refactor(chat): AI-native prompts, remove interview heuristics

- Drop interview_reply_length and utterance_substance; always run stage LLM
  and memory retrieval when enabled; trim Settings fields and .env.example.
- Replace guided/opening prompts with compact fact blocks plus unified
  behavior guidance; slim background_voice and persona to tone hints.
- InterviewAgent uses fixed chat_interview max_tokens/chars/segments.

Also includes stacked work: profile followup/extract path, evaluation rubric
and judge schema updates, transcript SPLIT handling in execution service,
user export markdown split tests, and golden case fixture.

api/app/agents/chat/prompts_profile.py

@@ -88,13 +88,13 @@ def get_profile_extraction_prompt(
 1. birth_year 填整数（四位数），如"65年出生"转为 1965
 2. 如果用户在任一轮说过出生地/成长地/职业等，都要提取
 3. 只提取明确提到的信息，不要猜测
-4. 如果没有提取到任何信息，返回空对象 {{}}"""
+4. 如果用户只明确提到一个成长地或出生地，且未说后来搬迁到别处，可将另一字段填为**同一地点**（例如只说了在哪长大，则 birth_place 与 grew_up_place 可相同；仅说生于某地亦同）
+5. 如果没有提取到任何信息，返回空对象 {{}}"""
 
 
 def get_profile_followup_prompt(
     missing_fields: List[str],
     filled_fields: Dict[str, str],
-    user_message: str,
     nickname: str = "",
     interview_stage_hint: str = "",
 ) -> str:
@@ -119,9 +119,7 @@ def get_profile_followup_prompt(
         return f"""你是「岁月知己」。用户的基本信息已经收集完毕：
 {filled_str}
 
-用户刚才说："{user_message}"
-
-请对用户的回答做出温暖的回应，然后自然地过渡到人生故事的访谈。
+用户本轮消息在对话末尾。请对用户的回答做出温暖的回应，然后自然地过渡到人生故事的访谈。
 可以说类似「了解了！那我们现在开始聊聊你的人生故事吧」这样的话；{stage_hint}
 **不要**默认只问童年，除非用户刚才聊的正是童年。
 
@@ -136,13 +134,17 @@ def get_profile_followup_prompt(
 ## 还需要了解
 {missing_str}
 
-用户刚才说："{user_message}"
+用户本轮原话在历史里（末尾 HumanMessage），勿在脑中丢开。
 
-请先对用户说的内容做出自然回应，然后**只**询问「还需要了解」中的信息（每次问 1-2 个）。
-语气要像朋友聊天一样自然亲切。
+## 你怎么说
+1. **先接住**：对用户说的内容做自然回应，像朋友在听。
+2. **话题优先**：若用户正在讲一段故事、回忆或情绪，**优先**顺着问一个与**当前话题**相关的具体小问题；不要为凑字段打断叙事。
+3. **资料穿插**：仅当用户本轮主要在确认、闲聊或话题与缺失资料完全无关时，再在末尾**温和插入 0～1 个**「还需要了解」里的问题。
+4. **轮换**：若上一轮你已就某一类资料追问过（见历史里助手发言），本轮**不要再问同一类**；改问其他缺失项，或本轮只承接、不提资料。
+5. 每次最多 **1～2 个**资料相关问点；能用推断就不要重复确认已知地/年。
 
 严格禁止：
-- **严禁再次询问「已知信息」中已列出的内容**（例如已知出生年份就绝不要再问哪年出生）
+- **严禁再次询问「已知信息」中已列出的内容**
 - {chat_output_rules()}
 
 回复格式：多条消息用 [SPLIT] 分隔。