docs(comments): 注释中文化 · internal/runtime/memory（31 文件，纯替换）

- 只翻注释/文档字符串：820 增 / 820 删 严格 1:1；剥掉整行注释与行尾注释尾巴后，
  逐文件与 HEAD 比对「代码部分差异 = 0」；裁决/design 编号计数逐项与 HEAD 一致
- 保留可执行 SQL 样例、SQLite 报错原文、pgvector/HNSW/ANN/BLOB 等技术词原文
- 复核：go build 绿 + memory/projectindex/vector 三包测试绿；gofmt 仅剩 2 个既有未格式化文件（改动前即如此，未顺手修）

internal/runtime/memory/retrieve_m4_test.go

@@ -9,8 +9,8 @@ import (
 	"git.yeij.top/AskaEth/Cyrene_v2/internal/runtime/memory/vector"
 )
 
-// mockVectorIndex is a scriptable vector.Index for tests. With no fns it emits
-// one-hot vectors and returns no search hits.
+// mockVectorIndex 是测试用的可脚本化 vector.Index。未设置 fns 时它
+// 发出 one-hot 向量且不返回检索命中。
 type mockVectorIndex struct {
 	dim      int
 	embedFn  func(ctx context.Context, texts []string) ([]vector.Vector, error)
@@ -59,9 +59,9 @@ func TestRetriever_Retrieve_WithVectorIndex_正常(t *testing.T) {
 	ctx := context.Background()
 	s := newTestStore(t)
 
-	// Both items are in English while the query is Chinese, so the keyword path
-	// shares no token and contributes nothing. The ranking is therefore driven
-	// entirely by the vector index, proving the persistent vector path is used.
+	// 两条条目都是英文而 query 是中文，因此关键词路径
+	// 不共享任何 token、毫无贡献。排名因此完全由
+	// 向量索引驱动，证明走的是持久化向量路径。
 	item1 := addItem(t, s, MemoryItem{
 		PersonaID: "persona.a", Content: "she is a morning person",
 		Scope: ScopePersona, Kind: KindRelationship,
@@ -110,11 +110,11 @@ func TestRetriever_Retrieve_WithVectorIndex_PartialHits_正常(t *testing.T) {
 		Scope: ScopePersona, Kind: KindRelationship,
 	})
 
-	// The vector index only knows about item1; item2 is absent from it, so it
-	// carries no semantic score. With a Chinese query that the keyword path
-	// cannot match, only item1 is relevant: it must rank at the top with a
-	// positive score while item2 scores 0, proving the semantic contribution
-	// comes strictly from the vector index.
+	// 向量索引只知道 item1；item2 不在其中，因此它
+	// 没有语义得分。在关键词路径无法匹配的中文 query 下，
+	// 只有 item1 相关：它必须以正得分排在
+	// 首位，而 item2 得 0 分，证明语义贡献
+	// 严格来自向量索引。
 	idx := &mockVectorIndex{
 		searchFn: func(_ context.Context, _ vector.Vector, _ int) ([]vector.Hit, error) {
 			return []vector.Hit{{ID: item1.ID, Score: 0.9}}, nil
@@ -135,8 +135,8 @@ func TestRetriever_Retrieve_WithVectorIndex_PartialHits_正常(t *testing.T) {
 	if results[0].Score <= 0 {
 		t.Fatalf("top result score = %v, want > 0", results[0].Score)
 	}
-	// item2 has no vector hit and no keyword overlap, so it scores 0 (matched
-	// mode) and sorts below.
+	// item2 既无向量命中也无关键词重叠，因此得 0 分（已匹配
+	// 模式）并排在后面。
 	if results[1].Item.ID != item2.ID {
 		t.Fatalf("second result id = %q, want item2", results[1].Item.ID)
 	}
@@ -179,7 +179,7 @@ func TestRetriever_Retrieve_ProjectLink_正常(t *testing.T) {
 	t.Parallel()
 	ctx := context.Background()
 
-	// Separate project-index DB, so it shares no connection with the memory store.
+	// 独立的项目索引 DB，因此与记忆存储不共享连接。
 	projDB, err := db.Open(ctx, ":memory:", testLogger())
 	if err != nil {
 		t.Fatalf("open project db: %v", err)
@@ -233,8 +233,8 @@ func TestRetriever_Retrieve_ProjectLink_NoStore_正常(t *testing.T) {
 		Scope: ScopeProject, ProjectID: "project.alpha", Kind: KindWorldEvent,
 	})
 
-	// Without a project-index store wired, the hit still returns and Project is
-	// simply left unset (no error).
+	// 未接入项目索引存储时，命中仍会返回，Project
+	// 只是不设置（不报错）。
 	r := NewRetriever(ms)
 	results, err := r.Retrieve(ctx, "persona.a", "Alpha", 10)
 	if err != nil {