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backend/app/services/llm/enrichment.py

@@ -404,18 +404,29 @@ async def enrichment_loop() -> None:
     while True:
         try:
             async with AsyncSessionLocal() as session:
-                # 已翻译完成 + 4 个状态中至少有一个是 pending
-                # 关键:不能按 translated_at 升序 — 老文章已 enrich,新文章 translated_at=NULL(被排到最后)
-                # 改为按 id 升序(新文章 id 大),循环里再过滤 status
+                # 精准定位待 enrich 的文章:已翻译 + 任一 LLM 状态 ∈ {n/a, pending, failed}
+                # (不能用 order_by id ASC + 内存过滤:已 enrich 的文章 id 可能更小,会占满 limit,
+                #  让 enrichment_loop 永远看不到后面大 id 的 n/a 文章 — 真实踩过的坑)
                 rows = (
                     await session.execute(
                         select(Article)
                         .where(
                             Article.translation_status == "ok",
                             Article.title_zh.is_not(None),
+                            # 任一 LLM 状态不是 ok(包括 NULL)
+                            (
+                                (Article.classify_status.is_(None))
+                                | (Article.classify_status != "ok")
+                                | (Article.format_status.is_(None))
+                                | (Article.format_status != "ok")
+                                | (Article.commentary_status.is_(None))
+                                | (Article.commentary_status != "ok")
+                                | (Article.image_ai_status.is_(None))
+                                | (Article.image_ai_status != "ok")
+                            ),
                         )
                         .order_by(Article.id.asc())
-                        .limit(ENRICHMENT_BATCH_SIZE * 20)  # 多取一些找需要 enrich 的
+                        .limit(ENRICHMENT_BATCH_SIZE * 5)  # 比 batch 略多
                     )
                 ).scalars()
                 candidates = list(rows)