feat: 重构成员画像为日周月分层沉淀链路并增强后台摘要能力

本次提交围绕成员画像插件进行了较大升级，核心目标是把原来偏单次、偏近期的成员交互摘要，升级为可随时间沉淀的分层画像能力。

主要功能变更如下：
1. 新增成员分层摘要存储表 t_member_digest，并提供对应的数据库操作层，支持按成员、按群、按摘要类型（daily/weekly/monthly）持久化周期性摘要结果。
2. 在 member_context 插件内新增 MemberDigestService，把画像生成拆分为日摘要、周摘要、月摘要三级处理流程，再由最终画像服务消费这些分层摘要，减少直接反复处理大量原始消息带来的成本和失真。
3. 新增提示词构建模块，分别为日级观察、周级归纳、月级归纳以及最终画像整理提供独立提示词，强调中性、克制、避免敏感推断，并将长期特征与近期状态明确分层。
4. 重写成员最终画像生成逻辑，优先基于日/周/月摘要融合出长期特征、习惯模式、长期回复偏好、近期状态等信息，再用 AI 对分层摘要做最终整理，避免仅依赖近 30 天消息得出偏短期结论。
5. 保留并增强长期画像融合逻辑，通过打分、衰减和重复证据累积，使长期特征随着时间逐步稳定，而不会被单次刷新完全覆盖。
6. 在消息存储层补充成员按时间增量获取、按活跃日期统计、按天取消息等查询方法，为后续分层摘要生成提供数据支撑。
7. 扩展 member_context 插件配置，增加日级摘要消息上限、日摘要最小消息数、单次回填的日摘要数量上限、最终画像使用的日/周/月摘要数量等参数，便于在准确性和系统负载之间做平衡。
8. 后台成员摘要详情页新增长期沟通倾向、长期特征、习惯模式、长期回复偏好、近期状态、历史样本数、分层摘要数量等展示字段，方便观察画像沉淀程度。
9. 优化后台查看成员摘要接口逻辑：首次打开如果还没有摘要，不再同步阻塞生成，而是返回未就绪状态，配合后台手动异步刷新，降低页面卡顿和接口阻塞风险。
10. 增强刷新日志，单成员和群级刷新会输出当前刷新模式以及日/周/月摘要数量，便于排查画像构建进度。
11. 调整当前日、当前周、当前月摘要的重算逻辑，确保新增日摘要写入后，本周和本月摘要不会长期停留在旧版本。

本次提交后，成员画像能力从“基于近期样本的单层摘要”升级为“基于时间沉淀的分层画像管线”，为后续把画像稳定接入 AI 自动回复上下文打下基础，同时尽量保持现有群权限控制和后台异步刷新方式不变。

db/message_storage.py

@@ -60,6 +60,68 @@ class MessageStorageDB(BaseDBOperator):
         results = self.execute_query(sql, (days, group_id, wxid, limit)) or []
         return list(reversed(results))
 
+    def get_member_messages_since(self, group_id: str, wxid: str, since_time, limit: int = 200) -> List[Dict]:
+        """获取指定时间之后的成员消息"""
+        sql = """
+        SELECT timestamp, sender, content, message_type
+        FROM messages
+        WHERE timestamp > %s
+          AND group_id = %s
+          AND sender = %s
+          AND message_type IN (1, 49)
+          AND CHAR_LENGTH(content) BETWEEN 2 AND 500
+          AND content NOT LIKE '/%%'
+        ORDER BY timestamp ASC
+        LIMIT %s
+        """
+        if isinstance(since_time, datetime):
+            since_time = since_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        return self.execute_query(sql, (since_time, group_id, wxid, limit)) or []
+
+    def get_member_active_dates(self, group_id: str, wxid: str, days: int = 365) -> List[Dict]:
+        """获取成员在指定时间窗口内的活跃日期列表"""
+        sql = """
+        SELECT
+            DATE(timestamp) AS message_date,
+            COUNT(*) AS msg_count,
+            MIN(timestamp) AS first_message_time,
+            MAX(timestamp) AS last_message_time
+        FROM messages
+        WHERE timestamp >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL %s DAY)
+          AND group_id = %s
+          AND sender = %s
+          AND message_type IN (1, 49)
+          AND CHAR_LENGTH(content) BETWEEN 2 AND 500
+          AND content NOT LIKE '/%%'
+        GROUP BY DATE(timestamp)
+        ORDER BY message_date ASC
+        """
+        rows = self.execute_query(sql, (days, group_id, wxid)) or []
+        for row in rows:
+            for key in ("message_date", "first_message_time", "last_message_time"):
+                value = row.get(key)
+                if isinstance(value, datetime):
+                    row[key] = value.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if key != "message_date" else value.strftime("%Y-%m-%d")
+                elif value:
+                    row[key] = str(value)
+        return rows
+
+    def get_member_messages_on_date(self, group_id: str, wxid: str, target_date: str, limit: int = 120) -> List[Dict]:
+        """获取成员在某一天的消息"""
+        sql = """
+        SELECT timestamp, sender, content, message_type
+        FROM messages
+        WHERE DATE(timestamp) = %s
+          AND group_id = %s
+          AND sender = %s
+          AND message_type IN (1, 49)
+          AND CHAR_LENGTH(content) BETWEEN 2 AND 500
+          AND content NOT LIKE '/%%'
+        ORDER BY timestamp ASC
+        LIMIT %s
+        """
+        return self.execute_query(sql, (target_date, group_id, wxid, limit)) or []
+
     def get_message_count_by_date(self, date: str) -> List[Dict]:
         """获取指定日期的消息统计"""
         sql = """