修复EasyOCR超时导致消息丢失：增大外层超时到50s，混合消息检测改为提取最后一条消息

gui.py

@@ -1043,6 +1043,29 @@ class MsgBotApp(ctk.CTk):
                 # 原来只选第一个通过的，导致 protect"温馨提示"(score高但内容浅)压过 sdf1_login"2.1下载"(score略低但内容深)
                 chosen = None
                 if self.ar.enabled:
+                    # 提取query的核心词（复用auto_reply的逻辑）
+                    q_tokens = AutoReply._meaningful_tokens(cleaned_msg)
+                    # 非核心词（复制自auto_reply.py）
+                    non_core_kw = {
+                        '多少', '哪些', '哪个', '什么', '怎么', '如何', '吗', '呢', '吧',
+                        '备用', '深险', '端的', '那', '这', '些', '个', '种', '类',
+                        '最近', '近期', '刚才', '现在', '当前', '刚刚', '以前', '之后', '当天',
+                        '第一', '最新', '全部', '所有', '一起', '各种', '各种各样',
+                        '哪些', '哪个', '什么', '怎么', '如何', '多少',
+                        '相关联', '相关', '有关', '以及', '以及',
+                        '问问', '问一嘴', '打听一下', '能够', '可以到',
+                        '有个', '问题', '常用', '他们', '各位', '大家', '小伙伴',
+                        '知道', '想知道',
+                        '下载', '下到', '哪下', '在哪下', '怎么下',
+                        '信息', '内容', '详情', '情况', '介绍',
+                        '一句', '问一句', '再问',
+                        '有人',
+                        '一嘴',
+                        '那家', '那价',
+                    }
+                    core_kw = q_tokens - non_core_kw
+                    # OCR碎片过滤
+                    core_kw = {kw for kw in core_kw if not (kw.isascii() and len(kw) <= 2)}
                     # 收集所有通过相关性检查的候选
                     relevant_candidates = []
                     for idx, (doc, sc) in enumerate(results):
@@ -1078,7 +1101,13 @@ class MsgBotApp(ctk.CTk):
                                 else:
                                     quality_score = sc + body_len / 100.0
                             else:
-                                quality_score = sc + body_len / 100.0  # 其他查询，body长度加权
+                                # 计算heading核心词命中奖励
+                                heading_text = (doc.get('heading') or '').lower()
+                                heading_hits = sum(1 for kw in core_kw if kw in heading_text)
+                                heading_bonus = heading_hits * 10.0  # 每个核心词命中heading加10分
+                                # 表格body加分（非下载查询也适用）
+                                table_bonus = 5.0 if is_table_body else 0.0
+                                quality_score = sc + body_len / 100.0 + heading_bonus + table_bonus
                             relevant_candidates.append((quality_score, sc, doc))
 
                     if relevant_candidates: