feat(api+app): 对话阶段化、回忆录流水线与客户端会话体验

- DB: segments 用户输入文本（Alembic 0002）
- Chat: 阶段检测/阶段提示/回复限制，编排与访谈/画像 prompts 调整
- Memoir: 忠实度检查 agent，叙事与分类等链路更新
- Core: agent 日志、Alembic 启动、LangChain/日志/配置等
- Story: time_hints；Memory 检索与相关测试
- Expo: 助手头像、会话页与消息拆分、实时会话与文案/i18n
- Docs/scripts/tests: 迁移脚本、LLM JSON/记忆检索文档、新增单测

api/app/core/config.py

@@ -9,7 +9,7 @@ Docker / 服务端由镜像与 compose 注入进程环境；此处仅固定读
 
 import secrets
 
-from pydantic import Field
+from pydantic import Field, field_validator
 from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
 
 
@@ -23,6 +23,12 @@ class Settings(BaseSettings):
 
     # ── Database ──────────────────────────────────────────────
     database_url: str = "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/life_echo"
+    # 启动时是否执行 Alembic（main.py lifespan）；测试或仅读场景可关
+    alembic_run_on_startup: bool = True
+    # True：迁移失败则进程退出（生产推荐）。False：仅打错误日志并继续（本地无 DB 时）
+    alembic_startup_fail_fast: bool = False
+    alembic_startup_max_retries: int = Field(default=3, ge=1, le=10)
+    alembic_startup_retry_base_seconds: float = Field(default=1.0, ge=0.1, le=60.0)
 
     # ── Redis ─────────────────────────────────────────────────
     redis_url: str = "redis://localhost:6379/0"
@@ -43,6 +49,21 @@ class Settings(BaseSettings):
     llm_model: str = ""
     llm_temperature: float = 0.7
 
+    # ── Chat 访谈（短回复：token 上限 + 代码截断，见 reply_limits）──
+    chat_interview_max_tokens: int = 320
+    chat_interview_max_segments: int = 2
+    chat_interview_max_chars_per_segment: int = 220
+    chat_opening_max_tokens: int = 256
+    chat_profile_followup_max_tokens: int = 280
+    chat_era_context_enabled: bool = True
+    # 访谈：每轮用 LLM 判定用户主人生阶段并更新 MemoirState.current_stage；False 时仅用关键词
+    chat_stage_detection_enabled: bool = True
+    chat_stage_detection_max_tokens: int = 128
+
+    # ── Memoir 叙事忠实度检查（FidelityCheckAgent）────────────────
+    memoir_fidelity_check_enabled: bool = True
+    memoir_fidelity_check_max_tokens: int = 512
+
     # ── ASR ───────────────────────────────────────────────────
     asr_provider: str = "whisper"
     asr_model_size: str = "small"
@@ -92,6 +113,22 @@ class Settings(BaseSettings):
     # ── Logging ──────────────────────────────────────────────
     # 环境变量 LOG_LEVEL；控制 loguru sink 最低级别（TRACE/DEBUG/INFO/…）
     log_level: str = "INFO"
+    # LOG_AGENT_VERBOSE：为 True 时额外输出 Agent 单行 INFO 摘要（耗时、规模），无需全局 DEBUG
+    log_agent_verbose: bool = False
+    # AGENT_LOG_MAX_CHARS：DEBUG 下记录 prompt/响应预览时的最大字符数
+    agent_log_max_chars: int = Field(default=4096, ge=256, le=100_000)
+    # 第三方 stdlib logging（空=自动：LOG_LEVEL 为 DEBUG/TRACE 时 Celery→INFO、httpx/httpcore→WARNING）
+    celery_log_level: str = ""
+    httpx_log_level: str = ""
+
+    @field_validator("log_agent_verbose", mode="before")
+    @classmethod
+    def _coerce_log_agent_verbose(cls, v: object) -> bool:
+        if isinstance(v, bool):
+            return v
+        if v is None:
+            return False
+        return str(v).strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on")
 
     # ── Misc ─────────────────────────────────────────────────
     enable_test_subscription: int = 0