fix(interest_calculator): 调整兴趣计算超时设置，优化性能和用户体验

src/chat/interest_system/interest_manager.py

@@ -91,12 +91,12 @@ class InterestManager:
                 logger.error(f"注册兴趣值计算组件失败: {e}")
                 return False
 
-    async def calculate_interest(self, message: "DatabaseMessages", timeout: float = 2.0) -> InterestCalculationResult:
+    async def calculate_interest(self, message: "DatabaseMessages", timeout: float | None = None) -> InterestCalculationResult:
         """计算消息兴趣值
 
         Args:
             message: 数据库消息对象
-            timeout: 最大等待时间（秒），超时则使用默认值返回
+            timeout: 最大等待时间（秒），超时则使用默认值返回；为None时不设置超时
 
         Returns:
             InterestCalculationResult: 计算结果或默认结果
@@ -113,6 +113,9 @@ class InterestManager:
         # 使用 create_task 异步执行计算
         task = asyncio.create_task(self._async_calculate(message))
 
+        if timeout is None:
+            return await task
+
         try:
             # 等待计算结果，但有超时限制
             result = await asyncio.wait_for(task, timeout=timeout)

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/core/affinity_interest_calculator.py

@@ -191,12 +191,12 @@ class AffinityInterestCalculator(BaseInterestCalculator):
         logger.debug(f"开始兴趣匹配计算，内容: {content[:50]}...")
 
         try:
-            # 使用机器人的兴趣标签系统进行智能匹配（1.5秒超时保护）
+            # 使用机器人的兴趣标签系统进行智能匹配（5秒超时保护）
             match_result = await asyncio.wait_for(
                 bot_interest_manager.calculate_interest_match(
                     content, keywords or [], getattr(message, "semantic_embedding", None)
                 ),
-                timeout=1.5
+                timeout=5.0
             )
             logger.debug(f"兴趣匹配结果: {match_result}")
 
@@ -215,7 +215,7 @@ class AffinityInterestCalculator(BaseInterestCalculator):
                 return 0.0
 
         except asyncio.TimeoutError:
-            logger.warning("[超时] 兴趣匹配计算超时(>1.5秒)，返回默认分值0.5以保留其他分数")
+            logger.warning("[超时] 兴趣匹配计算超时(>5秒)，返回默认分值0.5以保留其他分数")
             return 0.5  # 超时时返回默认分值，避免丢失提及分和关系分
         except Exception as e:
             logger.warning(f"智能兴趣匹配失败: {e}")