fix: 消息日志增强 + 历史消息抑制 + SSE实时追踪 + 群聊上下文优化

- 日志：收/发消息均显示群名称，管理员显示真实QQ昵称而非"开拓者"
- 历史消息：服务重启后NapCat回放的历史消息不再触发回复，静默注入上下文
- 消息时间戳：转发给AI时附带【消息时间: HH:MM:SS (XmXs前)】标记
- ♪ 分割符：QQ消息支持♪作为句子断点
- AI-Core SSE端点：全链路追踪实时推送，ethend不再5秒轮询
- 群聊上下文：AI-Core明确被告知消息来自群聊，以实际发送者为主语

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

backend/ai-core/internal/orchestrator/orchestrator.go

@@ -117,12 +117,13 @@ func NewOrchestrator(
 
 // ProcessParams 处理参数
 type ProcessParams struct {
-	UserID    string
-	SessionID string
-	Message   string
-	Images    []string // 图片 base64 data URL (多模态)
-	Mode      string   // text / voice_msg / voice_assistant
-	Nickname  string
+	UserID      string
+	SessionID   string
+	Message     string
+	Images      []string // 图片 base64 data URL (多模态)
+	Mode        string   // text / voice_msg / voice_assistant
+	Nickname    string
+	ChannelType string // direct / group
 }
 
 // ProcessResult 处理结果
@@ -334,6 +335,7 @@ func (o *Orchestrator) ProcessInput(
 			PersonaPrompt: systemPrompt,
 			DialogHistory: history,
 			Mode:          params.Mode,
+			ChannelType:   params.ChannelType,
 		}
 		if prevEnrichment != nil {
 			synthParams.MemorySummary = prevEnrichment.MemorySummary

backend/ai-core/internal/orchestrator/synthesizer.go

@@ -45,6 +45,7 @@ type SynthesizeParams struct {
 	KnowledgeInfo      string                      // 知识库检索摘要
 	PendingToolResults []PendingToolResult         // 上一轮异步完成的工具结果
 	Mode               string                      // text / voice_assistant
+	ChannelType        string                      // direct / group
 }
 
 // Synthesize 综合所有子会话结果，流式生成最终回复。
@@ -210,7 +211,15 @@ func (s *Synthesizer) buildSynthesizeMessages(params SynthesizeParams) []model.L
 		Content: systemPrompt,
 	})
 
-	// 注入记忆摘要
+	// 群聊上下文：当消息来自群聊时，告知模型这是一条群聊消息而非一对一私聊。
+	if params.ChannelType == "group" {
+		messages = append(messages, model.LLMMessage{
+			Role:    model.RoleSystem,
+			Content: "【群聊上下文】这条消息来自QQ群聊。消息前缀 [群聊 群号] 昵称 (QQ号) 标注了真实发送者。你不是在和开拓者一对一私聊，而是在群聊中和不同成员交流。请用发送者的真实名字称呼，不要叫所有人开拓者或叶酱。只在对你说话或延续已有对话时才回复。",
+		})
+	}
+
+	// 注入记忆摘要// 注入记忆摘要
 	if params.MemorySummary != "" && !strings.Contains(params.MemorySummary, "没有找到") {
 		messages = append(messages, model.LLMMessage{
 			Role:    model.RoleSystem,