Ruff fix

src/llm_models/model_client/gemini_client.py

@@ -250,7 +250,7 @@ def _build_stream_api_resp(
             if fr:
                 reason = str(fr)
                 break
-    
+
     if str(reason).endswith("MAX_TOKENS"):
         has_visible_output = bool(resp.content and resp.content.strip())
         if has_visible_output:
@@ -281,8 +281,8 @@ async def _default_stream_response_handler(
     _tool_calls_buffer: list[tuple[str, str, dict]] = []  # 工具调用缓冲区，用于存储接收到的工具调用
     _usage_record = None  # 使用情况记录
     last_resp: GenerateContentResponse | None = None  # 保存最后一个 chunk
-    resp = APIResponse()  
-    
+    resp = APIResponse()
+
     def _insure_buffer_closed():
         if _fc_delta_buffer and not _fc_delta_buffer.closed:
             _fc_delta_buffer.close()
@@ -298,7 +298,7 @@ async def _default_stream_response_handler(
             chunk,
             _fc_delta_buffer,
             _tool_calls_buffer,
-            resp=resp, 
+            resp=resp,
         )
 
         if chunk.usage_metadata:
@@ -314,7 +314,7 @@ async def _default_stream_response_handler(
             _fc_delta_buffer,
             _tool_calls_buffer,
             last_resp=last_resp,
-            resp=resp, 
+            resp=resp,
         ), _usage_record
     except Exception:
         # 确保缓冲区被关闭

src/llm_models/model_client/openai_client.py

@@ -239,7 +239,7 @@ def _build_stream_api_resp(
 
     # 检查 max_tokens 截断（流式的告警改由处理函数统一输出，这里不再输出）
     # 保留 finish_reason 仅用于上层判断
-    
+
     if not resp.content and not resp.tool_calls:
         raise EmptyResponseException()
 
@@ -293,7 +293,7 @@ async def _default_stream_response_handler(
 
         if hasattr(event.choices[0], "finish_reason") and event.choices[0].finish_reason:
             finish_reason = event.choices[0].finish_reason
-        
+
         if hasattr(event, "model") and event.model and not _model_name:
             _model_name = event.model  # 记录模型名
 
@@ -341,10 +341,7 @@ async def _default_stream_response_handler(
                 model_dbg = None
 
             # 统一日志格式
-            logger.info(
-                "模型%s因为超过最大max_token限制，可能仅输出部分内容，可视情况调整"
-                % (model_dbg or "")
-            )
+            logger.info("模型%s因为超过最大max_token限制，可能仅输出部分内容，可视情况调整" % (model_dbg or ""))
 
         return resp, _usage_record
     except Exception:
@@ -387,9 +384,7 @@ def _default_normal_response_parser(
                 raw_snippet = str(resp)[:300]
             except Exception:
                 raw_snippet = "<unserializable>"
-            logger.debug(
-                f"empty choices: model={model_dbg} id={id_dbg} usage={usage_dbg} raw≈{raw_snippet}"
-            )
+            logger.debug(f"empty choices: model={model_dbg} id={id_dbg} usage={usage_dbg} raw≈{raw_snippet}")
         except Exception:
             # 日志采集失败不应影响控制流
             pass
@@ -447,14 +442,11 @@ def _default_normal_response_parser(
             # print(resp)
             _model_name = resp.model
             # 统一日志格式
-            logger.info(
-                "模型%s因为超过最大max_token限制，可能仅输出部分内容，可视情况调整"
-                % (_model_name or "")
-            )
+            logger.info("模型%s因为超过最大max_token限制，可能仅输出部分内容，可视情况调整" % (_model_name or ""))
             return api_response, _usage_record
     except Exception as e:
         logger.debug(f"检查 MAX_TOKENS 截断时异常: {e}")
-    
+
     if not api_response.content and not api_response.tool_calls:
         raise EmptyResponseException()
 

src/llm_models/utils_model.py

@@ -277,9 +277,7 @@ class LLMRequest:
                     logger.error(f"模型 '{model_info.name}' 在多次出现空回复后仍然失败。")
                     raise ModelAttemptFailed(f"模型 '{model_info.name}' 重试耗尽", original_exception=e) from e
 
-                logger.warning(
-                    f"模型 '{model_info.name}' 返回空回复(可重试)。剩余重试次数: {retry_remain}"
-                )
+                logger.warning(f"模型 '{model_info.name}' 返回空回复(可重试)。剩余重试次数: {retry_remain}")
                 await asyncio.sleep(api_provider.retry_interval)
 
             except NetworkConnectionError as e:
@@ -289,9 +287,7 @@ class LLMRequest:
                     logger.error(f"模型 '{model_info.name}' 在网络错误重试用尽后仍然失败。")
                     raise ModelAttemptFailed(f"模型 '{model_info.name}' 重试耗尽", original_exception=e) from e
 
-                logger.warning(
-                    f"模型 '{model_info.name}' 遇到网络错误(可重试): {str(e)}。剩余重试次数: {retry_remain}"
-                )
+                logger.warning(f"模型 '{model_info.name}' 遇到网络错误(可重试): {str(e)}。剩余重试次数: {retry_remain}")
                 await asyncio.sleep(api_provider.retry_interval)
 
             except RespNotOkException as e: