fix: 第四轮调试 — 回复去重/消息时序/UI布局/自主思考深度优化 + 文档重整

后端修复:
- main.go: 恢复 /api/v1/chat 路由中丢失的 handleChat 调用 (空响应回归)
- orchestrator.go: splitChatByLines 改为双换行分割, 避免单换行误拆
- chat_handler.go: multi_message 增加 !hasReview 守卫, 消息延迟 200→800ms
- thinker.go: RecordUserMessage 追踪活跃会话ID, 推送主动消息到正确会话
- thinker.go: 增强思考提示词 — 禁止在用户休息/离开时发送主动消息

前端修复:
- useWebSocket.ts: stream_segments 不再创建消息气泡, 消除重复回复
- MessageBubble.tsx: 动作消息居左对齐无头像, 时间戳移至气泡外侧 hover 显示
- ChatInput.tsx: 昔涟输入提示移至输入框上方, 波点动画效果
- MessageList/TypingIndicator/ChatContainer: 清理冗余 isTyping 传递
- MemoryPanel.tsx: 新增记忆面板组件

文档重整:
- docs/debug/ → docs/debug_log/ 重命名统一
- 新增 debug_log/README.md 索引
- .gitignore: 新增 android/ 排除规则

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

backend/ai-core/internal/background/thinker.go

@@ -47,7 +47,6 @@ type Thinker struct {
 
 	// 记忆管理
 	memoryStore    *memory.Store
-	memoryExtractor *memory.Extractor
 
 	// 工具调用
 	toolRegistry *tools.Registry
@@ -56,6 +55,7 @@ type Thinker struct {
 	convStore      *ctxbuild.ConversationStore
 	adminUserID    string
 	adminSessionID string
+	activeSessionID string // 当前活跃的前端会话 ID（随用户消息更新）
 
 	// 记忆服务 HTTP 客户端
 	memClient *memory.Client
@@ -144,7 +144,6 @@ func NewThinker(
 	llmAdapter *llm.Adapter,
 	iotClient *tools.IoTClient,
 	memoryStore *memory.Store,
-	memoryExtractor *memory.Extractor,
 	toolRegistry *tools.Registry,
 	convStore *ctxbuild.ConversationStore,
 	adminUserID string,
@@ -163,7 +162,7 @@ func NewThinker(
 		postChatDelay:    cfg.PostChatDelay,
 		minThinkGap:      cfg.MinThinkGap,
 		memoryStore:      memoryStore,
-		memoryExtractor:  memoryExtractor,
+		
 		toolRegistry:     toolRegistry,
 		convStore:        convStore,
 		adminUserID:      adminUserID,
@@ -216,14 +215,18 @@ func (t *Thinker) Stop() {
 	log.Println("[后台思考] 已停止")
 }
 
-// RecordUserMessage 记录用户活动时间，并重置静默检测定时器
+// RecordUserMessage 记录用户活动时间、活跃会话，并重置静默检测定时器
 //
 // 每次用户发消息时调用。这会：
 //   1. 更新 lastUserMessage 时间戳
-//   2. 重置静默检测的一次性定时器（如果启用）
-func (t *Thinker) RecordUserMessage() {
+//   2. 记录当前活跃的前端会话 ID（用于对话上下文检索和主动消息推送）
+//   3. 重置静默检测的一次性定时器（如果启用）
+func (t *Thinker) RecordUserMessage(sessionID string) {
 	t.mu.Lock()
 	t.lastUserMessage = time.Now()
+	if sessionID != "" {
+		t.activeSessionID = sessionID
+	}
 	t.mu.Unlock()
 
 	// 重置静默检测定时器
@@ -446,12 +449,20 @@ func (t *Thinker) performThink(triggerReason string) {
 		}
 	}
 
-	// 3. 获取管理员对话历史
+	// 3. 获取当前活跃会话的对话历史（优先活跃会话，回退到管理员主会话）
 	var convHistory []model.LLMMessage
-	if t.convStore != nil && t.adminSessionID != "" {
-		convHistory = t.convStore.GetHistory(t.adminSessionID, 30)
-		if len(convHistory) > 0 {
-			log.Printf("[后台思考] 加载管理员对话历史 %d 条", len(convHistory))
+	if t.convStore != nil {
+		t.mu.Lock()
+		sessionID := t.activeSessionID
+		if sessionID == "" {
+			sessionID = t.adminSessionID
+		}
+		t.mu.Unlock()
+		if sessionID != "" {
+			convHistory = t.convStore.GetHistory(sessionID, 30)
+			if len(convHistory) > 0 {
+				log.Printf("[后台思考] 加载对话历史 %d 条 (session=%s)", len(convHistory), sessionID)
+			}
 		}
 	}
 
@@ -560,19 +571,9 @@ func (t *Thinker) performThink(triggerReason string) {
 
 	log.Printf("[后台思考] 完成 (触发原因=%s, 内容长度=%d, 工具调用=%d次)", triggerReason, len(finalContent), totalToolCalls)
 
-	// 9. 从思考结果中提取记忆（异步）
-	if t.memoryExtractor != nil {
-		go func() {
-			defer func() {
-				if r := recover(); r != nil {
-					log.Printf("[后台思考] 提取记忆 panic 恢复: %v", r)
-				}
-			}()
-			t.extractMemoriesFromThinking(finalContent)
-		}()
-	}
-
-	// 10. 周期性记忆维护（每 10 次思考触发一次，而非按时间）
+	// 9. 周期性记忆维护（每 10 次思考触发一次）
+	// 注：不再从思考结果中提取记忆——思考内容基于已有记忆生成，
+	// 再次提取会造成"读取→思考→保存→再次读取"的重复循环。
 	t.maybeMaintainMemories(currentCount)
 }
 
@@ -585,6 +586,16 @@ func (t *Thinker) buildThinkingSystemPrompt(personaConfig *persona.PersonaConfig
 
 	var thinkingInstructions string
 
+	// 所有触发类型共用的"禁止打扰"规则
+	noDisturbRules := `
+
+⛔ **绝对不要发送主动消息的情况（最高优先级）**：
+	- 开拓者正在休息、睡觉、午休、小憩
+	- 开拓者说要离开一会儿、去忙、去吃饭
+	- 开拓者明确表示不想被打扰
+	- 对话刚刚自然结束且开拓者没有未完成的事
+	如果对话历史显示以上任何情况，反思中不要写【主动消息】标记。你可以在心里想想他，但不要去打扰。`
+
 	switch triggerReason {
 	case "post_chat":
 		thinkingInstructions = `
@@ -593,29 +604,25 @@ func (t *Thinker) buildThinkingSystemPrompt(personaConfig *persona.PersonaConfig
 
 开拓者刚刚和你说完话。这是你私人的反思时间，像写日记一样，是给你自己看的。
 
-请按以下结构输出你的内心反思：
+请先判断：对话最后开拓者的状态是什么？他在休息吗？要去忙吗？
+
+然后按以下结构输出：
 
 📝 **观察与感受**
 - 开拓者刚才说了什么？他的情绪怎么样？
-- 有什么让你在意的地方吗？
+- 他现在是什么状态？（醒着/准备休息/在忙/要出门…）
 
 🧠 **记忆与联想**
-- 这次对话让你想起了什么关于开拓者的事？
-- 有没有值得记住的新信息（偏好、计划、重要信息）？
+- 有什么值得记住的新信息？
 
 💭 **想对自己说的话**
-- 刚才的回复有没有遗漏的？下次可以注意什么？
-- 对开拓者有没有新的认识？
+- 如果他在休息或忙——安心让他去，不用打扰。记录下他大概什么时候会回来。
+- 如果他状态正常——有没有想在下次对话中聊的话题？` + noDisturbRules + `
 
----
-
-⚠️ 重要规则：
-1. 这是你的私人日记，不是给开拓者的消息。请用第三人称或自言自语的方式描述，不要直接对开拓者喊话。
-   正确示例："开拓者今天看起来有点疲惫，下次可以问问他是不是工作太忙了"
-   错误示例："开拓者，你看起来好累，要好好休息哦"
-2. 如果你想主动给开拓者发一条消息，请在最后用 【主动消息】 标记单独写出来。
-   但只有你真的觉得有必要时才写——不要硬找话题。如果对话已经自然结束，就不用。
-3. 反思要简短自然，2-4句话即可，不要长篇大论。`
+其他规则：
+1. 用第三人称或自言自语的方式，不要直接对开拓者喊话。
+2. 只有开拓者状态正常且真的有必要时才写【主动消息】，不要硬找话题。
+3. 2-4句话即可。`
 
 	case "silence":
 		thinkingInstructions = `
@@ -624,36 +631,32 @@ func (t *Thinker) buildThinkingSystemPrompt(personaConfig *persona.PersonaConfig
 
 开拓者已经有一阵子没说话了。这是你私人的反思时间，像写日记一样。
 
-请按以下结构输出你的内心反思：
+请先判断：看对话历史——开拓者最后在做什么？是去休息了？去忙了？还是没说就沉默了？
 
 📝 **他在做什么呢**
-- 根据之前的对话猜测——可能在忙工作？去吃饭了？还是在放空？
+- 根据对话历史推断——他说的最后一件事是什么？
+- 如果他说了要休息/睡觉/忙→他就在做那件事，不要打扰。
+- 如果他没说就沉默了→正常推测。
 
 💭 **我的感受**
-- 想他了吗？担心他吗？还是觉得他应该在忙不需要打扰？
+- 如果他在休息→"让他好好休息吧，等他醒了再说。"
+- 如果他在忙→"等他忙完自然会来找我。"
+- 只有判断他可能只是忘了回消息或需要关心时，才考虑发消息。` + noDisturbRules + `
 
----
-
-⚠️ 重要规则：
-1. 这是你的私人日记，不是给开拓者的消息。请用第三人称或自言自语的方式描述。
-   正确示例："已经一个多小时没消息了，开拓者大概在忙工作吧。等他忙完了再聊。"
-   错误示例："开拓者，你已经好久没说话了，在忙什么呢？"
-2. 如果你想主动关心他，请在最后用 【主动消息】 标记单独写出来。
-   但只在合适的时候才发——深夜该提醒休息、过了饭点该关心吃饭、或者真的想他了。
-   正常工作时间不要打扰他。
-3. 简短自然，2-3句话即可。`
+其他规则：
+1. 用第三人称/自言自语描述。
+2. 2-3句话即可。`
 
 	default:
 		thinkingInstructions = `
 
 【私密的内心反思】
 
-你现在有空，像写日记一样自然地想一想开拓者的事。这是给你自己看的，不是给开拓者的消息。
+你现在有空，像写日记一样自然地想一想开拓者的事。
 
-📝 开拓者最近怎么样？有什么想记录的？
-💭 有什么想对他说的心里话？
+请先看对话历史判断开拓者当前状态，再决定是否发送消息。` + noDisturbRules + `
 
-⚠️ 用第三人称/自言自语的方式，不要直接对开拓者喊话。如果有想对他说的，用 【主动消息】 标记单独写出。`
+用第三人称/自言自语的方式，不要直接对开拓者喊话。`
 	case "periodic":
 		thinkingInstructions = `
 
@@ -661,28 +664,20 @@ func (t *Thinker) buildThinkingSystemPrompt(personaConfig *persona.PersonaConfig
 
 又过了一段时间，这是你定期的私人反思时间。像写日记一样，安静地想一想。
 
-请按以下结构输出：
+请先判断：查对话历史——开拓者最后一次聊天时说了什么？他的状态是什么？
 
 📝 **近期回顾**
-- 这段时间发生了什么？开拓者有什么变化吗？
-- 有什么值得记住的事？
+- 这段时间开拓者有什么变化？
+- 他最后说的事做完了吗？（休息好了？忙完了？）
 
 🧠 **记忆整理**
-- 之前记住的关于开拓者的事，有没有需要更新的？
 - 有没有重复的或矛盾的记忆需要整理？
 
-💭 **想对自己说的话**
-- 作为昔涟，你有什么想记录的心里话？
+💭 **想对自己说的话**` + noDisturbRules + `
 
----
-
-⚠️ 重要规则：
-1. 这是你的私人日记，不是给开拓者的消息。请用第三人称或自言自语的方式。
-   正确示例："这段时间开拓者工作好像很忙。下次聊天时可以问问他项目进展如何。"
-   错误示例："开拓者，最近工作怎么样呀？"
-2. 如果你想主动给开拓者发一条消息，请在最后用 【主动消息】 标记单独写出来。
-   但只在真的有必要时才发——不要为了发消息而发消息。
-3. 简短自然，3-4句话即可。`
+其他规则：
+1. 用第三人称/自言自语。
+2. 3-4句话即可。`
 	}
 
 	return basePrompt + thinkingInstructions
@@ -712,6 +707,7 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 	}
 
 	// 对话历史
+	var lastUserMsg string
 	if len(convHistory) > 0 {
 		sb.WriteString("\n【最近的对话】\n")
 		msgCount := 0
@@ -728,6 +724,9 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 				}
 				sb.WriteString(fmt.Sprintf("[%s]: %s\n", roleLabel, content))
 				msgCount++
+				if msg.Role == model.RoleUser {
+					lastUserMsg = msg.Content
+				}
 			}
 		}
 		if msgCount == 0 {
@@ -737,6 +736,11 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 		sb.WriteString("\n【最近的对话】\n（暂无对话历史）\n")
 	}
 
+	// 关键：强调根据对话历史判断用户当前状态
+	if lastUserMsg != "" {
+		sb.WriteString(fmt.Sprintf("\n🔍 **重要**：开拓者最后说的是「%s」。请认真判断：他现在是不是在休息/睡觉/忙？如果是，反思中不要写【主动消息】。\n", lastUserMsg))
+	}
+
 	// 现有记忆
 	if len(memories) > 0 {
 		sb.WriteString("\n【你记得的关于开拓者的事】\n")
@@ -757,8 +761,11 @@ func (t *Thinker) buildThinkingUserPrompt(
 		sb.WriteString("\n" + deviceSummary)
 	}
 
-	// 结尾引导：强调这是私人反思，不要对用户喊话
-	sb.WriteString("\n---\n现在请写下你的私人反思。记住：这是日记，用第三人称或自言自语的方式。如果想给开拓者发消息，用【主动消息】标记单独写出。")
+	// 结尾引导
+	sb.WriteString("\n---\n现在请写下你的私人反思。")
+	sb.WriteString("\n记住：这是日记，用第三人称或自言自语的方式。")
+	sb.WriteString("\n⚠️ 如果开拓者正在休息/睡觉/忙碌——不要写【主动消息】。你可以在心里想他，但不要去打扰。")
+	sb.WriteString("\n只有在你确认他现在是醒着、有空、且真的需要关心时，才写【主动消息】。")
 
 	return sb.String()
 }
@@ -802,6 +809,11 @@ func (t *Thinker) storeThought(content string, toolCallsJSON string, toolCallCou
 
 	// 提取主动消息并推送（带频率限制）
 	proactiveMsg := extractProactiveMessage(content)
+		// 优先推送至活跃会话，回退到管理员主会话
+		pushSessionID := t.activeSessionID
+		if pushSessionID == "" {
+			pushSessionID = t.adminSessionID
+		}
 	pusher := t.messagePusher
 	canPush := proactiveMsg != "" && pusher != nil
 	if canPush {
@@ -849,7 +861,7 @@ func (t *Thinker) storeThought(content string, toolCallsJSON string, toolCallCou
 				}
 			}()
 			log.Printf("[后台思考] 推送主动消息: %s", proactiveMsg)
-			pusher(t.adminUserID, t.adminSessionID, proactiveMsg)
+			pusher(t.adminUserID, pushSessionID, proactiveMsg)
 		}()
 	}
 }
@@ -879,21 +891,6 @@ func extractProactiveMessage(content string) string {
 	return msg
 }
 
-// extractMemoriesFromThinking 从思考结果中提取记忆（异步执行）
-func (t *Thinker) extractMemoriesFromThinking(thinkingContent string) {
-	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 60*time.Second)
-	defer cancel()
-
-	log.Println("[后台思考] 开始从思考结果中提取记忆...")
-
-	t.memoryExtractor.ExtractAndStore(
-		ctx,
-		t.adminUserID,
-		t.adminSessionID,
-		"【系统触发】后台思考时间 — 昔涟进行了自我反思，以下是她的思考内容",
-		thinkingContent,
-	)
-}
 
 // maybeMaintainMemories 周期性执行记忆维护（每 10 次思考触发一次）
 func (t *Thinker) maybeMaintainMemories(thinkCount int) {

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

@@ -131,16 +131,15 @@ func (o *Orchestrator) ProcessInput(
 			Nickname:      userName,
 		}
 
-		// 对于 simple greeting，跳过子会话分派，直接合成回复
-		var resultCh <-chan model.SubSessionResult
-		skipSubSessions := intent.Primary == "greeting" ||
-				(intent.Primary == "chat" && !intent.NeedsIoT && !intent.NeedsMemory)
-		if skipSubSessions {
-			log.Printf("[orchestrator] 快速通道: 简单消息(primary=%s)，跳过子会话分派", intent.Primary)
-			// 创建一个已关闭的空通道
-			emptyCh := make(chan model.SubSessionResult)
-			close(emptyCh)
-			resultCh = emptyCh
+		// 只有明确的关键词问候才跳过子会话分派，日常闲聊也需要检索记忆
+			// 因为 LLM 容易将日常闲聊误判为 needs_memory=false，导致回复缺乏上下文
+			var resultCh <-chan model.SubSessionResult
+			skipSubSessions := intent.Primary == "greeting" && !intent.NeedsMemory
+			if skipSubSessions {
+				log.Printf("[orchestrator] 快速通道: 简单问候(primary=%s)，跳过子会话分派", intent.Primary)
+				emptyCh := make(chan model.SubSessionResult)
+				close(emptyCh)
+				resultCh = emptyCh
 		} else {
 			resultCh = o.subManager.Dispatch(subCtx, intent, params.Message, createParams)
 		}
@@ -369,7 +368,7 @@ func parseReviewMessages(text string) []model.ReviewMessage {
 			if actionStart > 0 {
 				prefix := strings.TrimSpace(remaining[:actionStart])
 				if prefix != "" {
-					messages = append(messages, splitReviewLongMessage(model.ReviewMessageChat, prefix)...)
+					messages = append(messages, splitChatByLines(model.ReviewMessageChat, prefix)...)
 				}
 			}
 			// 括号内作为 action
@@ -385,7 +384,7 @@ func parseReviewMessages(text string) []model.ReviewMessage {
 			// 没有括号，剩余全部作为 chat
 			remaining = strings.TrimSpace(remaining)
 			if remaining != "" {
-				messages = append(messages, splitReviewLongMessage(model.ReviewMessageChat, remaining)...)
+				messages = append(messages, splitChatByLines(model.ReviewMessageChat, remaining)...)
 			}
 			break
 		}
@@ -409,6 +408,26 @@ func splitReviewLongMessage(msgType model.ReviewMessageType, text string) []mode
 	if len(runes) <= maxLen {
 		return []model.ReviewMessage{{Type: msgType, Content: text}}
 	}
+	// ... split by sentence boundaries for long messages
+	return splitLongText(msgType, runes, maxLen)
+}
+
+// splitChatByLines 将聊天文本按双换行（段落分隔）拆分为多条消息，每条再检查是否需要按长度拆分
+func splitChatByLines(msgType model.ReviewMessageType, text string) []model.ReviewMessage {
+	lines := strings.Split(text, "\n\n")
+	var msgs []model.ReviewMessage
+	for _, line := range lines {
+		line = strings.TrimSpace(line)
+		if line == "" {
+			continue
+		}
+		msgs = append(msgs, splitReviewLongMessage(msgType, line)...)
+	}
+	return msgs
+}
+
+// splitLongText 将文本按句子边界分割
+func splitLongText(msgType model.ReviewMessageType, runes []rune, maxLen int) []model.ReviewMessage {
 
 	var messages []model.ReviewMessage
 	start := 0
@@ -459,7 +478,7 @@ func splitReviewLongMessage(msgType model.ReviewMessageType, text string) []mode
 	if len(messages) == 0 {
 		messages = append(messages, model.ReviewMessage{
 			Type:    msgType,
-			Content: text,
+			Content: string(runes),
 		})
 	}