fix(memory-projection): 订正 outbox 取值口径并接通画像投影链路

背景：memory_sync_outbox 这条链此前**完全没有消费者**，且生产端照 docs/00 §6.4.6
写成大写 MILVUS/NEO4J + 中文「待处理」，而消费端按 target_store 的**值**分派 handler、
且只领 status in {pending, failed} —— 两个条件都不满足，事件任何消费者都领不到、
永久滞留且不报错（唯一键 (event_uuid, target_store) 对大小写无约束，MySQL 也不报错）。
根因是代码与测试都硬编码字面量，所以测试跟着一起错、谁也没拦住。

订正
- profile_generation_service：取值改为全仓一致的小写（milvus/neo4j/upsert/pending）
- 测试改为引用常量并断言消费端契约，不再硬编码（硬编码是本次跑偏的直接原因）
- 新增契约回归测试：断言大写值分派不到 handler、会进死信，谁改回大写立刻红
- 新增 tools/normalize_memory_sync_outbox.py：订正历史脏行（默认 dry-run、幂等）

接通投影链路（此前零消费者）
- 新增 Milvus 集合 user_long_term_memory_v1 及建集合工具（幂等、不覆盖已有集合）
- 新增 MilvusProfileProjection / MilvusProfileVectorClient，并修掉移植带来的两处必炸点：
  customer_id 由「必须 int」放宽为接受数字字符串（本仓所有生产者都写 str，
  不放宽则每个事件必然失败）；不可投影的 memory_key 由「整批 raise」改为跳过留痕
  （否则一条 constraint: 记忆毒死该客户整批，而受控词表 13 个键里有 7 个不满足前缀）
- 新增 MemorySyncOutboxWorker（领取/指数退避/死信骨架保留原样）并接入 WorkerRuntime
- milvus → 向量投影；neo4j → 复用主干 ProfileGraphProjectionService（方案 A，
  不引入第二套投影，避免同一事实在图中两种说法、违反主干既有的只投影已确认事实的不变式）
- 生产端从 memory_unit(status=active) 组装 memory_sources，随事件带上确定快照
- 前置移植 conversation_privacy：写外部存储前脱敏手机号/证件号/银行卡等

验证
- 新增 17 个单测；全量 2 failed, 1307 passed, 2 skipped
  （2 个失败为既有环境项：断言请求体中文原文而 httpx 序列化成 \uXXXX，非本次引入）
- mypy app → 0 错（227 文件）；audit_schema → 89 张业务表无缺失/意外，未改动表结构
- 真机：真实 embedding(1024 维) + 真实 Milvus 写入并回读通过
- 整合链路（测试记忆 → 生产端组装 → outbox → 消费端投递 → Milvus 回读）通过，
  且 MySQL 已回滚、Milvus 无残留

文档
- 新增 docs/32-记忆投影链路实现说明.md：真实口径、根因、契约与验证证据（供接手）
- AGENTS.md：新增该易错点；新增 Windows 中文输出乱码的正确命令（-X utf8）；
  校正测试基线与 mypy 文件数

未做：未改 docs/00 基线、未动数据库迁移、未改投顾线代码、未启动常驻 Worker。
遗留：投顾线两处生产者的 payload 缺 memory_sources，会被消费至死信，待架构师确认是否投影。

app/service/profile_generation_service.py

@@ -44,14 +44,24 @@ from app.core.errors import ValidationAgentError
 from app.core.profile_projection import PROFILE_FIELD_POLICY
 from app.repository.profile_repository import ProfileRepository
 
-#: `memory_sync_outbox` 的两个目标存储（`docs/00` §6.4.6 的 `target_store` 取值）。
-TARGET_MILVUS = "MILVUS"
-TARGET_NEO4J = "NEO4J"
+#: `memory_sync_outbox` 的两个目标存储。
+#:
+#: ⚠️ **一律小写**：消费端按 `target_store` 的值分派 handler
+#: （`MemorySyncOutboxWorker.handlers.get(event.target_store)`），且
+#: `graph_projection_worker` / `projection_reconciliation_service` 的领取与重放
+#: 都以 `status in {"pending","failed"}` + `"processed"` 为准。全仓（包含投顾线两处生产者）
+#: 统一使用小写 `milvus`/`neo4j`、`upsert`、`pending`。
+#:
+#: 历史说明：`docs/00` §6.4.6 该栏曾写作大写 `MILVUS`/`NEO4J`、`UPSERT` 与中文 `待处理`，
+#: 与上述实现从未对齐；本模块原先照文档写，是**全仓唯一的异类**，导致自己写的事件
+#: 任何消费者都领不到。现统一为小写，并已把历史 2 行就地改齐（主键/唯一键不变）。
+TARGET_MILVUS = "milvus"
+TARGET_NEO4J = "neo4j"
 SYNC_TARGETS: tuple[str, ...] = (TARGET_MILVUS, TARGET_NEO4J)
 
-#: 同步操作与状态取值（与 `memory_sync_outbox` DDL 的语义一致）。
-SYNC_OPERATION_UPSERT = "UPSERT"
-SYNC_STATUS_PENDING = "待处理"
+#: 同步操作与状态取值。
+SYNC_OPERATION_UPSERT = "upsert"
+SYNC_STATUS_PENDING = "pending"
 AGGREGATE_TYPE_PROFILE = "profile"
 
 
@@ -168,8 +178,12 @@ class ProfileGenerationService:
             "aggregate_uuid": profile_uuid,
             "customer_id": str(customer_id),
             "version": version,
+            # 别名：投影适配器契约用 `profile_version`。两个键都写，避免消费端
+            # 因生产者用词不同而取不到值（本仓三种 payload 形状的历史遗留）。
+            "profile_version": version,
             "snapshot_hash": snapshot_hash,
             "snapshot": snapshot,
+            "memory_sources": await self._memory_sources(customer_id),
         }
         for target in SYNC_TARGETS:
             self._repo.add_sync_event(
@@ -192,6 +206,34 @@ class ProfileGenerationService:
             sync_events=len(SYNC_TARGETS),
         )
 
+    async def _memory_sources(self, customer_id: int) -> list[dict[str, Any]]:
+        """组装投影适配器要的 `memory_sources`（数据源：`memory_unit` 中 `status='active'`）。
+
+        为什么由生产端组装而不是消费端回查：消费端到时那条记忆可能已改版本，
+        让它自己去查会把"投递的是哪一版"变成不确定。事件里带上当时的确定快照，
+        投递语义才与 `aggregate_version` 一致（幂等判据也才有意义）。
+
+        为什么是 `memory_unit` 而不是 `user_facts`：两者用途不同——`user_facts` 是
+        **已确认的结构化事实**，喂画像与图投影；`memory_unit` 是**长期记忆条目**，
+        正是长期记忆向量集合要存的东西。这不与"图投影只读 user_facts"的不变式冲突，
+        因为 Milvus 存的就是记忆本身的向量，不是画像事实的另一种说法。
+        """
+        rows = await self._repo.active_memories(customer_id)
+        return [
+            {
+                "memory_uuid": str(row["memory_uuid"]),
+                "memory_key": str(row["memory_key"]),
+                "content": str(row["content"]),
+                "memory_type": str(row["memory_type"]),
+                "confidence": float(row["confidence"]),
+                "version": int(row["version"]),
+                "valid_until": (
+                    row["valid_until"].isoformat() if row["valid_until"] else None
+                ),
+            }
+            for row in rows
+        ]
+
     @staticmethod
     def _generation_basis(assessment_row: Mapping[str, Any] | None) -> dict[str, object]:
         """记录这次画像**依据了什么**（`docs/00`：使用的测评版本、交易窗口和记忆版本列表）。