feat(api): 访谈人格/回复长度策略、口述归一、背景语气与输入净稿全链路

Chat 访谈
- 新增 persona 系统（default / warm_listener / curious_guide）与 background_voice 语气层
- 回复长度由 compute_reply_plan 统一决策（brief / standard / expanded），融合信息密度启发式
- 输入净稿（input_normalize）：编排层可选 rules/llm 归一用户口语后再喂模型与记忆检索
- 记忆证据注入：按用户话检索 memory evidence 并注入 prompt

Memoir 回忆录
- 口述归一（oral_normalize）：segment 原文保留，story 管线取派生净稿作叙事输入
- segment 入队批次门闸：累计字数 + 最长等待秒数，减少零碎提交
- fidelity_check / prompts / narrative_agent 微调
- Alembic 0005：清理跨章节 story 外键

Infra
- Dockerfile 加入 ffmpeg
- pyproject.toml 新增依赖并同步 uv.lock
- .env.example / .env.production 补全新配置项

Tests
- 新增 test_background_voice、test_chat_input_normalize、test_experience_regressions
- 扩展 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_story_route_oral_invariant

Made-with: Cursor

api/.env.example

@@ -46,6 +46,31 @@ EMBEDDING_MODEL=embedding-3
 # Chat 访谈：每轮根据用户内容判定主人生阶段（关则仅用关键词，省一次 LLM）
 # CHAT_STAGE_DETECTION_ENABLED=true
 # CHAT_STAGE_DETECTION_MAX_TOKENS=128
+# 访谈性格（InterviewAgent）：default | warm_listener | curious_guide
+# CHAT_INTERVIEW_PERSONA=default
+# 访谈回复长度档位（brief/standard/expanded）联动：极短输入 / 默认 / 长段+新细节
+# CHAT_INTERVIEW_BRIEF_MAX_TOKENS=240
+# CHAT_INTERVIEW_BRIEF_MAX_CHARS_PER_SEGMENT=180
+# CHAT_INTERVIEW_EXPANDED_MAX_TOKENS=400
+# CHAT_INTERVIEW_EXPANDED_MAX_CHARS_PER_SEGMENT=300
+# 访谈：是否按本轮用户话检索记忆并注入提示词（关则不调 retrieve）
+# CHAT_MEMORY_RETRIEVAL_ENABLED=true
+# CHAT_MEMORY_TOP_K=8
+# CHAT_MEMORY_EVIDENCE_MAX_CHARS=4096
+
+# Memoir：叙事前口述归一（segment 原文仍落库；仅 story 流水线派生输入）
+# MEMOIR_ORAL_NORMALIZE_ENABLED=true
+# off | rules | llm（llm 为先规则再 LLM 纠错，失败回退规则结果）
+# MEMOIR_ORAL_NORMALIZE_MODE=llm
+# MEMOIR_ORAL_NORMALIZE_LLM_MAX_TOKENS=512
+# MEMOIR_ORAL_NORMALIZE_LLM_MAX_INPUT_CHARS=8000
+
+# Chat：模型消费净稿（segment 原文仍落库；访谈编排层归一后注入 Agent / 记忆检索）
+# CHAT_INPUT_NORMALIZE_ENABLED=true
+# off | rules | llm（llm 为先规则再 LLM；失败回退规则；编排层已带 LLM 时不重复在 Agent 调）
+# CHAT_INPUT_NORMALIZE_MODE=rules
+# CHAT_INPUT_NORMALIZE_LLM_MAX_TOKENS=512
+# CHAT_INPUT_NORMALIZE_LLM_MAX_INPUT_CHARS=8000
 
 # =============================================================================
 # Database
@@ -199,6 +224,10 @@ STORY_IMAGE_MIN_BODY_CHARS=400
 # 叙事模型输出相对口述过短则回退为口述原文
 MEMOIR_NARRATIVE_FALLBACK_BODY_RATIO=0.5
 MEMOIR_NARRATIVE_FALLBACK_MIN_CHARS=20
+# 回忆录 segment 入队：累计 strip 后字数未达此值则暂缓提交 Celery（0=关闭字数门闸，仅静默防抖后提交）
+# MEMOIR_SEGMENT_BATCH_MIN_CHARS=50
+# 本批首条入队起最长等待（秒），超时仍提交；测试可调低，生产可调高
+# MEMOIR_SEGMENT_BATCH_MAX_WAIT_SECONDS=60
 # 可选，Liblib 返回图片域名不在默认白名单时（逗号分隔）
 # MEMOIR_IMAGE_DOWNLOAD_HOSTS=liblib.cloud,liblibai.cloud