feat: AI 对话附件上下文解析 + 历史会话归档 + 多页面 UI 重构

- 后端: 新增 AttachmentContextBuilder 解析图片/PDF 摘要并拼入 LLM 上下文; ai_chat_endpoints 扩展附件接口; 新增 ReportAnalysisService
- 前端: 新增历史会话页与 conversation_history_provider; chat 链路支持附件展示与回放
- UI: 重构 medication_checkin / notification_center / profile / health_drawer 等多页面
- 配置: api_client baseUrl 适配当前 WiFi IP

backend/src/Health.Infrastructure/Diets/DietImageAnalyzer.cs

@@ -31,9 +31,38 @@ public sealed class DietImageAnalyzer(VisionClient vision) : IDietImageAnalyzer
         }
 
         var prompt = """
-            识别图片中的食物和饮品，返回JSON数组：
-            [{"name":"名称","portion":"份量","calories":热量}]
-            只返回JSON，不要其他内容。
+            你是营养师助手。请识别图片中所有食物和饮品，估算每项的具体克数或毫升数，输出 JSON 数组。
+
+            ## 无食物判定（必读）
+            如果图片中完全没有可食用的食物或饮品（例如是风景、人物、宠物、文档、屏幕截图、纯背景、空盘子等），**直接输出空数组 []**，不要硬编造食物。
+
+            ## 输出格式
+            [{"name":"食物名","portion":"具体克数","calories":数字}]
+
+            ## 份量估算依据（容器与参照物对照表）
+            - 标准饭碗(口径11cm)：满碗米饭≈200g、满碗面条≈250g、满碗粥≈250g、半碗≈100g
+            - 标准汤碗(口径14cm)：满碗汤≈400ml、半碗≈200ml
+            - 标准盘子(口径23cm)：满盘菜≈300g、半盘≈150g
+            - 普通玻璃杯：满杯水/饮料≈250ml、纸杯≈200ml
+            - 鸡蛋1个≈50g、馒头1个≈100g、包子1个≈80g、饺子1个≈15g
+            - 香蕉1根≈100g、苹果1个≈200g、橘子1个≈120g
+            - 肉块巴掌大小≈80-120g、鸡腿1个≈100g、鱼1条(中等)≈300g
+
+            ## 输出示例（务必模仿此风格）
+            正确：{"name":"米饭","portion":"约200g","calories":230}
+            正确：{"name":"红烧肉","portion":"约150g","calories":420}
+            正确：{"name":"豆浆","portion":"约250ml","calories":80}
+            错误：{"name":"米饭","portion":"一碗","calories":230}        ← portion 缺克数
+            错误：{"name":"汤","portion":"一份","calories":80}           ← portion 缺毫升数
+            错误：{"name":"水果","portion":"少许","calories":50}         ← portion 是模糊词
+
+            ## 硬性要求
+            1. 图片若无食物，输出 [] 即可。不要硬凑食物。
+            2. portion 字段必须包含阿拉伯数字 + 单位(g 或 ml)。不允许任何只有量词没有克数的回答。
+            3. 即使图片不够清楚，也要根据可见容器/参照物给出估算，可加"约"或区间("约80-120g")。
+            4. calories 是数字（千卡），不带单位、不带引号。
+
+            只输出 JSON 数组本身，不要任何前缀、后缀、代码块标记或说明文字。
             """;
         var response = await _vision.VisionAsync(prompt, imageUrls, userText: null, maxTokens: 8192, ct: ct);
         var result = response.Choices?.FirstOrDefault()?.Message?.Content ?? "[]";