memo 自动提取缺少语义去重，且提取边界应按 run 而非 fixed recent window

[Yumiue]

Problem Description

当前长期记忆自动提取存在两个连续缺陷：

1. 去重仅是精确匹配，语义相近但措辞不同的记忆会重复沉淀。
2. 提取输入来自会话全量后再 recent window 截断，而不是当前 run 边界，导致跨 run 混入。

这会导致记忆噪声持续累积，召回质量下降。

Current Defects

• runtime 在 run 结束后传入的是 session.Messages，不是 run-slice。
• memo 提取窗口依赖固定 extract_recent_messages，承担了不该承担的边界职责。
• 去重键是 exact key（type+title+content）+ payload fingerprint，不具备语义收敛能力。

Expected Changes

1. 提取边界改为“当前 run transcript”，recent window 仅作 run 内裁剪。
2. 自动提取后增加模型语义去重 pass（全量检查）。
3. 去重命中后保留一条并合并内容；删除重复条目。
4. 覆盖全部来源（含 UserManual），但当簇内存在 UserManual 时，UserManual 必须作为 canonical。
5. 仅高置信重复结论才允许自动改写；低置信只记录并跳过。
6. 模型来源复用当前 selected_provider/current_model，不新增配置项。

• runtime -> memo 调度边界改造：
• 将 MemoExtractor.Schedule(sessionID, messages) 升级为携带 run 语义边界的输入（推荐新增 runID 和 run-slice 消息）。
• 在 Run 收敛时只传当前 run transcript 给 memo，不再传全会话消息。
• memo 去重链路升级：
• 保留现有 exact dedup（低成本第一层）。
• 在 extractAndStore 完成新增后，追加 semantic dedup pass（全量检查）。
• 去重流程：分组（按 Type）-> 模型判簇 -> canonical 选择 -> 合并字段（keywords/content）-> 删除重复 topic/index 引用。
• canonical 规则：簇内存在 UserManual 时优先它；否则按模型建议。
• 置信门槛：仅高置信执行改写；中低置信仅记录日志并跳过。
• 配置与接口：
• 先不新增配置项，复用当前 memo 提取模型链路。
• 增加内部常量化阈值与日志字段（如 semantic_dedup_hit、semantic_dedup_skip_low_confidence）。
• 文档更新：
• 更新 docs/tools-and-tui-integration.md，明确“按 run 边界提取 + 每轮后语义去重”。

Acceptance Criteria

• 同一事实的同义改写不再重复沉淀。
• 本轮提取不混入历史 run 消息。
• 包含 UserManual 的重复簇，最终保留 UserManual 条目。
• 低置信判重不改写数据。
• 现有 exact dedup / fingerprint dedup / remember-skip 行为不回退。

Related Areas

• internal/runtime/run.go
• internal/runtime/memo.go
• internal/memo/auto_extractor.go
• internal/memo/service.go
• internal/memo/llm_extractor.go
• internal/context/projection.go
• docs/tools-and-tui-integration.md