diff --git a/backend/ai_services/bailian_service.py b/backend/ai_services/bailian_service.py
index e798739..b9ecef5 100644
--- a/backend/ai_services/bailian_service.py
+++ b/backend/ai_services/bailian_service.py
@@ -96,51 +96,3 @@ class BailianService:
             evaluation.error_message = str(e)
             evaluation.save()
             return evaluation
-
-    def summarize_task(self, task):
-        """
-        使用 AI 模型总结转写和章节数据
-        """
-        if not self.client:
-            logger.error("DashScope client not initialized")
-            return
-
-        try:
-            summary_data = json.dumps(task.summary_data or {}, ensure_ascii=False)
-            chapters_data = json.dumps(task.auto_chapters_data or {}, ensure_ascii=False)
-            
-            prompt = f"""
-你是一个专业的会议摘要和内容分析助手。请根据以下提供的“总结原始数据”和“章节原始数据”，生成一个结构清晰、专业且易于阅读的 Markdown 格式总结。
-
-要求：
-1. 包含一个总体的“核心摘要”。
-2. 包含一个详细的“内容大纲”。
-3. 如果有问答或对话信息，请包含“关键问答”或“发言人观点”。
-4. 包含一个带有时间戳的“章节回顾”，格式为 [HH:MM:SS] 标题。
-5. 语言简练，重点突出。
-
-总结原始数据：
-{summary_data}
-
-章节原始数据：
-{chapters_data}
-"""
-            messages = [
-                {'role': 'system', 'content': '你是一个专业的文档总结助手。请直接返回 Markdown 格式的内容，不要包含任何引导性文字。'},
-                {'role': 'user', 'content': prompt}
-            ]
-
-            completion = self.client.chat.completions.create(
-                model="qwen-turbo",
-                messages=messages,
-                temperature=0.7
-            )
-            
-            ai_summary = completion.choices[0].message.content
-            if ai_summary:
-                task.summary = ai_summary
-                task.save()
-                logger.info(f"AI summary generated for task {task.id}")
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Failed to generate AI summary: {e}")
diff --git a/backend/ai_services/views.py b/backend/ai_services/views.py
index b7ec931..32d810f 100644
--- a/backend/ai_services/views.py
+++ b/backend/ai_services/views.py
@@ -234,10 +234,19 @@ class TranscriptionTaskViewSet(viewsets.ModelViewSet):
         """
         task = self.get_object()
         
-        # 如果任务已经完成或失败，但逐字稿为空，允许重新刷新
-        if task.status == TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED and not task.transcription:
-            pass # 继续执行刷新逻辑
-        elif task.status in [TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED, TranscriptionTask.Status.FAILED]:
+        # 允许刷新的条件：
+        # 1. 任务未完成 (PENDING, PROCESSING)
+        # 2. 任务已完成但逐字稿 (transcription) 为空
+        # 3. 任务已完成但 AI总结 (summary) 为空 (新增)
+        
+        should_refresh = False
+        if task.status not in [TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED, TranscriptionTask.Status.FAILED]:
+            should_refresh = True
+        elif task.status == TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED:
+            if not task.transcription or not task.summary:
+                should_refresh = True
+        
+        if not should_refresh:
             serializer = self.get_serializer(task)
             return Response(serializer.data)
 
@@ -273,7 +282,18 @@ class TranscriptionTaskViewSet(viewsets.ModelViewSet):
             # 调用 Service 进行解析和更新
             service.parse_and_update_task(task, result)
             
-            # 重新获取 task 以包含更新后的关联字段 (如 ai_evaluations)
+            # 如果任务成功但 AI 总结仍为空 (可能之前解析没触发，或者大模型调用失败)
+            # 再次尝试强制触发 summarize_task (如果原始数据存在)
+            if task.status == TranscriptionTask.Status.SUCCEEDED and not task.summary:
+                if task.summary_data or task.auto_chapters_data:
+                     try:
+                         from .bailian_service import BailianService
+                         bailian_service = BailianService()
+                         bailian_service.summarize_task(task)
+                     except Exception as e:
+                         logger.error(f"Force trigger AI summarization failed: {e}")
+
+            # 重新获取 task 以包含更新后的关联字段
             task.refresh_from_db()
             
             serializer = self.get_serializer(task)