docs(core): 为核心模块添加日志记录和文档字符串

为 `cycle_processor`, `response_handler`, `generator_api`, 和 `send_api` 等核心代码文件补充了日志记录器和详细的文档字符串（docstrings）。

本次更新旨在提高代码的可读性和可维护性，通过清晰的文档注释和日志输出，使其他开发者能更容易地理解代码逻辑和功能，并为未来的调试和功能扩展提供便利。

src/plugin_system/apis/generator_api.py

@@ -20,6 +20,7 @@ from src.plugin_system.base.component_types import ActionInfo
 
 install(extra_lines=3)
 
+# 日志记录器
 logger = get_logger("generator_api")
 
 
@@ -115,6 +116,11 @@ async def generate_reply(
             logger.error("[GeneratorAPI] 无法获取回复器")
             return False, [], None
 
+        logger.debug("[GeneratorAPI] 开始生成回复")
+
+        # 向下兼容，从action_data中获取reply_to和extra_info
+        if not reply_to and action_data:
+            reply_to = action_data.get("reply_to", "")
         if not extra_info and action_data:
             extra_info = action_data.get("extra_info", "")
             
@@ -138,6 +144,7 @@ async def generate_reply(
             return False, [], None
         assert llm_response_dict is not None, "llm_response_dict不应为None"  # 虽然说不会出现llm_response为空的情况
         if content := llm_response_dict.get("content", ""):
+            # 处理为拟人化文本
             reply_set = process_human_text(content, enable_splitter, enable_chinese_typo)
         else:
             reply_set = []
@@ -219,6 +226,7 @@ async def rewrite_reply(
         )
         reply_set = []
         if content:
+            # 处理为拟人化文本
             reply_set = process_human_text(content, enable_splitter, enable_chinese_typo)
 
         if success:
@@ -249,6 +257,7 @@ def process_human_text(
     if not isinstance(content, str):
         raise ValueError("content 必须是字符串类型")
     try:
+        # 处理LLM响应
         processed_response = process_llm_response(content, enable_splitter, enable_chinese_typo)
 
         reply_set = []
@@ -271,6 +280,18 @@ async def generate_response_custom(
     request_type: str = "generator_api",
     prompt: str = "",
 ) -> Optional[str]:
+    """
+    使用自定义提示生成回复
+
+    Args:
+        chat_stream: 聊天流对象
+        chat_id: 聊天ID
+        request_type: 请求类型
+        prompt: 自定义提示
+
+    Returns:
+        Optional[str]: 生成的回复内容
+    """
     replyer = get_replyer(chat_stream, chat_id, request_type=request_type)
     if not replyer:
         logger.error("[GeneratorAPI] 无法获取回复器")

src/plugin_system/apis/send_api.py

@@ -43,6 +43,7 @@ from src.chat.message_receive.message import MessageSending, MessageRecv
 from maim_message import Seg
 from src.config.config import global_config
 
+# 日志记录器
 logger = get_logger("send_api")
 
 # 适配器命令响应等待池
@@ -187,6 +188,7 @@ async def _send_to_target(
         # 创建消息段
         message_segment = Seg(type=message_type, data=content)  # type: ignore
 
+        # 处理回复消息
         if reply_to_message:
             anchor_message = message_dict_to_message_recv(message_dict=reply_to_message)
             if anchor_message and anchor_message.message_info and anchor_message.message_info.user_info: