fix: strip thinking process from LLM responses

Introduces `_strip_thinking` to remove reasoning segments from the LLM output. This handles `<think>` tags, residual `</think>` tags, and plain-text thinking prefixes to ensure only the final review content is returned. It also prioritizes `reasoning_content` when provided by OpenAI-compatible gateways.

ai_review/llm.py

@@ -2,12 +2,53 @@
 """LLM 调用与 prompt 构建。"""
 
 import json
+import re
 import urllib.request
 import urllib.error
 
 from ai_review.config import API_URL, API_KEY, MODEL, FOCUS_AREAS
 
 
+def _strip_thinking(content):
+    """去除 LLM 返回内容中的 thinking 过程。
+
+    支持三种场景：
+    1. <think>...</think> 标签包裹（Qwen3 原生格式）
+    2. 纯文本 thinking（以英文 thinking 开头，实际审查从 ## 开始）
+    3. 只有 </think> 结束标签（部分网关吞掉了开始标签）
+    """
+    # 场景 1: 完整的 <think>...</think> 标签
+    if "<think>" in content:
+        content = re.sub(r"<think>[\s\S]*?</think>\s*", "", content)
+        return content.strip()
+
+    # 场景 3: 只有 </think> 结束标签（开始标签被网关吞掉）
+    if "</think>" in content:
+        idx = content.index("</think>")
+        content = content[idx + len("</think>"):]
+        return content.strip()
+
+    # 场景 2: 纯文本 thinking（模型直接输出思考过程）
+    # 特征：内容以英文 thinking 描述开头，审查正文以 ## 或中文审查标记开始
+    thinking_prefixes = (
+        "Here's a thinking process",
+        "Here is a thinking process",
+        "Let me think",
+        "I'll analyze",
+        "I need to",
+        "Let me analyze",
+        "Let me review",
+    )
+    if content.lstrip().startswith(thinking_prefixes):
+        # 找到第一个 markdown 标题行（审查正文的开始）
+        match = re.search(r"^(## |🔴|🟡|🟢|📋|✅)", content, re.MULTILINE)
+        if match:
+            content = content[match.start():]
+            return content.strip()
+
+    return content
+
+
 def build_standard_prompt(diff_text):
     focus_text = "\n".join(f"  - {a}" for a in FOCUS_AREAS)
     system_msg = "你是一位资深开发工程师，专门负责代码审查。请用中文回复，结论要可执行、可定位。"
@@ -161,7 +202,16 @@ def call_llm(system_msg, user_msg, max_tokens=4096, timeout=300, model=None, ena
             choices = result.get("choices", [])
             if not choices:
                 return "⚠️ API 返回了空结果，可能触发了内容安全策略。"
-            return choices[0].get("message", {}).get("content", "⚠️ API 返回格式异常")
+            msg = choices[0].get("message", {})
+            content = msg.get("content", "⚠️ API 返回格式异常")
+            # 优先使用 reasoning_content（部分 OpenAI 兼容网关将 thinking 分离到此字段）
+            # 如果存在 reasoning_content，说明 content 已经是干净的正文
+            if msg.get("reasoning_content"):
+                return content
+            # 过滤 thinking 内容，避免飞书通知等场景内容过长
+            if content:
+                content = _strip_thinking(content)
+            return content
     except urllib.error.HTTPError as e:
         body = e.read().decode("utf-8") if e.fp else ""
         return f"❌ API 请求失败 (HTTP {e.code}): {body}"