feat: 事件时间轴缩略帧 + 人物管理头像 + 人物合并硬规则校验

## 新架构：Oracle 集中计算 + NAS 代理展示

### Oracle 端 (fam-edge)
- 新增 frame_service: ffmpeg 视频抽帧 + VLM 人物定位裁剪头像（磁盘缓存）
- 新增 /api/oracle/frame: 按 video_id+ts 抽帧返回 jpeg（带 token）
- 新增 /api/oracle/avatar: 按 label 生成人物头像（VLM 定位人物 + 兜底整帧居中）
- 新增 person_identifier: 人物身份识别模块
- Gemini 适配器支持 flash/flash-lite 双模型切换，429 自动降级
- frame_service VLM 全模型 429 时进入 10 分钟熔断，避免每次请求白打配额
- 兜底头像不落缓存，配额恢复后自动重试 VLM 精确定位

### 人物合并硬规则校验（框架级修复）
- person_service: LLM 合并结果落库前加硬冲突检测
  - 性别冲突 → 绝不合并
  - 年龄档跨未成年/成年 → 绝不合并（防止把爷爷/宝宝并进同一人）
- oracle_db: upsert_person 入口剥离括号后缀（人物A（别名：人物B） → 人物A），消灭垃圾人物行
- 修复 set_canonical 丢弃 source 参数的 bug（旧代码硬编码 'manual' 导致错误合并被永久固化）
- get_events_for_label: 只提取该身份组的特征文本，头像定位更精准

### NAS 端 (fam-core)
- 新增 img_proxy: /api/proxy/frame 和 /api/proxy/avatar 代理 Oracle 图片
- app.py 注册 img_bp 蓝图
- oracle_sync / db_layer / member_manager 同步人物表

### UI 端 (fam-ui)
- 事件时间轴: 每条事件卡片加时间点缩略帧
- 人物管理: 每人卡片加头像（150x150 圆角）
- parse_persons: 剥离括号备注，与 Oracle 归一化一致
- 新增 EventItem 组件、Timeline 页改造
- Chat / ServiceStatus 页相应调整

### 数据库
- scripts/ddl.sql: 同步表结构更新
- Oracle people 表: features_json / display_uid / source 字段完善

fam-edge/src/fam_edge/qa.py

@@ -33,3 +33,34 @@ class QAOrchestrator:
                 return answer, adapter.provider_name
             logger.info(f"QA {adapter.provider_name} 无返回，降级下一模型")
         return None, None
+
+    def run_qa_stream(self, prompt: str, max_tokens: int = 1024):
+        """流式版：依次尝试各适配器的 chat_stream()，yield 结构化事件字典。
+
+        事件类型:
+          {"type":"provider_trying","provider":p}  开始尝试这个 provider
+          {"type":"chunk","provider":p,"text":t}    这个 provider 吐出的文本增量
+          {"type":"provider_failed","provider":p}   这个 provider 一个字都没吐出就失败，换下一个
+          {"type":"done","provider":p}              成功结束（这个 provider 至少吐出过一块）
+          {"type":"all_failed"}                     所有 provider 都失败
+
+        跟 run_qa 一样"仅在还没吐出任何文本时才允许换下一个 provider"——一旦
+        开始给用户看字了，中途失败就结束这次生成，不再悄悄换源接着写。
+        """
+        for adapter in self.adapters:
+            yield {"type": "provider_trying", "provider": adapter.provider_name}
+            got_any = False
+            try:
+                for chunk in adapter.chat_stream(prompt, max_tokens=max_tokens):
+                    if chunk:
+                        got_any = True
+                        yield {"type": "chunk", "provider": adapter.provider_name, "text": chunk}
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"QA {adapter.provider_name} 流式异常: {e}")
+            if got_any:
+                logger.info(f"QA 流式命中 provider={adapter.provider_name}")
+                yield {"type": "done", "provider": adapter.provider_name}
+                return
+            logger.info(f"QA {adapter.provider_name} 流式无返回，降级下一模型")
+            yield {"type": "provider_failed", "provider": adapter.provider_name}
+        yield {"type": "all_failed"}