Thinking Mode Filter, SkillFormat Strategy, Persönlichkeitsanpassung funktioniert

crates/api/src/llm/lmstudio.rs

@@ -3,7 +3,7 @@ use reqwest::Client;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 use nazarick_core::types::Result;
 use nazarick_core::error::NazarickError;
-use nazarick_core::llm::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message};
+use nazarick_core::llm::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message, SkillFormat};
 
 /// LM Studio Provider — für lokale Entwicklung auf dem Entwicklungsrechner.
 /// LM Studio emuliert die OpenAI Chat Completions API, daher nutzen
@@ -28,6 +28,22 @@ impl LmStudioProvider {
             model: model.into(),
         }
     }
+
+    /// Entfernt Qwen3 Thinking Mode Tags aus der Antwort.
+    /// Robuster Fallback falls "thinking: false" vom Modell ignoriert wird.
+    fn strip_thinking(response: &str) -> String {
+        let mut result = response.to_string();
+        while let Some(start) = result.find("<think>") {
+            if let Some(end) = result.find("</think>") {
+                let tag = result[start..end + "</think>".len()].to_string();
+                result = result.replace(&tag, "");
+            } else {
+                result = result[..start].to_string();
+                break;
+            }
+        }
+        result.trim().to_string()
+    }
 }
 
 /// Internes Message-Format — wird sowohl für Request (Serialize)
@@ -52,7 +68,7 @@ struct OpenAiRequest {
     max_tokens: u32,
     temperature: f32,
     /// Qwen3 Thinking Mode deaktivieren — funktioniert nicht bei allen
-    /// LM Studio Versionen, daher lesen wir zusätzlich reasoning_content
+    /// LM Studio Versionen, daher strippen wir zusätzlich im Response
     thinking: bool,
 }
 
@@ -124,7 +140,7 @@ impl LlmProvider for LmStudioProvider {
 
         // Content extrahieren — Qwen3 Thinking Mode schreibt in reasoning_content
         // statt content. Wir nehmen was befüllt ist, content hat Priorität.
-        let content = openai_response.choices
+        let raw_content = openai_response.choices
             .into_iter()
             .next()
             .map(|c| {
@@ -136,6 +152,9 @@ impl LlmProvider for LmStudioProvider {
             })
             .unwrap_or_default();
 
+        // Thinking Tags entfernen — Fallback falls thinking:false ignoriert wird
+        let content = Self::strip_thinking(&raw_content);
+
         // Token-Zahlen aus Usage extrahieren (falls vorhanden)
         let (tokens_input, tokens_output) = openai_response.usage
             .map(|u| (u.prompt_tokens, u.completion_tokens))
@@ -147,4 +166,9 @@ impl LlmProvider for LmStudioProvider {
     fn name(&self) -> &str {
         "LmStudio"
     }
+
+    /// Lokale Modelle via LM Studio nutzen XML-Format für Skill-Calls.
+    fn skill_format(&self) -> SkillFormat {
+        SkillFormat::Xml
+    }
 }