feat: 支持可配置并行分析并优化进度中心

README.md

@@ -35,7 +35,7 @@ v0.2.0 当前正式发布目标为 **macOS**，GitHub Release 同时生成：
 
 1. **启用数据源**：打开「设置 → 数据源」，确认本机已安装的 AI 工具与扫描目录。启动扫描只检测变化并写入本地 SQLite，不会调用模型。
 2. **同步会话**：点击顶栏「同步」，再从「进度中心」查看扫描、解析、写入进度和失败文件；取消会在当前文件处理完成后生效。
-3. **配置分析 Provider**：打开「设置 → AI 配置」，新增 API 或 CLI 配置并设为当前。API 支持刷新模型列表或手填完整模型 ID；CLI 的「检测命令」只检查可执行性，不调用模型。
+3. **配置分析 Provider**：打开「设置 → AI 配置」，新增 API 或 CLI 配置并设为当前，同时按本机和 Provider 承载能力设置 1–8 个全局并行分析。API 支持刷新模型列表或手填完整模型 ID；CLI 的「检测命令」只检查可执行性，不调用模型。
 4. **确认并开始分析**：在「对话档案」预览会话，选择单条或批量分析。运行期间不会自动跨 Provider 切换；失败后可为单项选择其他配置重试。
 5. **审核与复用知识**：在「知识笔记」中编辑类型、摘要、正文、主题标签和技术项。可全文搜索、合并标签、发布草稿，或将选中/全部知识导出为 Markdown。
 

apps/desktop/src-tauri/src/commands/config.rs

@@ -21,6 +21,7 @@ pub struct AppConfigDto {
 #[serde(rename_all = "camelCase")]
 pub struct DistillerConfigDto {
     pub active_profile_id: String,
+    pub max_concurrent_analyses: usize,
     pub profiles: Vec<ProviderProfileDto>,
 }
 
@@ -64,6 +65,7 @@ impl From<&AppConfig> for AppConfigDto {
         Self {
             distiller: DistillerConfigDto {
                 active_profile_id: c.distiller.active_profile_id.clone(),
+                max_concurrent_analyses: c.distiller.max_concurrent_analyses,
                 profiles: c
                     .distiller
                     .profiles
@@ -128,6 +130,7 @@ impl From<AppConfigDto> for AppConfig {
         Self {
             distiller: DistillerConfig {
                 active_profile_id: dto.distiller.active_profile_id,
+                max_concurrent_analyses: dto.distiller.max_concurrent_analyses,
                 profiles: dto
                     .distiller
                     .profiles
@@ -198,6 +201,9 @@ pub async fn save_config(state: State<'_, AppState>, config: AppConfigDto) -> Re
     new_config
         .save(&AppConfig::default_path())
         .map_err(|e| format!("配置保存失败: {e}"))?;
+    state
+        .analysis_runtime
+        .set_limit(new_config.distiller.max_concurrent_analyses);
     *state
         .config
         .write()