feat: 智能分析器支持历史对话上下文

1. analyzeIntent 接收历史对话消息
2. 传递最近10条对话给 LLM 分析
3. 帮助 AI 理解用户连续对话的意图（如再调亮一点）

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

app/(chat)/api/chat/route.ts

@@ -422,13 +422,32 @@ export async function POST(request: Request) {
 
         console.log("[Smart Auto Mode] Input:", { textContent: textContent.substring(0, 100), hasImage, imageCount: imageUrls.length, fromHistory: smartAutoHistoryImages.length > 0 });
 
-        // 2. 调用智能分析器
+        // 🆕 从历史消息中提取对话文本（用于上下文理解）
+        const historyMessages: { role: "user" | "assistant"; content: string }[] = [];
+        for (const msg of messagesFromDb.slice(-10)) {  // 最多取最近10条
+          const parts = msg.parts as any[];
+          if (parts && parts.length > 0) {
+            // 提取文本内容
+            const textParts = parts.filter((p: any) => p.type === 'text');
+            const content = textParts.map((p: any) => p.text || '').join(' ').trim();
+            if (content) {
+              historyMessages.push({
+                role: msg.role as "user" | "assistant",
+                content: content.substring(0, 300),  // 限制长度
+              });
+            }
+          }
+        }
+        console.log("[Smart Auto Mode] History context:", historyMessages.length, "messages");
+
+        // 2. 调用智能分析器（传入历史对话上下文）
         const { analyzeIntent } = await import("@/lib/ai/smart-analyzer");
         const analysisResult = await analyzeIntent({
           text: textContent,
           hasImage,
           imageUrls,
           imageFromHistory: smartAutoHistoryImages.length > 0,  // 🆕 标识图片是否来自历史
+          historyMessages,  // 🆕 传入历史对话用于上下文理解
         });
 
         console.log("[Smart Auto Mode] Analysis result:", {

lib/ai/smart-analyzer.ts

@@ -130,6 +130,12 @@ const ANALYZER_SYSTEM_PROMPT = `你是一个友好的AI图片编辑助手。用
   "needsClarification": false
 }`;
 
+// 历史消息类型
+interface HistoryMessage {
+  role: "user" | "assistant";
+  content: string;
+}
+
 /**
  * 分析用户意图
  */
@@ -138,10 +144,17 @@ export async function analyzeIntent(params: {
   hasImage: boolean;
   imageUrls?: string[];
   imageFromHistory?: boolean;  // 🆕 图片是否来自历史记录
+  historyMessages?: HistoryMessage[];  // 🆕 历史对话消息（用于上下文理解）
 }): Promise<AnalysisResult> {
-  const { text, hasImage, imageUrls, imageFromHistory } = params;
+  const { text, hasImage, imageUrls, imageFromHistory, historyMessages } = params;
 
-  console.log("[Smart Analyzer] Analyzing intent:", { text, hasImage, imageCount: imageUrls?.length, imageFromHistory });
+  console.log("[Smart Analyzer] Analyzing intent:", { 
+    text, 
+    hasImage, 
+    imageCount: imageUrls?.length, 
+    imageFromHistory,
+    historyCount: historyMessages?.length || 0
+  });
 
   // 先尝试关键词快速匹配（高置信度场景直接返回，节省LLM调用）
   const quickResult = quickKeywordMatch(text, hasImage);
@@ -150,9 +163,9 @@ export async function analyzeIntent(params: {
     return quickResult;
   }
 
-  // 尝试使用 Qwen3 VL 进行深度分析
+  // 尝试使用 Qwen3 VL 进行深度分析（传入历史对话）
   try {
-    const llmResult = await analyzWithLLM(text, hasImage);
+    const llmResult = await analyzWithLLM(text, hasImage, historyMessages);
     if (llmResult) {
       console.log("[Smart Analyzer] LLM analysis result:", llmResult);
       return llmResult;
@@ -183,7 +196,11 @@ function quickKeywordMatch(text: string, hasImage: boolean): AnalysisResult {
 /**
  * 使用 LLM 进行深度分析
  */
-async function analyzWithLLM(text: string, hasImage: boolean): Promise<AnalysisResult | null> {
+async function analyzWithLLM(
+  text: string, 
+  hasImage: boolean,
+  historyMessages?: HistoryMessage[]
+): Promise<AnalysisResult | null> {
   // 使用动态导入避免循环依赖问题
   const { getEnabledAiModelsWithProvider } = await import("@/lib/db/queries");
   const { getLanguageModelById } = await import("./dynamic-provider");
@@ -205,12 +222,29 @@ async function analyzWithLLM(text: string, hasImage: boolean): Promise<AnalysisR
     return null;
   }
 
+  // 🆕 构建包含历史上下文的消息
+  let contextMessage = "";
+  
+  // 添加历史对话上下文（最多取最近5轮对话）
+  if (historyMessages && historyMessages.length > 0) {
+    const recentHistory = historyMessages.slice(-10);  // 最多10条消息（约5轮对话）
+    const historyText = recentHistory.map(msg => 
+      `${msg.role === 'user' ? '用户' : 'AI'}: ${msg.content.substring(0, 200)}`
+    ).join('\n');
+    
+    contextMessage = `## 对话历史（最近的对话上下文）：
+${historyText}
+
+## 当前请求：
+`;
+  }
+
   // 构建用户消息
   const userMessage = hasImage
-    ? `用户上传了图片，请求内容："${text}"`
-    : `用户请求（无图片）："${text}"`;
+    ? `${contextMessage}用户上传了图片，请求内容："${text}"`
+    : `${contextMessage}用户请求（无图片）："${text}"`;
 
-  console.log("[Smart Analyzer] Calling Qwen3 VL for analysis");
+  console.log("[Smart Analyzer] Calling Qwen3 VL for analysis with", historyMessages?.length || 0, "history messages");
 
   // 调用模型分析
   const { text: responseText } = await generateText({