🚨 move tc type into type_checking guard

nonebot_plugin_llmchat/config.py

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 from pydantic import BaseModel, Field
 
 
 class PresetConfig(BaseModel):
     """API预设配置"""
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     name: str = Field(..., description="预设名称（唯一标识）")
     api_base: str = Field(..., description="API基础地址")
     api_key: str = Field(..., description="API密钥")
@@ -11,15 +11,25 @@ class PresetConfig(BaseModel):
     max_tokens: int = Field(2048, description="最大响应token数")
     temperature: float = Field(0.7, description="生成温度（0-2]")
 
+
 class ScopedConfig(BaseModel):
     """LLM Chat Plugin配置"""
-    api_presets: list[PresetConfig] = Field(...,description="API预设列表（至少配置1个预设）")
+
+    api_presets: list[PresetConfig] = Field(
+        ..., description="API预设列表（至少配置1个预设）"
+    )
     history_size: int = Field(20, description="LLM上下文消息保留数量")
-    past_events_size : int = Field(10, description="触发回复时发送的群消息数量")
+    past_events_size: int = Field(10, description="触发回复时发送的群消息数量")
     request_timeout: int = Field(30, description="API请求超时时间（秒）")
     default_preset: str = Field("off", description="默认使用的预设名称")
-    random_trigger_prob: float = Field(0.05, ge=0.0, le=1.0, description="随机触发概率（0-1]")
-    default_prompt: str = Field("你的回答应该尽量简洁、幽默、可以使用一些语气词、颜文字。你应该拒绝回答任何政治相关的问题。", description="默认提示词")
+    random_trigger_prob: float = Field(
+        0.05, ge=0.0, le=1.0, description="随机触发概率（0-1]"
+    )
+    default_prompt: str = Field(
+        "你的回答应该尽量简洁、幽默、可以使用一些语气词、颜文字。你应该拒绝回答任何政治相关的问题。",
+        description="默认提示词",
+    )
+
 
 class Config(BaseModel):
     llmchat: ScopedConfig