docs(schedule): 日程表管理器补上了注释
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db054e9537
commit
4a0bd5845e
@@ -17,7 +17,7 @@ from .schemas import ScheduleData
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logger = get_logger("schedule_llm_generator")
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# 默认的日程生成指导原则
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# 默认的日程生成指导原则，当配置文件中未指定时使用
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DEFAULT_SCHEDULE_GUIDELINES = """
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我希望你每天都能过得充实而有趣。
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请确保你的日程里有学习新知识的时间，这是你成长的关键。
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@@ -26,7 +26,7 @@ DEFAULT_SCHEDULE_GUIDELINES = """
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另外，请保证充足的休眠时间来处理和整合一天的数据。
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"""
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# 默认的月度计划生成指导原则
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# 默认的月度计划生成指导原则，当配置文件中未指定时使用
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DEFAULT_MONTHLY_PLAN_GUIDELINES = """
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我希望你能为自己制定一些有意义的月度小目标和计划。
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这些计划应该涵盖学习、娱乐、社交、个人成长等各个方面。
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@@ -36,25 +36,43 @@ DEFAULT_MONTHLY_PLAN_GUIDELINES = """
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class ScheduleLLMGenerator:
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"""
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使用大型语言模型（LLM）生成每日日程。
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"""
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def __init__(self):
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"""
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初始化 ScheduleLLMGenerator。
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"""
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# 根据配置初始化 LLM 请求处理器
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self.llm = LLMRequest(model_set=model_config.model_task_config.schedule_generator, request_type="schedule")
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async def generate_schedule_with_llm(self, sampled_plans: list[MonthlyPlan]) -> list[dict[str, Any]] | None:
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"""
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调用 LLM 生成当天的日程安排。
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Args:
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sampled_plans (list[MonthlyPlan]]): 从月度计划中抽取的参考计划列表。
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Returns:
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||||
list[dict[str, Any]] | None: 成功生成并验证后的日程数据，或在失败时返回 None。
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"""
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now = datetime.now()
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today_str = now.strftime("%Y-%m-%d")
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weekday = now.strftime("%A")
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# 新增：获取节日信息
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# 使用 lunar_python 库获取农历和节日信息
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lunar = Lunar.fromDate(now)
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festivals = lunar.getFestivals()
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other_festivals = lunar.getOtherFestivals()
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all_festivals = festivals + other_festivals
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# 构建节日信息提示块
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festival_block = ""
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if all_festivals:
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festival_text = "、".join(all_festivals)
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festival_block = f"**今天也是一个特殊的日子: {festival_text}！请在日程中考虑和庆祝这个节日。**"
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# 构建月度计划参考提示块
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monthly_plans_block = ""
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if sampled_plans:
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plan_texts = "\n".join([f"- {plan.plan_text}" for plan in sampled_plans])
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@@ -63,10 +81,12 @@ class ScheduleLLMGenerator:
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{plan_texts}
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"""
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# 从全局配置加载或使用默认的指导原则和人设信息
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||||
guidelines = global_config.planning_system.schedule_guidelines or DEFAULT_SCHEDULE_GUIDELINES
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personality = global_config.personality.personality_core
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||||
personality_side = global_config.personality.personality_side
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# 构建基础 prompt
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base_prompt = f"""
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我，{global_config.bot.nickname}，需要为自己规划一份今天（{today_str}，星期{weekday}）的详细日程安排。
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{festival_block}
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@@ -97,10 +117,12 @@ class ScheduleLLMGenerator:
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请你扮演我，以我的身份和口吻，为我生成一份完整的24小时日程表。
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"""
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||||
max_retries = 3
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||||
# 带有重试机制的 LLM 调用循环
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||||
for attempt in range(1, max_retries + 1):
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try:
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logger.info(f"正在生成日程 (第 {attempt}/{max_retries} 次尝试)")
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prompt = base_prompt
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||||
# 如果不是第一次尝试，则在 prompt 中加入额外的提示，强调格式要求
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if attempt > 1:
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||||
failure_hint = f"""
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||||
**重要提醒 (第{attempt}次尝试)**:
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||||
@@ -113,8 +135,10 @@ class ScheduleLLMGenerator:
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||||
prompt += failure_hint
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||||
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||||
response, _ = await self.llm.generate_response_async(prompt)
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||||
# 使用 json_repair 修复可能不规范的 JSON 字符串
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schedule_data = orjson.loads(repair_json(response))
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# 使用 Pydantic 模型验证修复后的 JSON 数据
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||||
if self._validate_schedule_with_pydantic(schedule_data):
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||||
return schedule_data
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else:
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||||
@@ -132,6 +156,15 @@ class ScheduleLLMGenerator:
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||||
@staticmethod
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||||
def _validate_schedule_with_pydantic(schedule_data) -> bool:
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"""
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||||
使用 Pydantic 模型验证日程数据的格式和内容。
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Args:
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schedule_data: 从 LLM 返回并解析后的日程数据。
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Returns:
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||||
bool: 验证通过返回 True，否则返回 False。
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"""
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||||
try:
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||||
ScheduleData(schedule=schedule_data)
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||||
logger.info("日程数据Pydantic验证通过")
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||||
@@ -142,17 +175,36 @@ class ScheduleLLMGenerator:
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||||
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||||
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||||
class MonthlyPlanLLMGenerator:
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||||
"""
|
||||
使用大型语言模型（LLM）生成月度计划。
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||||
"""
|
||||
def __init__(self):
|
||||
"""
|
||||
初始化 MonthlyPlanLLMGenerator。
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||||
"""
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||||
# 根据配置初始化 LLM 请求处理器
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||||
self.llm = LLMRequest(model_set=model_config.model_task_config.schedule_generator, request_type="monthly_plan")
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async def generate_plans_with_llm(self, target_month: str, archived_plans: list[MonthlyPlan]) -> list[str]:
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"""
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||||
调用 LLM 生成指定月份的计划列表。
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Args:
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target_month (str): 目标月份，格式 "YYYY-MM"。
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archived_plans (list[MonthlyPlan]]): 上个月归档的未完成计划，作为参考。
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||||
Returns:
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||||
list[str]: 成功生成并解析后的计划字符串列表。
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||||
"""
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||||
guidelines = global_config.planning_system.monthly_plan_guidelines or DEFAULT_MONTHLY_PLAN_GUIDELINES
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personality = global_config.personality.personality_core
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||||
personality_side = global_config.personality.personality_side
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||||
max_plans = global_config.planning_system.max_plans_per_month
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# 构建上月未完成计划的提示块
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archived_plans_block = ""
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if archived_plans:
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# 只取前5个作为参考，避免 prompt 过长
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archived_texts = [f"- {plan.plan_text}" for plan in archived_plans[:5]]
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archived_plans_block = f"""
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**上个月未完成的一些计划（可作为参考）**:
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@@ -161,6 +213,7 @@ class MonthlyPlanLLMGenerator:
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你可以考虑是否要在这个月继续推进这些计划，或者制定全新的计划。
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"""
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# 构建完整的 prompt
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prompt = f"""
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||||
我，{global_config.bot.nickname}，需要为自己制定 {target_month} 的月度计划。
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@@ -191,10 +244,12 @@ class MonthlyPlanLLMGenerator:
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||||
请你扮演我，以我的身份和兴趣，为 {target_month} 制定合适的月度计划。
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"""
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||||
max_retries = 3
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||||
# 带有重试机制的 LLM 调用循环
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for attempt in range(1, max_retries + 1):
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try:
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logger.info(f" 正在生成月度计划 (第 {attempt} 次尝试)")
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response, _ = await self.llm.generate_response_async(prompt)
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# 解析返回的纯文本响应
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plans = self._parse_plans_response(response)
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if plans:
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logger.info(f"成功生成 {len(plans)} 条月度计划")
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@@ -212,16 +267,31 @@ class MonthlyPlanLLMGenerator:
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||||
@staticmethod
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||||
def _parse_plans_response(response: str) -> list[str]:
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||||
"""
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||||
解析 LLM 返回的纯文本月度计划响应。
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Args:
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||||
response (str): LLM 返回的原始字符串。
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Returns:
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||||
list[str]: 清理和解析后的计划列表。
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"""
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try:
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response = response.strip()
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# 按行分割，并去除空行
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lines = [line.strip() for line in response.split("\n") if line.strip()]
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plans = []
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for line in lines:
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||||
# 过滤掉一些可能的 Markdown 标记或解释性文字
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if any(marker in line for marker in ["**", "##", "```", "---", "===", "###"]):
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continue
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||||
# 去除行首的数字、点、短横线等列表标记
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line = line.lstrip("0123456789.- ")
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# 过滤掉一些明显不是计划的句子
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if len(line) > 5 and not line.startswith(("请", "以上", "总结", "注意")):
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plans.append(line)
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# 根据配置限制最大计划数量
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max_plans = global_config.planning_system.max_plans_per_month
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if len(plans) > max_plans:
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plans = plans[:max_plans]
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