 @@ class AIClient:
         user_prompt: str,
         temperature: float = 0.3,
     ) -> dict:
-        """调用 LLM 并解析返回的 JSON"""
+        """调用 LLM 并解析返回的 JSON（兼容 reasoning 模型的 <think> 块）"""
         content = self.chat_completion(
             system_prompt=system_prompt,
             user_prompt=user_prompt,
             temperature=temperature,
             json_mode=True,
         )
-        try:
-            return json.loads(content)
-        except json.JSONDecodeError as exc:
-            logger.error("LLM 返回不是合法 JSON: %s - content=%s", exc, content[:500])
-            raise
+        return _parse_llm_json(content)
 
 
 ai_client = AIClient()