fix: visual fallback truncation + cache results + sidebar fallback

- mobile_blueprint_runner.py: increase max_tokens 500->1024 for visual fallback
- mobile_blueprint_runner.py: handle truncated AI responses (detect not_found/need_scroll from partial text)
- mobile_blueprint_runner.py: cache visual fallback results into page library for reuse across scenarios
- sidebarProvider.ts: show minimal result card from WS test_done even without full report (safety net)
- copilot-instructions.md: add mandatory English language rule for AI interactions

Author: zcj220

.github/copilot-instructions.md

@@ -1,4 +1,16 @@
-# TestPilot AI - 项目编码规范
+# TestPilot AI - Project Coding Standards
+
+## Language Rule (MANDATORY)
+
+All AI thinking, reasoning, and responses MUST be in **English**. This applies to:
+- Code comments in new/modified code
+- Commit messages
+- AI-generated explanations and dialog
+- Variable/function naming (already English)
+
+Exception: User-facing strings in the product (UI text, log messages, prompts sent to AI models) may remain in Chinese as they are part of the product's Chinese localization.
+
+---
 
 ## 蓝本文件（testpilot.json）管理规则
 
@@ -367,3 +379,49 @@ Flutter 的 `Semantics` 组件在 Android 端映射为无障碍属性。**选择
 | 等待元素 | `{"action": "wait", "target": "accessibility_id:xxx", "timeout_ms": 15000}` | 轮询等元素出现 |
 
 > Flutter 每次 `navigate` 重启后的标准流程：先 `wait 3000`，再 `wait target` 等关键元素就绪。
+
+核心工作流程：四步法
+
+任务分析：分析需求、技术难点，默认使用北京时间。
+
+实施规划：制定3-5个步骤，Python项目第一步必须包含虚拟环境设置。
+
+分步执行：单次代码生成严格限制在150行以内，复杂任务分批次进行。
+
+总结回顾：提供代码使用说明和注意事项。
+
+重点优化规范
+
+代码生成控制：避免卡顿，严禁一次性生成超长代码。
+
+Python专项：强制使用虚拟环境，代码中显式指定 Asia/Shanghai时区。
+
+项目文档管理：每个项目必须创建并实时维护 开发备忘录.md文件。
+
+项目文档强制要求
+
+文件位置：项目根目录下的 开发备忘录.md。
+
+实时同步：每次代码修改、Bug修复、功能更新后，必须同步更新该备忘录。
+
+核心内容：
+
+项目简介与核心功能。
+
+环境配置（重点强调 python -m venv venv）。
+
+开发、测试与部署步骤。
+
+版本更新日志（明确标注已淘汰的旧代码和新增功能）。
+
+已知问题与解决方案。
+
+更新原则：确保代码与文档完全一致，淘汰内容需特别注明。
+
+交互与输出
+
+全程使用简洁专业的简体中文。
+
+代码注释重点解释核心逻辑，避免冗长。
+
+分批次输出代码时，需明确标注进度（例如：[第1/3部分]）。

extension/src/sidebarProvider.ts

@@ -2227,11 +2227,29 @@ ${commonRules}`;
         screenshotImg.src = "data:image/png;base64," + wsMsg.data.image;
         return;
       }
-      // test_done 含完整报告时，直接渲染结果（HTTP后备）
-      // 即使 HTTP fetch failed，WebView 也能通过 WS 拿到完整结果
-      if (wsMsg.type === "test_done" && wsMsg.data?.report) {
-        onTestResult(wsMsg.data.report);
-        return;
+      // test_done: render full report if available, otherwise show summary
+      if (wsMsg.type === "test_done") {
+        if (wsMsg.data?.report) {
+          onTestResult(wsMsg.data.report);
+          return;
+        }
+        // Fallback: build a minimal report from WS summary data
+        // This ensures result card always shows even if full_report is missing
+        if (wsMsg.data?.pass_rate !== undefined) {
+          const minimal = {
+            test_name: "蓝本测试",
+            pass_rate: wsMsg.data.pass_rate,
+            passed_steps: 0,
+            total_steps: 0,
+            bug_count: wsMsg.data.bug_count || 0,
+            duration_seconds: 0,
+            bugs: [],
+            steps: [],
+          };
+          onTestResult(minimal);
+          addLog("⚠️ 结果摘要已显示，完整Bug详情等待HTTP返回...", "warn");
+          return;
+        }
       }
       const level = typeMap[wsMsg.type] || "info";
       const text = wsMsg.data?.message || wsMsg.type;

src/testing/mobile_blueprint_runner.py

@@ -1194,6 +1194,15 @@ async def _smart_tap(
         logger.info("  [视觉定位] 截图+AI识别 {}...", target)
         coords = await self._visual_find_element(target, desc)
         if coords:
+            # Cache the visual result into page library for future reuse
+            try:
+                xml_now = await self._ctrl.dump_ui_tree()
+                if xml_now:
+                    fp = self._extract_page_fingerprint(xml_now)
+                    if fp:
+                        self._register_page(f"visual_{target[:30]}", fp, {target: coords})
+            except Exception:
+                pass
             await self._ctrl.tap_xy(coords[0], coords[1])
         else:
             raise RuntimeError(f"元素找不到（Appium+视觉均失败）: {target} | {desc}")
@@ -1329,6 +1338,15 @@ async def _smart_fill(
         logger.info("  [视觉定位] 截图+AI识别 {}...", target)
         coords = await self._visual_find_element(target, desc)
         if coords:
+            # Cache the visual result into page library for future reuse
+            try:
+                xml_now = await self._ctrl.dump_ui_tree()
+                if xml_now:
+                    fp = self._extract_page_fingerprint(xml_now)
+                    if fp:
+                        self._register_page(f"visual_{target[:30]}", fp, {target: coords})
+            except Exception:
+                pass
             await self._ctrl.input_text_xy(coords[0], coords[1], value)
         else:
             raise RuntimeError(f"元素找不到（Appium+视觉均失败）: {target} | {desc}")
@@ -1390,13 +1408,24 @@ async def _visual_find_element(
                 loop = asyncio.get_event_loop()
                 response = await loop.run_in_executor(
                     None, lambda p=prompt, sp=str(screenshot_path): self._ai.analyze_screenshot(
-                        sp, p, reasoning_effort="low", timeout=45, max_tokens=500,
+                        sp, p, reasoning_effort="low", timeout=45, max_tokens=1024,
                     )
                 )
 
-                # 解析AI返回
-                json_match = re.search(r'\{[^}]+\}', response)
+                # Parse AI response — try to extract JSON even from truncated output
+                json_match = re.search(r'\{[^{}]*\}', response)
                 if not json_match:
+                    # Truncated JSON: try to salvage key fields
+                    if '"not_found"' in response or '"reason"' in response:
+                        logger.info("  视觉降级: AI确认元素不存在（截断响应）")
+                        return None
+                    if '"need_scroll"' in response:
+                        logger.info("  视觉降级: AI建议滚动（截断响应）")
+                        if scroll_attempt < max_scrolls:
+                            await self._ctrl.swipe_screen("down")
+                            await asyncio.sleep(1.0)
+                            continue
+                        return None
                     logger.warning("  视觉降级: AI返回格式异常: {}", response[:100])
                     return None