refactor: repartition server-side and client-side code

app/.server/llm/stream-enhancer.ts

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+import { convertToModelMessages, type LanguageModel, streamText, type UIMessage } from 'ai';
+import { DEFAULT_PROVIDER } from '~/.server/modules/constants';
+import { createScopedLogger } from '~/utils/logger';
+import { stripIndents } from '~/utils/strip-indent';
+
+const logger = createScopedLogger('stream-enhancer');
+
+export async function streamEnhancer(props: { messages: UIMessage[]; model: LanguageModel; maxTokens?: number }) {
+  const { messages, model, maxTokens } = props;
+
+  logger.info(`发送 llm 调用至 ${DEFAULT_PROVIDER.name} 使用模型 ${model}`);
+
+  const systemMessage = stripIndents`
+  你是一位专业提示工程师，专注于制作精确、有效的提示。
+  你的任务是增强提示，使其更加具体、可操作且有效。
+
+  对于有效的提示：
+  - 使指令明确且无歧义
+  - 添加相关上下文和约束
+  - 删除冗余信息
+  - 保持核心意图
+  - 确保提示自包含
+  - 使用专业语言
+
+  对于无效或不明确的提示：
+  - 提供清晰、专业的指导
+  - 保持响应简洁且可操作
+  - 保持有帮助、建设性的语气
+  - 专注于用户应该提供的内容
+  - 使用标准模板保持一致
+
+  <output_format>
+  1. 响应必须仅包含增强后的提示文本。
+  2. 不要包含任何解释、元数据或包装标签。
+  </output_format>
+`;
+
+  const result = streamText({
+    model,
+    system: systemMessage,
+    maxOutputTokens: maxTokens,
+    messages: convertToModelMessages(messages),
+  });
+  return result.toUIMessageStreamResponse();
+}