Version: 0.7.1.dev.260321

feat(agent): ✨ 重构智能排程分流与双通道交付，补齐周级预算并接入连续微调复用

- 🔀 通用路由升级为 action 分流（chat/quick_note_create/task_query/schedule_plan），路由失败直接返回内部错误，不再回落聊天
- 🧭 智能排程链路重构：统一图编排与节点职责，完善日级/周级调优协作与提示词约束
- 📊 周级预算改为“有效周保底 + 负载加权分配”，避免有效周零预算并提升资源利用率
- ⚙️ 日级并发优化细化：按天拆分 DayGroup 并发执行，低收益天（suggested<=2）跳过，单天失败仅回退该天结果并继续全局
- 🧵 周级并发优化细化：按周并发 worker 执行，单周“单步动作”循环（每轮仅 1 个 Move/Swap 或 done），失败周保留原方案不影响其它周
- 🛰️ 新增排程预览双通道：聊天主链路输出终审文本，结构化 candidate_plans 通过 /api/v1/agent/schedule-preview 拉取
- 🗃️ 增补 Redis 预览缓存读写与清理逻辑，新增对应 API、路由、模型与错误码支持
- ♻️ 接入连续对话微调复用：命中同会话历史预览时复用上轮 HybridEntries，避免每轮重跑粗排
- 🛡️ 增加复用保护：仅当本轮与上轮 task_class_ids 集合一致才复用；不一致回退全量粗排
- 🧰 扩展预览缓存字段（task_class_ids/hybrid_entries/allocated_items），支撑微调承接链路
- 🗺️ 更新 README 5.4 Mermaid（总分流图 + 智能排程流转图）并补充决策文档

- ⚠️ 新增“连续微调复用”链路我尚未完成测试，且文档状态目前较为混乱，待连续对话微调功能真正测试完成后再统一更新

backend/agent/scheduleplan/daily_split.go

@@ -0,0 +1,93 @@
+package scheduleplan
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+)
+
+// runDailySplitNode 负责“按天拆分 + 标签注入 + 跳过判断”。
+//
+// 职责边界：
+// 1. 负责把全量 HybridEntries 拆成 DayGroup，供后续并发日内优化；
+// 2. 负责把 TaskTags(task_item_id -> tag) 注入到条目的 ContextTag；
+// 3. 负责识别“低收益天”（suggested<=2）并标记 SkipRefine；
+// 4. 不负责调用模型，不负责并发执行，不负责结果合并。
+func runDailySplitNode(
+	ctx context.Context,
+	st *SchedulePlanState,
+	emitStage func(stage, detail string),
+) (*SchedulePlanState, error) {
+	_ = ctx
+	if st == nil || len(st.HybridEntries) == 0 {
+		return st, nil
+	}
+
+	emitStage("schedule_plan.daily_split.start", "正在按天拆分排程并标记优化单元。")
+
+	// 1. 初始化容器：
+	// 1.1 groups 以 week/day 二级索引保存 DayGroup；
+	// 1.2 这么做的目的是后续 daily_refine 可以直接并发遍历，不再重复分组。
+	groups := make(map[int]map[int]*DayGroup)
+
+	// 2. 遍历混合条目，执行“标签注入 + 分组”。
+	for i := range st.HybridEntries {
+		entry := &st.HybridEntries[i]
+
+		// 2.1 仅对 suggested 条目注入 ContextTag。
+		// 2.1.1 existing 条目是固定课表/已落库任务，不参与认知标签优化。
+		// 2.1.2 注入失败时兜底 General，避免后续 prompt 出现空标签。
+		if entry.Status == "suggested" && entry.TaskItemID > 0 {
+			if tag, ok := st.TaskTags[entry.TaskItemID]; ok {
+				entry.ContextTag = normalizeContextTag(tag)
+			} else {
+				entry.ContextTag = "General"
+			}
+		}
+
+		// 2.2 建立分组索引。
+		if groups[entry.Week] == nil {
+			groups[entry.Week] = make(map[int]*DayGroup)
+		}
+		if groups[entry.Week][entry.DayOfWeek] == nil {
+			groups[entry.Week][entry.DayOfWeek] = &DayGroup{
+				Week:      entry.Week,
+				DayOfWeek: entry.DayOfWeek,
+			}
+		}
+		groups[entry.Week][entry.DayOfWeek].Entries = append(groups[entry.Week][entry.DayOfWeek].Entries, *entry)
+	}
+
+	// 3. 逐天计算 suggested 数量，标记是否跳过日内优化。
+	//
+	// 3.1 为什么阈值设为 <=2：
+	// 3.1.1 suggested 很少时，模型优化收益通常不足以覆盖请求成本；
+	// 3.1.2 直接跳过可减少无效模型调用和阶段等待。
+	// 3.2 失败策略：
+	// 3.2.1 这里只做内存标记，不会失败；
+	// 3.2.2 即使阈值判断不完美，也只影响优化深度，不影响功能正确性。
+	totalDays := 0
+	skipDays := 0
+	for _, dayMap := range groups {
+		for _, dayGroup := range dayMap {
+			totalDays++
+			suggestedCount := 0
+			for _, e := range dayGroup.Entries {
+				if e.Status == "suggested" {
+					suggestedCount++
+				}
+			}
+			if suggestedCount <= 2 {
+				dayGroup.SkipRefine = true
+				skipDays++
+			}
+		}
+	}
+
+	// 4. 回填状态，交给后续节点使用。
+	st.DailyGroups = groups
+	emitStage(
+		"schedule_plan.daily_split.done",
+		fmt.Sprintf("已拆分为 %d 天，其中 %d 天跳过日内优化。", totalDays, skipDays),
+	)
+	return st, nil
+}