1、继续修正之前的问题，并且增加一些细节，首先是数据统计功能，对Cursor说：我需要在设置中增加针对每个模型的数据统计功能，显示自从该模型被添加以来的对话数据量，包含输出Tokens和输入Tokens，这一修改涉及Core Data模型、AIService、DataManager和AIModelManagementView
2、修改后测试发现AIModelManagementView里显示的内容有些多，比如Base URL这一行其实没有必要在这里显示，数据统计功能现在像是一个表格，改成单行就可以了，继续让Cursor修改
3、测试过程中发现对话时偶尔会遇到点击发送按钮后应用卡死的情况，继续让Cursor排查问题，Cursor进行了添加防止重复发送机制、优化Core Data操作、改进错误处理、减少不必要的操作等改进，但仍然没有解决问题，我在打开应用后，打开一个有历史对话记录的对话，输入问题并提交后应用就会卡死，可能是加载历史对话记录导致的卡顿？Cursor优化了处理大量历史消息时的性能问题，并且优化消息的payload构建，包括预取数据、减少faulting、优化排序等等操作
4、再次测试，首次打开一个有对话记录的对话并且提交问题后不会卡死了，但切换到另一个对话并且提交问题时又卡死了，Cursor继续优化流式响应处理，但依然存在应用卡死的问题，甚至打开应用后，打开一个已有历史消息的对话，应用就会被卡死
5、再次修改时，Cursor采用了分批处理消息（每批处理50条消息，避免一次性处理过多）、异步执行、预取优化等操作，并指出卡死时因为打开有大量历史消息的对话时，应用会一次性处理所有消息，长时间占用主线程，Core Data faulting导致同步IO操作，且排序操作在处理大量数据时耗时，现在我看见Cursor这种煞有介事的解读都已经麻木了，AI对自己的思考和操作都非常自信，但实际结果可能并没有多么好，实测果然还是会卡死
6、决定先绕开这个问题，将应用的对话界面修改成每次打开应用时，默认用模型列表里的第一个模型开启新对话，这样应该能避免一打开应用就加载历史对话导致的卡死问题，修改后的工作流程变成了：应用启动时，AIChatSessionListView出现——检查是否有模型配置——如果有模型，使用第一个模型创建新对话——自动选中新对话，用户可以直接开始聊天
7、修改之后实现了我的需求，但我发现目前应用的流式输出好像又出现了问题，像是每次跳出来一两句甚至一两段，Cursor分析后表示这是因为之前使用定时器延迟更新（0.12秒），导致内容在buffer中累积，每0.12秒才更新一次UI，于是将content和thinking内容改成了立即更新，不再使用定时器延迟，tavilyResults也改成了立即更新，这样可以实现接近逐字显示的平滑输出效果，明天再测试下看看