fix: platform_silent记忆提取 + 群聊上下文整合 + 多QQ实例支持

- platform_silent模式接入Orchestrator记忆提取：被动观察群聊时提取值得记住的信息到对应命名空间
- post_chat后台思考注入平台观察：对话后思考也能看到群聊摘要
- QQ适配器：OneBot v11 self_id动态捕获、CQ图片URL提取、视觉+OCR并行处理
- Router解耦：ConfigName/PlatformName分离，支持多QQ实例独立连接
- 黑白名单功能：后端API + Ethend代理 + UI面板
- \n\n双换行断句：AI回复按双换行分割为多条消息按间隔发送
- @提及修复：bot自感知UID进行@检测
- 群聊上下文共享：channel-based userID避免记忆碎片化
- 消息日志显示处理后内容而非原始SSE数据
- platform-bridge Dockerfile + docker-compose.yml更新

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

backend/ai-core/internal/memory/extractor.go

@@ -34,16 +34,28 @@ func (e *Extractor) ExtractAndStore(ctx context.Context, userID, sessionID, user
 		logger.Printf("[memory] 记忆提取失败: %v", err)
 		return
 	}
+	e.storeMemories(ctx, userID, sessionID, memories)
+}
 
+// ExtractObservations 从观察到的单条消息中提取记忆（无语境回复）。
+// 用于 platform_silent 模式：昔涟被动观察群聊，提取值得记住的信息。
+func (e *Extractor) ExtractObservations(ctx context.Context, userID, sessionID, message string) {
+	memories, err := e.extractObservations(ctx, message)
+	if err != nil {
+		logger.Printf("[memory] 观察记忆提取失败: %v", err)
+		return
+	}
+	e.storeMemories(ctx, userID, sessionID, memories)
+}
+
+func (e *Extractor) storeMemories(ctx context.Context, userID, sessionID string, memories []model.MemoryEntry) {
 	for _, mem := range memories {
 		mem.UserID = userID
 		mem.SessionID = sessionID
 		mem.Source = "conversation"
 
-		// 去重检查：查询用户已有的相关记忆
 		existing, err := e.findSimilar(ctx, userID, &mem)
 		if err == nil && existing != nil {
-			// 相似度 > 80%，更新现有记忆
 			e.mergeMemory(ctx, existing, &mem)
 			continue
 		}
@@ -56,6 +68,58 @@ func (e *Extractor) ExtractAndStore(ctx context.Context, userID, sessionID, user
 	}
 }
 
+// extractObservations 从观察到的消息中提取记忆（无助手回复）
+func (e *Extractor) extractObservations(ctx context.Context, message string) ([]model.MemoryEntry, error) {
+	if e.llmChat != nil {
+		return e.extractObservationsWithLLM(ctx, message)
+	}
+	return e.extractWithRules(message, ""), nil
+}
+
+// extractObservationsWithLLM 使用LLM从观察到的消息中提取值得记住的信息
+func (e *Extractor) extractObservationsWithLLM(ctx context.Context, message string) ([]model.MemoryEntry, error) {
+	prompt := fmt.Sprintf(`分析以下在聊天平台观察到的消息，提取值得记住的信息作为记忆。
+
+观察到的消息: %s
+
+请以JSON格式返回提取的记忆。这条消息来自群聊/频道，昔涟只是旁观者。
+提取角度：这条消息中包含了什么关于聊天参与者、讨论主题、事件或氛围的信息？
+
+每条记忆需要包含以下字段：
+- content: 完整的记忆内容（一句话描述，客观准确）
+- summary: 简短摘要（10字以内）
+- category: 记忆分类，必须是以下之一：
+  * conversation: 对话主题/讨论摘要
+  * event: 事件记录（发生了什么）
+  * personal_info: 参与者的个人信息
+  * knowledge: 知识性信息
+  * user_preference: 某人的偏好
+  * task: 提及的计划/任务
+- priority: 优先级 (0=临时, 1=普通, 2=重要, 3=核心)
+- importance: 重要程度 1-10
+  * 1-3: 日常闲聊，不太重要
+  * 4-6: 一般有用的信息
+  * 7-8: 重要信息，值得长期记住
+  * 9-10: 核心信息
+- keywords: 关键词标签数组（3-5个词）
+
+只提取有意义的信息。如果消息只是日常寒暄或无实质内容，返回空数组。
+
+输出格式:
+{"memories": [{"content": "...", "summary": "...", "category": "...", "priority": 1, "importance": 6, "keywords": ["词1", "词2"]}]}
+`, message)
+
+	resp, err := e.llmChat(ctx, []model.LLMMessage{
+		{Role: "system", Content: "你是一个聊天观察记录助手。你只输出JSON格式的结果。你的任务是从观察到的聊天消息中提取值得记住的信息。"},
+		{Role: "user", Content: prompt},
+	})
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("LLM提取观察记忆失败: %w", err)
+	}
+
+	return e.parseExtractionResult(resp.Content)
+}
+
 // extract 从对话中提取记忆
 func (e *Extractor) extract(ctx context.Context, userMessage, assistantResponse string) ([]model.MemoryEntry, error) {
 	// 如果有LLM，使用LLM提取
@@ -128,11 +192,18 @@ func (e *Extractor) extractWithLLM(ctx context.Context, userMessage, assistantRe
 		return nil, fmt.Errorf("LLM提取记忆失败: %w", err)
 	}
 
-	// 解析JSON
+	entries, err := e.parseExtractionResult(resp.Content)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	return entries, nil
+}
+
+// parseExtractionResult 解析LLM返回的记忆提取JSON结果
+func (e *Extractor) parseExtractionResult(text string) ([]model.MemoryEntry, error) {
 	result := MemoryExtractionResult{}
-	content := extractJSON(resp.Content)
+	content := extractJSON(text)
 	if err := json.Unmarshal([]byte(content), &result); err != nil {
-		// 尝试作为数组解析（兼容旧格式）
 		var arrResult []ExtractedMemory
 		if err2 := json.Unmarshal([]byte(content), &arrResult); err2 != nil {
 			return nil, fmt.Errorf("解析记忆JSON失败: %w (原始: %s)", err, content[:minint(len(content), 100)])