Pydantic 2.14 泛型 dataclass 带 Self，建 schema 时报错

一个用 Self 指向父节点的泛型 dataclass，未参数化时可以建立 TypeAdapter，换成 Node[int] 后却抛 PydanticSchemaGenerationError。若这是升级到 Pydantic 2.14.x 后出现的变化，应先检查类型构建路径，不能直接把父节点数据判成循环引用。

下面是涉及这条路径的结构示例，使用 Python 3.11 及以上的 typing.Self：

from dataclasses import dataclass
from typing import Generic, Self, TypeVar
from pydantic import TypeAdapter

T = TypeVar("T")

@dataclass
class Node(Generic[T]):
    value: T
    parent: Self | None = None

adapter = TypeAdapter(Node[int])

Pydantic 2.14.1 中，schema 生成先取得类型的 origin，内部再把 Self 解析为当前构建的具体类型。Self 解析前后的类型可能已经不同，但传下来的 origin 仍是旧值，导致参数化递归 dataclass 走错分支。普通标准库 dataclass 与 Pydantic 装饰的泛型 dataclass 都需要核对，不能只换一个装饰器就假定不受影响。

先保留失败类型，区分构建错误与验证错误

记录具体出错的是 Node 还是 Node[int]，以及出错发生在建立适配器、定义外层模型，还是已经进入 validate_python()。这类故障可以在还没提供数据时发生，清空 parent 的输入内容并不能改变 schema 解析规则。

直接去掉 [int] 可能绕过参数化分支，但同时失去具体整数类型约束。对于图结构、节点容器或其他泛型模型，这会改变本来要验证的内容。也不要把父节点标成 Any 后只检查“能创建对象”，那没有证明递归类型仍得到验证。

临时维持已有依赖组合，或单独评估注解调整

已经确认 Pydantic 2.13.x 可以处理原结构的项目，可在兼容性检查后临时恢复原锁文件对应的完整依赖组合。明确对照的版本包括 2.13.5，不能只独立降级 core，也不应忽略其他库对 Pydantic 最低版本的约束。

另一种设计是使用明确指向递归节点类型的前向注解，避免依赖这个位置的 Self 替换。但 Self 带有“当前派生类”的含义，固定指向 Node[T] 在继承场景里未必等价。需要检查类型参数如何传给父节点、派生节点如何验证，以及是否产生了新的命名空间解析问题，再决定是否改模型声明。

不要直接给安装目录中的私有 _generate_schema.py 改一行来长期维持应用。即使局部调整 origin 能让这组结构通过，也不能证明它适用于所有 schema 缓存、递归引用与泛型分支。后续版本是否包含修补，要对照正式发行内容与原结构验证，不能把建议代码视作已经发布的修复。

验收既要建立参数化类型，也要验证正常嵌套节点、父节点为 None、非法的内部 value 以及实际用到的子类。通过建 schema 只是第一步；内部非法字符串不应因为绕开故障而悄悄当成合法整数。