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Service/AI/OpenAiService.cs

@@ -4,8 +4,8 @@ namespace Service.AI;
 
 public interface IOpenAiService
 {
-    Task<string?> ChatAsync(string systemPrompt, string userPrompt);
-    Task<string?> ChatAsync(string prompt);
+    Task<string?> ChatAsync(string systemPrompt, string userPrompt, int timeoutSeconds = 15);
+    Task<string?> ChatAsync(string prompt, int timeoutSeconds = 15);
     IAsyncEnumerable<string> ChatStreamAsync(string systemPrompt, string userPrompt);
     IAsyncEnumerable<string> ChatStreamAsync(string prompt);
 }
@@ -15,7 +15,7 @@ public class OpenAiService(
     ILogger<OpenAiService> logger
 ) : IOpenAiService
 {
-    public async Task<string?> ChatAsync(string systemPrompt, string userPrompt)
+    public async Task<string?> ChatAsync(string systemPrompt, string userPrompt, int timeoutSeconds = 15)
     {
         var cfg = aiSettings.Value;
         if (string.IsNullOrWhiteSpace(cfg.Endpoint) ||
@@ -27,7 +27,7 @@ public class OpenAiService(
         }
 
         using var http = new HttpClient();
-        http.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(15);
+        http.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(timeoutSeconds);
         http.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", cfg.Key);
 
         var payload = new
@@ -72,7 +72,7 @@ public class OpenAiService(
         }
     }
 
-    public async Task<string?> ChatAsync(string prompt)
+    public async Task<string?> ChatAsync(string prompt, int timeoutSeconds = 15)
     {
         var cfg = aiSettings.Value;
         if (string.IsNullOrWhiteSpace(cfg.Endpoint) ||
@@ -84,7 +84,7 @@ public class OpenAiService(
         }
 
         using var http = new HttpClient();
-        http.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(60 * 5);
+        http.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(timeoutSeconds);
         http.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", cfg.Key);
 
         var payload = new

Service/Jobs/CategoryIconGenerationJob.cs

@@ -0,0 +1,150 @@
+using Quartz;
+using Service.AI;
+
+namespace Service.Jobs;
+
+/// <summary>
+/// 分类图标生成定时任务
+/// 每10分钟扫描一次，为没有图标的分类生成 5 个 SVG 图标
+/// </summary>
+public class CategoryIconGenerationJob(
+    ITransactionCategoryRepository categoryRepository,
+    IOpenAiService openAiService,
+    ILogger<CategoryIconGenerationJob> logger) : IJob
+{
+    private static readonly SemaphoreSlim _semaphore = new(1, 1);
+
+    public async Task Execute(IJobExecutionContext context)
+    {
+        // 尝试获取锁，如果失败则跳过本次执行
+        if (!await _semaphore.WaitAsync(0))
+        {
+            logger.LogInformation("上一个分类图标生成任务尚未完成，跳过本次执行");
+            return;
+        }
+
+        try
+        {
+
+            logger.LogInformation("开始执行分类图标生成任务");
+
+            // 查询所有分类，然后过滤出没有图标的
+            var allCategories = await categoryRepository.GetAllAsync();
+            var categoriesWithoutIcon = allCategories
+                .Where(c => string.IsNullOrEmpty(c.Icon))
+                .ToList();
+
+            if (categoriesWithoutIcon.Count == 0)
+            {
+                logger.LogInformation("所有分类都已有图标，跳过本次任务");
+                return;
+            }
+
+            logger.LogInformation("发现 {Count} 个分类没有图标，开始生成", categoriesWithoutIcon.Count);
+
+            // 为每个分类生成图标
+            foreach (var category in categoriesWithoutIcon)
+            {
+                try
+                {
+                    await GenerateIconsForCategoryAsync(category);
+                }
+                catch (Exception ex)
+                {
+                    logger.LogError(ex, "为分类 {CategoryName}(ID:{CategoryId}) 生成图标失败",
+                        category.Name, category.Id);
+                }
+            }
+
+            logger.LogInformation("分类图标生成任务执行完成");
+        }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            logger.LogError(ex, "分类图标生成任务执行出错");
+            throw;
+        }
+        finally
+        {
+            _semaphore.Release();
+        }
+    }
+
+    /// <summary>
+    /// 为单个分类生成 5 个 SVG 图标
+    /// </summary>
+    private async Task GenerateIconsForCategoryAsync(TransactionCategory category)
+    {
+        logger.LogInformation("正在为分类 {CategoryName}(ID:{CategoryId}) 生成图标",
+            category.Name, category.Id);
+
+        var typeText = category.Type == TransactionType.Expense ? "支出" : "收入";
+
+        var systemPrompt = """
+            你是一个专业的 SVG 图标设计师，擅长创作精美、富有表现力的图标。
+            请根据分类名称和类型，生成 5 个风格迥异、视觉效果突出的 SVG 图标。
+            
+            设计要求：
+            1. 尺寸：24x24，viewBox="0 0 24 24"
+            2. 色彩：使用丰富的渐变色和多色搭配，让图标更有吸引力和辨识度
+               - 可以使用 <linearGradient> 或 <radialGradient> 创建渐变效果
+               - 不同元素使用不同颜色，增加层次感
+               - 根据分类含义选择合适的配色方案（如餐饮用暖色系、交通用蓝色系等）
+            3. 设计风格：5 个图标必须风格明显不同，避免雷同
+               - 第1个：扁平化风格，色彩鲜明，使用渐变
+               - 第2个：线性风格，多色描边，细节丰富
+               - 第3个：3D立体风格，使用阴影和高光效果
+               - 第4个：卡通可爱风格，圆润造型，活泼配色
+               - 第5个：现代简约风格，几何与曲线结合，优雅配色
+            4. 细节丰富：不要只用简单的几何图形，添加特征性的细节元素
+               - 例如：餐饮可以加刀叉、蒸汽、食材纹理等
+               - 交通可以加轮胎、车窗、尾气等
+               - 每个图标要有独特的视觉记忆点
+            5. 图标要直观表达分类含义，让人一眼就能识别
+            6. 只返回 JSON 数组格式，包含 5 个完整的 SVG 字符串，不要有任何其他文字说明
+            
+            重要：每个 SVG 必须是自包含的完整代码，包含所有必要的 gradient 定义。
+            """;
+
+        var userPrompt = $"""
+            分类名称：{category.Name}
+            分类类型：{typeText}
+            
+            请为这个分类生成 5 个精美的、风格各异的彩色 SVG 图标。
+            确保每个图标都有独特的视觉特征，不会与其他图标混淆。
+            
+            返回格式（纯 JSON 数组，无其他内容）：
+            ["<svg>...</svg>", "<svg>...</svg>", "<svg>...</svg>", "<svg>...</svg>", "<svg>...</svg>"]
+            """;
+
+        var response = await openAiService.ChatAsync(systemPrompt, userPrompt, timeoutSeconds: 60 * 10);
+
+        if (string.IsNullOrWhiteSpace(response))
+        {
+            logger.LogWarning("AI 未返回有效的图标数据，分类: {CategoryName}", category.Name);
+            return;
+        }
+
+        // 验证返回的是有效的 JSON 数组
+        try
+        {
+            var icons = JsonSerializer.Deserialize<List<string>>(response);
+            if (icons == null || icons.Count != 5)
+            {
+                logger.LogWarning("AI 返回的图标数量不正确（期望5个），分类: {CategoryName}", category.Name);
+                return;
+            }
+
+            // 保存图标到数据库
+            category.Icon = response;
+            await categoryRepository.UpdateAsync(category);
+
+            logger.LogInformation("成功为分类 {CategoryName}(ID:{CategoryId}) 生成并保存了 5 个图标",
+                category.Name, category.Id);
+        }
+        catch (JsonException ex)
+        {
+            logger.LogError(ex, "解析 AI 返回的图标数据失败，分类: {CategoryName}，响应内容: {Response}",
+                category.Name, response);
+        }
+    }
+}