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refactor(lua): 11 个适配器改用共享前导 —— 删掉约 20KB 逐字重复
按前导抽出三块共通实现（都是实测逐字节相同的）：
| 钩子 | 原本重复 | 各 2.2KB |
|---|---|---|
| transform_stream_chunk | github/groq/kimicode/mistral | 2210B × 4 |
| transform_response | openai/groq/kimicode/mistral/github | 2206B × 5 |
| transform_error | deepseek/github/groq/kimicode/openai/sensenova | 292B × 6 |
适配器总行数 2409（收工前 groq 单文件 146 行 → 46 行）。
★ 两个必须记下的教训（都在本提交里踩到并修好）：
1. **抽公共代码要抽最全的实现，不是最小的**。我先抽了 transform_error 的
最小版（只认 {error:{message}}），打挂了 TestOpenAITransformErrorEnvelopes
的 6 个子用例 —— 最小版丢掉了 HTML 错误页、裸文本、扁平 {code,message}、
FastAPI {detail} 等形状。openai.lua 原有的 1580B 版本才是该进前导的那份。
抽最小实现是**静默降级**：不报错，只是少认几种错误体。
2. **抽出共性时不能丢掉"非共性但重要"的细节**。openai_response 我漏了两处：
reasoning_content 透传、以及 tool_calls 的 id 规整（safe_tool_id）。
后者尤其危险 —— 本网关是扇出路由器，一个非法 id（"bash:0"）会被回放到
每个 Claude 上游导致整条 AUTO 链失败；且**流式与非流式必须同规则**，
否则同一请求两条路径产出不同 id（实测报错：
流式 "bash_0_40248ca0" vs 非流式 "bash:0"）。现两条路径都走
__prelude.tool_id。
判据：TestPreludeRefactorIsByteIdentical —— 固定输入下逐字节比对
（含"arguments 必须解码成表""usage-only chunk 必须是 done:false"
"arguments 不得留原样 JSON 字符串"等反向断言），并覆盖错误体 6 种形状
与"非 OpenAI 形状必须返回 ok=false"。
另修 channels_pool_test：断言改为**关系**（关一个模型源里少一个）而非写死
数量 —— 兜底目录会随对齐进度变化（minimax 3→4），写死数量会把正常的目录
扩充变成测试失败。
回归：internal/{lua,provider,core,gateway} 全绿。
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2026-10-13 22:51:50 +08:00 |
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