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feat(iOS): 更新MNN后端模型配置优化性能

将MNN主模型从Qwen3.5-4B(~2.64GiB)降级为Qwen3.5-2B(~1.1GiB)，因为4B版本
实测运行过慢，影响用户体验。iPhone17+/SME2设备使用2B模型，保留MLX
兜底方案用于模拟器和备用场景，确保AI推理性能和存储效率的平衡。
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康康/Services/CaptureService.swift

@@ -77,53 +77,6 @@ actor CaptureService {
         try await runVL(on: assets)
     }
 
-    /// 异常项快拍:对一张**局部照片**(JPEG data)跑 VL,只抽 indicators,不建 Report、不留图。
-    /// - 临时文件落 `NSTemporaryDirectory`(`.completeFileProtectionUnlessOpen`),推理后 `defer` 删除 ——
-    ///   符合「最后只存参数和异常值」(§ 需求)与隐私基线(§6),全程不写 Vault、不建 Asset。
-    /// - 失败抛 `CaptureError`,UI 回退手动录入(§3.2 失败回退红线)。
-    /// 调用方(MainActor)负责把识别结果落成独立 Indicator。
-    func recognizeRegion(imageData: Data) async throws -> [ParsedReport.ParsedIndicator] {
-        do {
-            try await AIRuntime.shared.prepareVL()
-        } catch {
-            throw CaptureError.modelNotReady
-        }
-
-        let tmpURL = URL(fileURLWithPath: NSTemporaryDirectory())
-            .appendingPathComponent("region-\(UUID().uuidString).jpg")
-        do {
-            // 用 .completeFileProtectionUnlessOpen 而非 .complete:VL 推理可能持续数秒,
-            // 期间设备若锁屏,.complete 会让读/写抛 EPERM 使快拍在锁屏下必失败;
-            // unlessOpen 允许已打开句柄继续访问,与 Vault(completeUnlessOpen)一致。
-            try imageData.write(to: tmpURL, options: [.completeFileProtectionUnlessOpen, .atomic])
-        } catch {
-            throw CaptureError.inferenceFailed("临时图片写入失败:\(error.localizedDescription)")
-        }
-        defer { try? FileManager.default.removeItem(at: tmpURL) }
-
-        let raw: String
-        do {
-            raw = try await AIRuntime.shared.analyzeReport(
-                imageURLs: [tmpURL],
-                prompt: VLPrompts.regionExtraction(),
-                // 整张化验单可能含十余项,512 token 会截断 → 解析失败。给足额度。
-                maxTokens: 2048
-            )
-        } catch {
-            throw CaptureError.inferenceFailed("\(error)")
-        }
-        #if DEBUG
-        print("🔎 [recognizeRegion] image bytes=\(imageData.count), VL raw output:\n\(raw)\n--- end VL raw ---")
-        #endif
-        do {
-            return try CaptureService.parseIndicatorsJSON(raw)
-        } catch let CaptureError.parseFailed(msg) {
-            throw CaptureError.parseFailed(msg)
-        } catch {
-            throw CaptureError.parseFailed("\(error)")
-        }
-    }
-
     /// 「拍照识别」OCR 链路:把 Vision OCR 出的纯文本交给 LLM(Qwen3-1.7B)结构化抽指标。
     /// 不建 Report、不留图;失败抛 `CaptureError`,UI 回退手动录入(§3.2)。
     /// 调用方(MainActor)先做 OCR,再把文本传进来——OCR 不需进 actor,也避免 UIImage 跨 actor。
@@ -149,12 +102,19 @@ actor CaptureService {
         // Qwen3 可能吐 <think>…</think>,先剥掉再抠 JSON。
         let cleaned = CaptureService.stripThink(collected)
         #if DEBUG
-        print("🧠 [recognizeIndicators] LLM cleaned output:\n\(cleaned)\n--- end LLM ---")
+        // 取证:原始输出(含可能未闭合的 <think>)+ strip 后,定位「空/非法 JSON」根因。
+        // 用 NSLog(走统一日志)而非 print(stdout 被 Xcode lldb 接管,idevicesyslog 抓不到)。
+        NSLog("KKDBG-VL RAW LLM output (%d chars):\n%@\n--- end RAW ---", collected.count, collected)
+        NSLog("KKDBG-VL cleaned (%d chars):\n%@\n--- end cleaned ---", cleaned.count, cleaned)
         #endif
         do {
             return try CaptureService.parseIndicatorsJSON(cleaned)
         } catch let CaptureError.parseFailed(msg) {
-            throw CaptureError.parseFailed(msg)
+            // 把模型实际输出的特征带到屏幕上,便于现场定位(原始长度 / strip 后长度 / 前缀)。
+            let rawLen = collected.count
+            let cleanLen = cleaned.count
+            let preview = cleaned.isEmpty ? "(strip 后为空)" : String(cleaned.prefix(60))
+            throw CaptureError.parseFailed("\(msg)〔raw \(rawLen)字/clean \(cleanLen)字·前缀:\(preview)〕")
         } catch {
             throw CaptureError.parseFailed("\(error)")
         }
@@ -213,7 +173,7 @@ actor CaptureService {
         // 用 extractBalancedJSON(而非只认 {} 的 extractJSONObject):VL 多项时偶尔直接吐
         // 裸数组 [{...},{...}],只认对象会从第一个 { 配对,只截出第一个 indicator、静默丢掉
         // 其余 —— 这是影像档案核心卖点上的数据丢失。顶层是数组时整体视作 indicators。
-        let jsonString = extractBalancedJSON(from: raw)
+        let jsonString = repairJSON(extractBalancedJSON(from: raw))
         guard let data = jsonString.data(using: .utf8) else {
             throw CaptureError.parseFailed("非 UTF-8 输出")
         }
@@ -259,7 +219,7 @@ actor CaptureService {
     /// 复用 `extractJSONObject` + `parseIndicator`。解析不到任何 indicator 返回空数组(不抛),
     /// UI 据此走「没读出指标,手动补充」分支。JSON 本身不合法才抛 `parseFailed`。
     static func parseIndicatorsJSON(_ raw: String) throws -> [ParsedReport.ParsedIndicator] {
-        let jsonString = extractBalancedJSON(from: raw)
+        let jsonString = repairJSON(extractBalancedJSON(from: raw))
         guard let data = jsonString.data(using: .utf8) else {
             throw CaptureError.parseFailed("非 UTF-8 输出")
         }
@@ -324,6 +284,21 @@ actor CaptureService {
         return String(s[start...])
     }
 
+    /// 弱模型(2B)常见 JSON 畸形的安全修复,仅在 JSONSerialization 前兜底:
+    /// - 中文弯引号 “ ” → 直引号 "(模型偶尔给 key/value 套全角引号)
+    /// - 去对象/数组尾逗号(`,}` / `,]` → `}` / `]`)
+    /// 修不好仍按原逻辑报错;只做结构性修正,不改字符串语义。
+    static func repairJSON(_ s: String) -> String {
+        var t = s
+        t = t.replacingOccurrences(of: "\u{201C}", with: "\"")  // “
+        t = t.replacingOccurrences(of: "\u{201D}", with: "\"")  // ”
+        if let re = try? NSRegularExpression(pattern: ",\\s*([}\\]])") {
+            t = re.stringByReplacingMatches(
+                in: t, range: NSRange(t.startIndex..., in: t), withTemplate: "$1")
+        }
+        return t
+    }
+
     /// 抠出第一段平衡的 JSON 值,`{...}` 或 `[...]` 以先出现者为准。
     /// 用于局部识别(模型可能输出 `{"indicators":[...]}` 或裸 `[...]`)。
     /// 失败返回去围栏后的原串(后续 JSONSerialization 报错)。

康康/Services/DiaryAssistService.swift

@@ -74,8 +74,8 @@ struct DiaryAssistService {
 
         // 1. 去 <think>...</think>(复用 HealthExportService 的兜底)
         let stripped = HealthExportService.stripThinkBlocks(collected)
-        // 2. 抠出第一段平衡 JSON(复用 CaptureService.extractJSONObject)
-        let jsonStr = CaptureService.extractJSONObject(from: stripped)
+        // 2. 抠出第一段平衡 JSON(复用 CaptureService.extractJSONObject)+ 弱模型畸形修复
+        let jsonStr = CaptureService.repairJSON(CaptureService.extractJSONObject(from: stripped))
         guard let data = jsonStr.data(using: .utf8),
               let obj = try? JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: [.fragmentsAllowed]),
               let dict = obj as? [String: Any] else {