feat: улучшена обработка длинных сообщений через send_long_message

Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>

bot.py

@@ -256,11 +256,8 @@ async def handle_ai_task(update: Update, text: str):
             # Добавляем в историю
             state.ai_chat_history.append(f"Assistant: {full_output[:500]}")
             save_message(user_id, "assistant", full_output)
-            
-            # Отправляем ответ
-            if len(full_output) > 3500:
-                full_output = full_output[:3500] + "\n... (вывод обрезан)"
-            
+
+            # Отправляем ответ (send_long_message сам разобьёт на части если нужно)
             await send_long_message(update, full_output, parse_mode="Markdown")
             await status_msg.delete()
             return
@@ -556,10 +553,6 @@ async def handle_ai_task(update: Update, text: str):
         state.ai_chat_history.append(f"Assistant: {full_output[:500]}")
         save_message(user_id, "assistant", full_output)
 
-    # Обрезаем если слишком длинный
-    if len(full_output) > 3500:
-        full_output = full_output[:3500] + "\n... (вывод обрезан)"
-
     # Автоматическое извлечение фактов каждые 5 сообщений
     state.messages_since_fact_extract += 1
     if state.messages_since_fact_extract >= 5:
@@ -580,11 +573,9 @@ async def handle_ai_task(update: Update, text: str):
     # parse_mode=None для full_output (plain text), но Markdown для context_info
     # Telegram не поддерживает смешанный parse_mode, поэтому используем Markdown
     # и полагаемся на то что ИИ генерирует корректный текст
-    await update.message.reply_text(
-        response_text,
-        parse_mode="Markdown"
-    )
-    
+    # Используем send_long_message для поддержки длинных ответов
+    await send_long_message(update, response_text, parse_mode="Markdown")
+
     # Обновляем потоковое сообщение на финальный статус
     if stream_message:
         try: