feat: 优化回忆录内容处理和章节分类逻辑

- 更新 get_system_prompt 函数，增强对话内容的核心信息提炼和分类能力，确保只保留与人生经历相关的实质内容。
- 修改 _classify_chapter_category 函数，增加对无实质回忆录价值内容的处理，返回 None 以跳过无效段落。
- 在 Android 客户端中，更新章节阅读视图以移除内嵌章节标题，提升排版一致性。
- 新增 TextUtils 工具函数，专门用于移除 LLM 生成的内嵌章节标题，确保正文内容的流畅性。

api/tasks/memoir_tasks.py

@@ -98,16 +98,20 @@ def _detect_stage(user_message: str, fallback_stage: str) -> str:
     return fallback_stage
 
 
-def _classify_chapter_category(text: str, fallback_stage: str, llm=None) -> str:
+def _classify_chapter_category(text: str, fallback_stage: str, llm=None) -> str | None:
     """
     将内容分类到 8 个章节类别之一。
     优先使用 LLM，失败则按 5-stage 关键词映射到默认类别。
+    如果 LLM 判定内容无实质回忆录价值，返回 None。
     """
     if llm:
         try:
             prompt = get_chapter_classification_prompt(text)
             response = llm.invoke(prompt)
             category = response.content.strip().lower()
+            if category == "none":
+                logger.info(f"LLM 判定内容无回忆录价值，跳过: {text[:80]}...")
+                return None
             if category in CHAPTER_CATEGORIES:
                 return category
         except Exception as e:
@@ -264,6 +268,9 @@ def process_memoir_segments(self, user_id: str, segment_ids: List[str]):
 
                 # 8-category 章节分类
                 chapter_category = _classify_chapter_category(text, detected_stage, llm)
+                if chapter_category is None:
+                    logger.info(f"段落无回忆录价值，跳过: segment_id={segment.id}")
+                    continue
                 category_to_segments.setdefault(chapter_category, []).append(segment)
 
             # 按 8 分类生成章节内容