优化表达方式学习

docs/style_learner_resource_limit.md

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+# StyleLearner 资源上限开关（默认开启）
+
+## 概览
+StyleLearner 支持资源上限控制，用于约束风格容量与清理行为。开关默认 **开启**，以防止模型无限膨胀；可在运行时动态关闭。
+
+## 开关位置与用法（务必看这里）
+
+开关在 **代码层**，默认开启，不依赖配置文件。
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+1) **全局运行时切换（推荐）**  
+  路径：`src/chat/express/style_learner.py` 暴露的单例 `style_learner_manager`  
+  ```python
+  from src.chat.express.style_learner import style_learner_manager
+
+  # 关闭资源上限（放开容量，谨慎使用）
+  style_learner_manager.set_resource_limit(False)
+
+  # 再次开启资源上限
+  style_learner_manager.set_resource_limit(True)
+  ```
+  - 影响范围：实时作用于已创建的全部 learner（逐个同步 `resource_limit_enabled`）。
+  - 生效时机：调用后立即生效，无需重启。
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+2) **构造时指定（不常用）**  
+  - `StyleLearner(resource_limit_enabled: True|False, ...)`  
+  - `StyleLearnerManager(resource_limit_enabled: True|False, ...)`  
+  用于自定义实例化逻辑（通常保持默认即可）。
+
+3) **默认行为**  
+  - 开关默认 **开启**，即启用容量管理与清理。
+  - 没有配置文件项；若需持久化开关状态，可自行在启动代码中显式调用 `set_resource_limit`。
+
+## 资源上限行为（开启时）
+- 容量参数（每个 chat）：
+  - `max_styles = 2000`
+  - `cleanup_threshold = 0.9`（≥90% 容量触发清理）
+  - `cleanup_ratio = 0.2`（清理低价值风格约 20%）
+- 价值评分：结合使用频率（log 平滑）与最近使用时间（指数衰减），得分低者优先清理。
+- 仅对单个 learner 的容量管理生效；LRU 淘汰逻辑保持不变。
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+> ⚙️ 开关作用面：
+> - **开启**：在 add_style 时会检查容量并触发 `_cleanup_styles`；预测/学习逻辑不变。
+> - **关闭**：不再触发容量清理，但 LRU 管理器仍可能在进程层面淘汰不活跃 learner。
+
+## I/O 与健壮性
+- 模型与元数据保存采用原子写（`.tmp` + `os.replace`），避免部分写入。
+- `pickle` 使用 `HIGHEST_PROTOCOL`，并执行 `fsync` 确保落盘。
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+## 兼容性
+- 默认开启，无需修改配置文件；关闭后行为与旧版本类似。
+- 已有模型文件可直接加载，开关仅影响运行时清理策略。
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+## 何时建议开启/关闭
+- 开启（默认）：内存/磁盘受限，或聊天风格高频增长，需防止模型膨胀。
+- 关闭：需要完整保留所有历史风格且资源充足，或进行一次性数据收集实验。
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+## 监控与调优建议
+- 监控：每 chat 风格数量、清理触发次数、删除数量、预测延迟 p95。
+- 如清理过于激进：提高 `cleanup_threshold` 或降低 `cleanup_ratio`。
+- 如内存/磁盘依旧偏高：降低 `max_styles`，或增加定期持久化与压缩策略。