feat(ai): 每个数据页面都有 AI 解读，靠一条带优先级的生产者/消费者队列

原来只有今日页有晨报、指标详情页有归因，其余页面一片空白。现在除设置外
的 10 个页面都有：健康、睡眠、运动、趋势、每日、身体成分、成绩预测、
身体年龄、挑战赛、运动详情。

不是给每个页面写一套，而是一个通用管线：
- services/scopes.py：一个页面一个 context builder，返回同一个信封。
  context["highlights"] 是已经算好的白话事实——模型负责解读它们，模型不
  可用时规则引擎原样渲染。两者引用同一批数字，所以降级读起来不像换了个 App。
  没数据的页面返回 None，宁可不出卡片，也不让模型对着空表格发挥。
- coach.scope_messages / parse_scope_insight：一套提示词吃所有页面，页面
  的差异全在 context 里，加页面 = 加一个 builder。
- 前端 <AiPanel scope="…">：一个组件渲染所有页面，轮询逻辑抽成
  lib/insight.ts 的 usePolledInsight，晨报卡也改用它。

## 队列

一次生成 40 秒到 4.5 分钟，所以什么都不能在请求里生成。页面只负责入队，
worker 负责消费（services/jobs.py）。

优先级才是用队列而不是后台线程的理由：同步完成后 prefetch 把所有页面按
背景优先级排进去，可能要跑半小时；而用户一打开某个页面，那个页面的任务
立刻提到队首、下一个就跑。你在看什么，队列就在算什么。

队列放在数据库而不是内存里，因为 gunicorn 有两个 worker：任务带 holder
声明后回读确认，和 scheduler.py 抢 tick 是同一套做法。id 由
user+kind+subject 推导，所以每几秒一次的轮询是幂等的入队，不会每几秒堆一
个任务。

## 网关中断时踩到的两个坑（当场修了）

写完正好赶上 oracle 那台机器不通，于是看到：
- 三次失败后任务被永久标 failed，网关恢复了也不会重试——一次瞬时中断就把
  那个页面的解读判了死刑，直到它的数据碰巧变化。加了冷却期，过期后重置
  尝试次数再排一次。
- 队列已经放弃了，页面还在 pending 转圈，要转满 8 分钟才停。meta.pending
  现在跟着队列状态走，并把失败原因带给卡片。

顺带把 BAND_SOURCES 从 routes/settings.py 下沉到 services/insights.py：
教练要拿它做参照，而 services 不该反向依赖 routes。

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

backend/routes/analysis.py

@@ -7,6 +7,8 @@ from auth import require_auth
 from services import analysis as analysis_svc
 from services import ai as ai_svc
 from services import insights
+from services import jobs as ai_jobs
+from services import scopes
 
 bp = Blueprint("analysis", __name__)
 
@@ -135,3 +137,39 @@ def copilot():
         # until it completes, which would undo the point of streaming it.
         headers={"Cache-Control": "no-cache", "X-Accel-Buffering": "no"},
     )
+
+
+@bp.route("/insight", methods=["GET"])
+@require_auth
+def insight():
+    """One screen's AI reading. `?scope=` names the screen.
+
+    Answers immediately, like the briefing: the computed highlights come back
+    with `meta.pending` while the model's version is generated. Opening a
+    screen queues it at interactive priority, ahead of any backfill still
+    running, so what you are looking at is what the queue works on next.
+
+    `?subject=` identifies the item for per-item screens (`activity` needs an
+    activity id, `daily` takes a date).
+    """
+    scope = request.args.get("scope")
+    if scope not in scopes.SCOPES:
+        return jsonify({
+            "error": f"不支持的页面: {scope}",
+            "supported": sorted(scopes.SCOPES),
+        }), 400
+    return jsonify(analysis_svc.get_scope_insight(
+        g.user_id, scope,
+        subject=request.args.get("subject") or None,
+        refresh=_flag("refresh"),
+    ))
+
+
+@bp.route("/insight/queue", methods=["GET"])
+@require_auth
+def insight_queue():
+    """What the coach still has to generate — for a progress indicator."""
+    return jsonify({
+        "pending": ai_jobs.pending_count(g.user_id),
+        "enabled": ai_jobs.ENABLED,
+    })