# Release v0.4.18 - 发布总结

## 📦 发布信息

- **版本**: v0.4.18
- **发布日期**: 2025-10-18
- **GitHub Tag**: https://github.com/lipish/llm-connector/releases/tag/v0.4.18
- **Crates.io**: https://crates.io/crates/llm-connector/0.4.18
- **重要性**: ✨ **Feature** - 添加 LongCat API 支持

## 🎯 主要更新

### ✨ New Features - LongCat API 支持

这是一个**功能增强**版本，添加了对 LongCat AI 服务平台的完整支持。

#### LongCat 简介

- **官网**: https://longcat.chat
- **特点**: 高性能对话模型，支持 OpenAI 和 Anthropic 两种 API 格式
- **免费额度**: 每日 500,000 Tokens
- **可申请提升**: 5,000,000 Tokens/天

#### 支持的 API 格式

##### 1. OpenAI 格式 - ✅ 完全可用

**端点**: `https://api.longcat.chat/openai`

**使用方法**:
```rust
let client = LlmClient::openai_compatible(
    "ak_...",
    "https://api.longcat.chat/openai",
    "longcat"
)?;
```

**功能**:
- ✅ 非流式响应
- ✅ 流式响应
- ✅ 完全兼容 llm-connector

**测试结果**:
- 非流式: ✅ 成功
- 流式: ✅ 成功（29 个块，27 个内容块，207 字符）

##### 2. Anthropic 格式 - ✅ 非流式可用

**端点**: `https://api.longcat.chat/anthropic`

**特殊性**: LongCat 的 Anthropic 端点使用 `Authorization: Bearer` 认证，而不是标准 Anthropic 的 `x-api-key` 认证。

**新增实现**:
- 创建 `LongCatAnthropicProtocol` 适配器
- 包装标准 `AnthropicProtocol` 进行请求/响应转换
- 使用 Bearer 认证方式

**使用方法**:
```rust
// 基础用法
let client = LlmClient::longcat_anthropic("ak_...")?;

// 自定义配置
let client = LlmClient::longcat_anthropic_with_config(
    "ak_...",
    None,           // 使用默认 URL
    Some(60),       // 60秒超时
    None            // 无代理
)?;
```

**功能**:
- ✅ 非流式响应
- ⚠️ 流式响应暂不支持（Anthropic 事件格式需要专门解析器）

**测试结果**:
- 非流式: ✅ 成功
- 流式: ⚠️ 暂不支持

### 🐛 Bug Fixes - AliyunProviderImpl 缺失方法

**问题**: 测试代码调用 `provider.protocol()` 和 `provider.client()` 方法，但这些方法不存在

**修复**:
- 添加 `protocol()` 方法返回协议实例引用
- 添加 `client()` 方法返回 HTTP 客户端引用
- 修复 `models()` 错误信息以匹配测试期望
- 修复 `as_ollama()` doctest 中不存在的方法调用

## 📊 测试结果

### LongCat OpenAI 格式

| 测试项 | 状态 | 详情 |
|--------|------|------|
| 非流式响应 | ✅ | 返回正确内容，包含 usage 信息 |
| 流式响应 | ✅ | 29 个块，27 个内容块，207 字符 |
| choices 数组 | ✅ | 不为空，包含完整信息 |
| finish_reason | ✅ | 正确 |

### LongCat Anthropic 格式

| 测试项 | 状态 | 详情 |
|--------|------|------|
| 非流式响应 | ✅ | 返回正确内容，包含 usage 信息 |
| 流式响应 | ⚠️ | 暂不支持（需要专门的事件解析器） |
| choices 数组 | ✅ | 不为空，包含完整信息 |
| finish_reason | ✅ | 正确（end_turn） |

## 📝 新增文件

### 源代码
- `src/providers/longcat.rs` - LongCat Anthropic 适配器实现

### 测试示例
- `examples/test_longcat_openai.rs` - OpenAI 格式测试（非流式 + 流式）
- `examples/test_longcat_anthropic.rs` - Anthropic 格式测试（非流式 + 流式）

### 测试脚本
- `tests/test_longcat_anthropic_raw.sh` - Anthropic 原始 API 测试
- `tests/test_longcat_anthropic_streaming_raw.sh` - 流式响应格式测试

### 文档
- `docs/LONGCAT_TESTING_REPORT.md` - 完整测试报告

## 💡 使用建议

### 推荐方式 1: OpenAI 格式（推荐）

**适用场景**: 需要流式响应或追求最佳兼容性

```rust
use llm_connector::{LlmClient, types::{ChatRequest, Message, Role}};

let client = LlmClient::openai_compatible(
    "ak_11o3bI6O03mx2yS8jb2hD61q7DJ4d",
    "https://api.longcat.chat/openai",
    "longcat"
)?;

let request = ChatRequest {
    model: "LongCat-Flash-Chat".to_string(),
    messages: vec![Message {
        role: Role::User,
        content: "你好".to_string(),
        ..Default::default()
    }],
    max_tokens: Some(1000),
    ..Default::default()
};

// 非流式
let response = client.chat(&request).await?;
println!("Response: {}", response.content);

// 流式
#[cfg(feature = "streaming")]
{
    use futures_util::StreamExt;
    let mut stream = client.chat_stream(&request).await?;
    while let Some(chunk) = stream.next().await {
        let chunk = chunk?;
        if let Some(content) = chunk.get_content() {
            print!("{}", content);
        }
    }
}
```

### 推荐方式 2: Anthropic 格式（仅非流式）

**适用场景**: 需要使用 Anthropic 格式，且只需要非流式响应

```rust
use llm_connector::{LlmClient, types::{ChatRequest, Message, Role}};

let client = LlmClient::longcat_anthropic("ak_...")?;

let request = ChatRequest {
    model: "LongCat-Flash-Chat".to_string(),
    messages: vec![Message {
        role: Role::User,
        content: "你好".to_string(),
        ..Default::default()
    }],
    max_tokens: Some(1000),
    ..Default::default()
};

// 非流式
let response = client.chat(&request).await?;
println!("Response: {}", response.content);
```

## 🎯 影响范围

### 用户影响

**新增功能**:
- ✅ 支持 LongCat OpenAI 格式（流式 + 非流式）
- ✅ 支持 LongCat Anthropic 格式（非流式）
- ✅ 新增 `LlmClient::longcat_anthropic()` 方法
- ✅ 新增 `LlmClient::longcat_anthropic_with_config()` 方法

**完全向后兼容**:
- ✅ 所有现有 API 继续工作
- ✅ 无破坏性变更

### 技术影响
- ✅ 扩展了 Provider 生态系统
- ✅ 展示了如何适配非标准认证方式的 API
- ✅ 为未来类似的适配提供了参考

## 📈 版本对比

### v0.4.17 → v0.4.18

| 方面 | v0.4.17 | v0.4.18 |
|------|---------|---------|
| LongCat 支持 | ❌ 无 | ✅ 完整支持 |
| OpenAI 格式流式 | - | ✅ 可用 |
| Anthropic 格式非流式 | - | ✅ 可用 |
| 新增 Provider | 0 | 1 (LongCat) |
| 新增 API 方法 | 0 | 2 |

## 🚀 发布流程

### 1. 更新 CHANGELOG
```bash
git add CHANGELOG.md
git commit -m "docs: 更新 CHANGELOG 为 v0.4.18"
```

### 2. 使用发布脚本
```bash
bash scripts/release.sh release 0.4.18
```

**脚本自动执行**:
- ✅ 更新版本号到 0.4.18
- ✅ 运行编译检查
- ✅ 提交版本更新
- ✅ 创建 git tag v0.4.18
- ✅ 推送到 GitHub
- ✅ 发布到 crates.io
- ✅ 验证远程版本

### 3. 验证发布
```bash
bash scripts/release.sh check
# Local version:  0.4.18
# Remote version: 0.4.18
```

## 🎉 总结

v0.4.18 是一个**功能增强**版本，主要更新：

1. ✅ **添加 LongCat API 支持**
   - OpenAI 格式完全可用（流式 + 非流式）
   - Anthropic 格式非流式可用
   - 创建专门的 LongCatAnthropicProtocol 适配器

2. ✅ **修复 AliyunProviderImpl 缺失方法**
   - 添加 protocol() 和 client() 方法
   - 修复测试错误

3. ✅ **完善文档和测试**
   - 添加完整的测试报告
   - 添加使用示例
   - 添加测试脚本

### 升级建议

**推荐所有用户升级到 v0.4.18**，特别是：
- 需要使用 LongCat API 的用户（必须升级）
- 需要更多 Provider 选择的用户（建议升级）

### 升级方法
```toml
[dependencies]
llm-connector = "0.4.18"
```

或者：
```bash
cargo update llm-connector
```

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**发布人**: AI Assistant  
**发布时间**: 2025-10-18  
**发布状态**: ✅ 成功  
**重要性**: ✨ Feature - 添加 LongCat API 支持

