fix(edit): 修复 LLM 转义错误时 loose_escape 回退路径写入错误内容的问题

[fym998]

问题

LLM 在处理 LaTeX、JSON、Unicode 转义等场景时经常多数/少数反斜杠（如 \alpha 写成 \\alpha ），导致精确匹配失败进入 loose_escape 回退路径。该路径虽然能定位到正确的匹配位置，但直接使用 LLM 原始 newString（同样带有转义错误）写入文件，造成静默数据损坏——每次此类替换都会在文件中 引入错误的反斜杠数量。

解决方案

1. 新增 fixNewStringEscaping() 确定性修正：通过比对 oldString 与匹配文本中各反斜杠组的数量比例，推导出 newString 的正确转义形式。覆盖 uniform ratio（均匀比例，如 LaTeX 命令）、zero ratio（引号转义→无转义）等情况。

2. 优先确定性修正，LLM 兜底，节约成本：先用确定性算法修正。仅在转义比例不一致（mixed ratios，如同一字 符串中不同位置的反斜杠错误倍数不同）时，才调用 LLM 辅助判断。这样可以节约又贵又慢的 LLM 调用。

3. 无法修正时明确报错而非静默写入：当确定性修正失败且 LLM 不可用时，返回明确错误信息，引导 LLM 重新读取文件或改用 Bash 工具。

测试覆盖（36 个测试全部通过）

场景	路径
LaTeX 命令 over-escaping（uniform ratio）	确定性修正 → loose_escape
Unicode 转义 over-escaping（uniform ratio）	确定性修正 → loose_escape
JSON 字符串转义	确定性修正 → loose_escape
引号转义→无转义（zero ratio）	确定性修正 → loose_escape
新串多出反斜杠组（reuse last ratio）	确定性修正 → loose_escape
LaTeX 混合转义（mixed ratios）	确定性失败 → LLM 修正
JS Unicode 混合转义	确定性失败 → LLM 修正
JSON 混合转义	确定性失败 → LLM 修正
混合转义 + 无 LLM	确定性失败 → 返回错误 ok: false

[fym998]

bug 的触发条件可能写得不准确（AI 写的），我自用的时候也是有时触发，有时又不触发，难以复现，我再检查一下

[fym998]

我刚刚发现一个优化点：本地算法可以在很多情况下取代 LLM 矫正，从而减少成本和等待时间

[fym998]

确定性修正算法 fixNewStringEscaping

分三步：

第一步：收集转义比例 collectLooseEscapeRatios(oldString, matchedText)

同步遍历 oldString 和 matchedText，以非反斜杠字符为"锚点"：

oldString:   \\alpha + \"x\"
matchedText:  \alpha + "x"

反斜杠组 #1:  old=2, matched=1 → 比例 = 1/2 = 0.5
反斜杠组 #2:  old=1, matched=0 → 比例 = 0/1 = 0
              → ratios = [0.5, 0]

• 非反斜杠字符必须逐字匹配（锚点），否则返回 null（结构不一致）
• 末尾反斜杠组两边数量必须相等，否则返回 null
• 有任何残留字符也返回 null

第二步：分词 tokenizeLooseEscaping(newString)

将 newString 切分成交替的 slash（连续反斜杠）和 text（其他文本）token：

newString:  \\beta + \"y\" + \\gamma

→ [slash(2), text("beta + "), slash(1), text("\"y\" + "), slash(2), text("gamma")]

第三步：逐 token 应用比例

遍历 token 序列，对 slash 类型用对应序号的比例修正：

slash(2) × ratios[0]=0.5 → round(1) → \         （1个反斜杠）
slash(1) × ratios[1]=0   → round(0) → (空)       （引号转义归零）
slash(2) × ratios[?]     → 超出比例表...

此时判断 ratios 是否均匀：
  [0.5, 0] → 不均匀 → canReuseLastRatio = false
  → 返回 ok: false（交给 LLM 处理）

如果比例均匀（如 LaTeX 命令全是 \\\\ → \\，比例全是 0.5），则 canReuseLastRatio = true，多余的反斜杠组可以复用最后一个比例：

oldString:  \\alpha + \\beta       ratios = [0.5, 0.5]  ← 均匀
newString:  \\delta + \\epsilon + \\gamma

slash(2) × 0.5 → 1 个
slash(2) × 0.5 → 1 个
slash(2) × 0.5 → 1 个（复用 lastRatio）
→ \delta + \epsilon + \gamma  ✓

决策链

findLooseEscapeMatches 找到唯一匹配 (score=1)
        │
        ▼
fixNewStringEscaping() 确定性修正
   ├─ 成功 (ok:true)  → 直接用修正后的 newString 写入，matched_via="loose_escape"
   └─ 失败 (ok:false，比例不均匀或结构不一致)
        │
        ▼
   correctEscapedStringsWithLLM() LLM 辅助修正
      ├─ 成功 → matched_via="llm_escape_correction"
      └─ 失败/不可用 → 返回错误（不静默写入）

[fym998]

bug 的触发条件可能写得不准确（AI 写的），我自用的时候也是有时触发，有时又不触发，难以复现，我再检查一下

我还是没搞懂之前为什么会触发，因为触发很少，记录太多，找不着了。可能是过于复杂的 LaTeX 给 DS 整不会了，LLM correction 也修正不过来；也可能是当时对话意外中断导致的（未验证）。无论怎样，这个 PR 都能覆盖这些情况。

[fym998]

我知道了，LLM correction 是在我遇到这个问题之后、修复之前加上的。不过我认为这个PR还是很有价值的，至少有修复残余错误、减少 LLM 调用开销、增强确定性/可解释性这三方面的改进。