chat.nvim v1.8.0：自动重试、用户画像与定时任务重写

chat.nvim v1.8.0 正式发布。这个版本的核心主题是稳定性和个性化——让 AI 更不容易断、更懂你是谁。

用 AI 最烦什么？请求发出去，网络抖了一下，直接报错，前功尽弃。

v1.8.0 新增了 LLM 请求自动重试机制。当遇到连接错误或超时时，chat.nvim 会自动重试，而不是直接把错误甩给用户。成功响应后重试计数自动归零。

这个改动看似简单，实际影响很大。尤其在移动网络或 Termux 环境下，网络波动是常态，自动重试意味着你不用每次断线都手动重新发送。

每个用户的编程习惯、技术栈、偏好都不同。v1.8.0 引入了用户画像（人物画像） 功能，AI 可以主动记录和查询用户信息：

更关键的是，这个功能不局限于当前用户——对话中提到其他人时，AI 会主动查询对方的画像，提供更个性化的上下文感知响应。

画像以 Markdown 文件存储，结构清晰，易于维护。

v1.7.0 引入了定时任务功能，v1.8.0 对其进行了全面重写。

旧架构存在一些设计问题，新版本改为独立 uv.timer 架构——每个任务一个独立定时器，到点才唤醒，不到点 CPU 零开销。同时新增了 skip_if_busy 选项：当 AI 正在处理请求时，周期任务会跳过本次触发，等下一个周期再试，避免在繁忙时打断正在进行的工作。

配合之前的防漂移机制和 30 天超长延时支持，定时任务现在更加健壮。

v1.8.0 为 result buffer 启用了 markdown filetype，并新增 render_markdown 配置选项。配合 render-markdown.nvim 插件，AI 回复中的标题、代码块、表格、列表都能得到原生渲染，阅读体验显著提升。

同时为 result 和 prompt 窗口增加了 signcolumn，恢复了标题徽标字符，禁用了行号显示——细节打磨，让界面更干净。

write_file 工具新增 str_replace 操作，支持通过字符串匹配替换文件内容，无需指定行号。比原来的 replace 操作更灵活，尤其适合精确修改代码片段。

get_history 工具新增 search 参数，可以按关键词过滤历史消息。长会话中找特定内容不再需要翻页。

修复了 git_add 在接收到字符串化 JSON 数组时的解析问题，路径处理更加可靠。

v1.8.0 将内存和会话存储从 stdpath('cache') 迁移到 stdpath('data')。

这个改动的原因很直接：cache 目录可能被系统清理工具自动清除，而 data 目录是持久的。会话数据和记忆是用户的重要资产，不应该因为系统清理而丢失。集成状态文件也统一移到了 chat.nvim/integration/ 目录下。

v1.8.0 修复了多个 HTTP 相关的稳定性问题：

这些修复对 Nova（Android 客户端）用户尤其重要——手机网络环境复杂，HTTP 连接的健壮性直接影响体验。

除了前面提到的 HTTP 稳定性修复，v1.8.0 还解决了以下问题：

工具调用完整性：当上下文长度超限触发截断时，新增了 tool_call 与 tool_result 的配对验证，防止截断导致工具调用链断裂，进而引发 LLM 端的解析错误。

重试机制：成功收到响应后重试计数自动归零，确保后续请求不受之前重试历史的影响。

会话队列：修复了空闲会话队列定时器的延迟问题，避免不必要的等待。同时移除了回复中偶尔出现的重复代码块。

工具可靠性：git_add 在接收到字符串化的 JSON 数组时解析失败的问题已修复，路径处理更加健壮。

界面细节：恢复了窗口标题中的徽标字符，修正了显示异常。

此外，还修复了若干代码质量和安全问题，提升了整体代码健壮性。

v1.8.0 的重构集中在架构简化和路径规范化两方面。

定时任务从原来的轮询架构重写为独立 uv.timer 架构，每个任务一个独立定时器，到点才唤醒。存储路径从 stdpath('cache') 迁移到 stdpath('data')，会话缓存也移到了独立的 sessions 子目录下，目录结构更加清晰。

picker 层面，原 chat_project source 合并进 chat source，减少了重复代码，统一了会话搜索的入口。HTTP routes 统一使用 response.send_raw，简化了响应处理逻辑。

如果你已经安装了 chat.nvim，直接更新即可：

-- lazy.nvim
{
  'wsdjeg/chat.nvim',
  -- 更新到最新版
}

如果你是 Nova 用户，无需额外操作，服务端更新后自动生效。

v1.8.0 是一个以稳定性和用户体验为核心的版本。自动重试让 AI 对话更抗网络波动，用户画像让 AI 更懂你，定时任务重写让自动化更可靠，Markdown 渲染让阅读更舒适。

感谢所有反馈问题的用户。如果你在使用中遇到问题或有功能建议，欢迎在 GitHub Issues 提交反馈。