feat: 重做阅读找答案题与 AI 情境对话，并归拢本地识别、查词等既有改动

阅读"在对话里找到答案"：
- 16 道题全部重写，干扰项真实出现在对话里，靠说话人归属或否定句才能作答
- 选项按题目内容确定性打乱，答案不再固定排第一；听力环节同样处理
- 去掉超纲干扰项、重复题干，收紧自由作答匹配（过去单个字母也能判对）

AI 情境对话：
- 提示词区分"AI 这一句要做什么"与"学习者随后要完成什么"，并下发已教词句清单
- JSON 只强制 reply，translation/feedback 可选；不再索要用不上的 slots/evidence
- AI 不可用时页面明确提示当前回复来自内置示范脚本
- 删掉按 stage 下标猜中文翻译的兜底，避免译文与英文对不上
- 整课对话改用逐轮必需表达校验，替换"关键词沾边就算过"；修正自由场景正则误伤
- 总结的"完成任务"按实际通过的轮次生成；模型点评只在结束页呈现一次
- 自由场景支持草稿续练（独立存储槽）；修正回答轮数文案与永不解锁的场景标注

同时提交此前工作区中累积的改动：SenseVoice 本地识别、查词/句型解析卡、
复习与测评页调整等，并补充对话校验、选项分布和句子解析的测试。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

Doc/AI-CONVERSATION-PRD.md

@@ -108,6 +108,10 @@ M1 先提供与 A0 核心课对应的受控对话；这些场景是起始内容
 
 AI 必须记住当前场景、用户身份、完成目标、已知信息及难度上限。它不能突然转换角色、重复问已回答的问题，或为了“自然聊天”而跳过任务目标。
 
+给模型的指令必须把两件事分开：**本轮 AI 自己要说什么**，以及**学习者随后要完成什么任务**。两者混成一句会让模型替学习者把答案说出来。同时把当前课程及之前课程已教的词句作为可用语言清单随请求下发，A0 每轮最多 1 个清单外的词。
+
+模型只需返回 `reply`（英文回复）；`translation`（中文翻译）与 `feedback`（一句中文点评）可选，缺少可选字段不丢弃整条回复。是否完成任务由客户端按本轮必需表达判定，不采信模型的完成声明。AI 不可用时必须在对话页显示提示，说明当前这句来自内置示范脚本，不能让备用文案冒充 AI 回复。
+
 ## 8. 对话交互细节
 
 ### 8.1 输入与输出
@@ -135,6 +139,8 @@ AI 必须记住当前场景、用户身份、完成目标、已知信息及难
 
 对话结束后才给完整的微反馈，且一次最多一个语言问题。零基础用户首先需要成功表达，不需要一次性接受语法课。
 
+模型每轮返回的 `feedback` 只保留最后一条，在对话结束页和总结页以“下一次说得更好”呈现，不在对话过程中逐轮弹出。
+
 M1 发音反馈限示范音、慢放、录音回听和可选通用练习，不评价像不像母语者。`three` 多次被转写为 `free` 可能是噪声或 ASR 错误，不能据此诊断 /θ/ 或降低掌握度；可在用户选择后展示通用对比词与动作提示，并标注“非个性化发音诊断”。真正的音素诊断需要音频证据和验证过的能力，后续另行评估。
 
 ## 9. 会话总结与复习