feat(api): 统一 LLM JSON 调用层 llm_json_call，按域 Schema 迁移 chat/memoir agents
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Kevin
@@ -9,6 +9,7 @@ from typing import Optional
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from app.agents.chat.background_voice import get_background_voice_narrative_block
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from app.agents.chat.occupation_context import get_occupation_narrative_hint
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from app.agents.stage_constants import STAGE_ERA_HINTS, STAGE_SLOT_KEYS
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from app.features.memory.evidence_format import (
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dedupe_evidence_chunk_rows,
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format_evidence_chunks_for_prompt,
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@@ -119,9 +120,8 @@ childhood, education, career_early, career_achievement, career_challenge, family
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对话内容：
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{segments_text}
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**JSON 输出**：`response_format=json_object`，只输出：
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输出形状（仅此对象）：
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{{"category": "childhood|education|career_early|career_achievement|career_challenge|family|beliefs|summary|none"}}
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不要其它文字。
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若你返回 **none**，服务端会将本段映射到 **summary** 章节并仍写入回忆录正文（不落库丢弃）。"""
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@@ -131,21 +131,13 @@ def get_state_extraction_prompt(
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) -> str:
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"""抽取结构化信息并判断阶段"""
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slot_keys = list(stage_slots.keys())
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all_stage_slots = {
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"childhood": ["place", "people", "daily_life", "emotion", "turning_event"],
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"education": ["school", "city", "motivation", "challenge", "change"],
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"career": ["job", "environment", "decision", "pressure", "growth"],
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"family": ["relationship", "conflict", "support", "responsibility", "change"],
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"belief": ["value", "regret", "pride", "lesson"],
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}
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all_stage_slots = {k: list(v) for k, v in STAGE_SLOT_KEYS.items()}
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return f"""你是回忆录访谈信息抽取助手。从用户话语中提取结构化信息，判断用户实际在谈论哪个人生阶段。
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只提取口述中确有依据的片段，不得编造或推测。
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你需要从用户话语中**先提炼与人生经历相关的核心内容**，然后抽取结构化信息（slots 仅填口述中确有依据的片段）。
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**JSON 输出**：接口已启用 `response_format=json_object`，你必须只输出一个合法 JSON 对象，不要 markdown 代码块或其它文字。
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系统当前跟踪的阶段：{current_stage}
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该阶段可填 slots：{slot_keys}
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@@ -189,6 +181,10 @@ def get_batch_memoir_phase1_prep_prompt(
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for sid, text in segment_items:
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lines.append(f"- id={sid}\n 文本：{text}")
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slot_lines = "\n".join(
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f"- {st}: {', '.join(keys)}" for st, keys in STAGE_SLOT_KEYS.items()
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)
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return f"""你是回忆录访谈助手。下面有多段用户口述（按时间顺序），请**逐段**完成：
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1）信息抽取（slots、detected_stage）——规则与单段抽取相同；
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2）章节分类（chapter_category）——规则与单段分类相同。
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@@ -199,11 +195,7 @@ def get_batch_memoir_phase1_prep_prompt(
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detected_stage 仅允许：childhood | education | career | family | belief
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slots 的 key 必须属于该 detected_stage 对应集合：
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- childhood: place, people, daily_life, emotion, turning_event
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- education: school, city, motivation, challenge, change
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- career: job, environment, decision, pressure, growth
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- family: relationship, conflict, support, responsibility, change
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- belief: value, regret, pride, lesson
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{slot_lines}
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chapter_category 仅允许：childhood | education | career_early | career_achievement | career_challenge | family | beliefs | summary | **none**
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（不足以成篇的档案点/纯寒暄 → **none**；与单段分类一致。）
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@@ -211,7 +203,7 @@ chapter_category 仅允许：childhood | education | career_early | career_achie
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逐段任务（按下列列表顺序，**segments 数组须覆盖每一行 id，且顺序一致**）：
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{chr(10).join(lines)}
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**JSON 输出**：只输出一个合法 JSON 对象，不要 markdown。格式：
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输出 JSON 对象（无 markdown），格式：
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{{
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"segments": [
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{{
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@@ -228,22 +220,10 @@ chapter_category 仅允许：childhood | education | career_early | career_achie
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def _build_age_hint(stage: str, birth_year: Optional[int] = None) -> str:
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"""根据人生阶段和出生年份推算大致年龄区间"""
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"""根据人生阶段和出生年份推算大致年龄区间（`STAGE_ERA_HINTS`，仅作提示）。"""
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if not birth_year:
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return ""
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stage_age_ranges = {
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"childhood": (0, 12),
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"education": (6, 22),
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"career": (18, 60),
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"career_early": (18, 30),
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"career_achievement": (25, 55),
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"career_challenge": (20, 55),
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"family": (20, 60),
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"belief": (30, 70),
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"beliefs": (30, 70),
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"summary": (50, 80),
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}
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age_range = stage_age_ranges.get(stage)
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age_range = STAGE_ERA_HINTS.get(stage)
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if not age_range:
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return ""
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year_start = birth_year + age_range[0]
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@@ -298,9 +278,8 @@ def get_creative_title_json_prompt(
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)
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return (
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base.rstrip()
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+ "\n\n**JSON 输出**：`response_format=json_object`，只输出："
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+ "\n\n输出示例（仅此 JSON 对象）："
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+ '\n{"title":"完整标题一行（含时间标注 · 正文格式）"}\n'
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+ "不要其它文字。"
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)
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@@ -331,8 +310,7 @@ def get_narrative_json_prompt(
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return f"""{get_narrative_editor_system_prompt(background_voice=background_voice, occupation=occupation)}
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请将「本段用户口述」改写为第一人称书面叙述，并输出 **纯 JSON**，不要包含任何其他文字或 markdown 代码块。
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**JSON 输出**：接口已启用 `response_format=json_object`（与 DeepSeek JSON 模式一致），只输出一个合法 JSON 对象。
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请将「本段用户口述」改写为第一人称书面叙述，并输出 **纯 JSON**（无 markdown 围栏）。
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阶段：{stage}
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可用信息（slots）：{slots}{profile_section}{time_section}
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@@ -343,7 +321,7 @@ def get_narrative_json_prompt(
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## 要求
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1. **格式与输出**：只输出 JSON；第一人称；不使用 `#`、`##`、表格；`content` 仅含正文。
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2. **事实与取材**：（须遵守系统说明中的事实边界规则 1–4）。只展开「本段用户口述」；若有参考摘录区，不得把摘录中的具体事实写成本轮亲历；过滤语气词与寒暄；不重复已有故事全文；本批同一主题/事件链；段落数量与长度随材料，禁止为凑字数编造。
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2. **事实与取材**：遵守事实边界，不补写未给出的细节。只展开「本段用户口述」；若有参考摘录区，不得把摘录中的具体事实写成本轮亲历；过滤语气词与寒暄；不重复已有故事全文；本批同一主题/事件链；段落数量与长度随材料，禁止为凑字数编造。
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3. **不推断结局**：用户未明确说结果（是否录取、是否被选中等）时，不要凭常识补全为确定结论。
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## 输出格式（严格 JSON）
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@@ -409,8 +387,6 @@ def get_narrative_merge_json_prompt(
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你正在**扩写并重组**一则已有回忆录故事：必须把「已有故事」中的事实全部保留在输出中（可合并重复表述、调整语序），并融入「本段用户口述」中的新事实；按**事件发生的时间顺序**排列段落（早→晚）；禁止丢弃未矛盾的旧内容。
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**JSON 输出**：接口已启用 `response_format=json_object`，只输出一个合法 JSON 对象，不要 markdown 代码块。
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阶段：{stage}
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可用信息（slots）：{slots}{profile_section}{time_section}
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@@ -420,7 +396,7 @@ def get_narrative_merge_json_prompt(
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## 要求
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1. **全文输出**：`paragraphs` 须为重组后的**完整故事正文**（非仅本段）。
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2. **事实边界**：（须遵守系统说明中的事实边界规则 1–4）。不得新增「已有」或「本段」未出现的人名、地点、时间、对话、数字；第一人称、优雅书面语须符合上文传记作家文体说明；不用 `#`、`##`、表格。
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2. **事实边界**：遵守事实边界，不补写未给出的细节。不得新增「已有」或「本段」未出现的人名、地点、时间、对话、数字；第一人称、优雅书面语须符合上文传记作家文体说明；不用 `#`、`##`、表格。
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3. 若本段与旧文完全重复或无新信息，可输出与旧文等价重组的正文（不得无故缩短到明显少于旧文）。
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4. **不推断结局**：本段未明确结果时，不要补全落选/未通过等确定说法，除非旧文中已有同一事实。
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@@ -485,8 +461,6 @@ def get_story_route_prompt(
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merge_hint = story_route_merge_hint_for_category(chapter_category)
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return f"""你是回忆录编辑助手。根据本批用户口述与【候选故事】决定 append_story 或 new_story。
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**JSON 输出**：接口已启用 `response_format=json_object`，只输出下面 schema 的一个合法 JSON 对象，不要 markdown。
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## 两层决策标准（必须先在心里过一遍）
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1. **主题连续性信号**：价值观、关系模式、长期总结、同一反思维度；口述是否像在**同一主题容器**里加厚？
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2. **事件切换信号**：是否出现**新人物组合、新地点、新时间段、新事件因果链**，与候选正文明显是**另一段经历**？
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@@ -535,8 +509,6 @@ def get_story_batch_plan_prompt(
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merge_hint = story_route_merge_hint_for_category(chapter_category)
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return f"""你是回忆录编辑助手。下面同一章节类别下有一批**按时间顺序**的用户口述片段（每段有 id 与文本）。
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**JSON 输出**：接口已启用 `response_format=json_object`，只输出下面 schema 的一个合法 JSON 对象，不要 markdown。
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## 两层决策标准（每一块都要应用）
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1. **主题连续性信号**：价值观、关系模式、长期总结、同一反思维度。
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2. **事件切换信号**：新人物组合、新地点、新时间段、新事件因果链。
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