refactor(prompt): Prompt 集中化 - 新增 fam-edge ai_orchestrator/prompts.py（视频分析/智能问答/人物合并三模板共享，消除 gemini/nvidia 两份发散）；gemini/nvidia _build_video_prompt 改调共享函数并注入 camera_name；person_service 改调 build_person_merge_prompt；fam-core chat_handler 独立 prompts.py（跨模块风格一致）替代内联 CHAT_SYSTEM_PROMPT；输出硬约束(首字符{/禁markdown)、3 秒密度抽取、people_mentioned 一致性强制、描述 7 维度、人物合并唯一性约束

fam-core/src/fam_core/chat_handler/chat_handler.py

@@ -18,28 +18,12 @@ from flask import Blueprint, request, jsonify
 from ..logger import setup_logger
 from ..config_loader import load_config
 from .. import db_layer
+from .prompts import build_chat_prompt
 
 logger = setup_logger('fam-core.chat_handler')
 
 chat_bp = Blueprint('chat_handler', __name__)
 
-CHAT_SYSTEM_PROMPT = """你是家庭监控助手。根据以下监控数据，回答用户问题。
-
-监控数据（按时间顺序，每条一行）：
-{context}
-
-已知家庭成员: {members}
-
-用户问题: {question}
-
-要求:
-- 只基于上述数据回答，不要编造
-- 按时间顺序总结
-- 若有关注事件（跌倒、哭闹、陌生人等），重点提示
-- 若当天没有该人员的数据，明确说"今天没有观察到{person}"
-- 用自然语言回答，不要输出 JSON
-"""
-
 
 def _format_events(rows):
     """将 sync_events 查询行格式化为上下文文本"""
@@ -104,11 +88,11 @@ def chat_ask():
         context = _format_events(rows)
         context_summary = f"查询 sync_events {len(rows)} 条"
         members = db_layer.get_sync_known_members_context()
-        prompt = CHAT_SYSTEM_PROMPT.format(
+        prompt = build_chat_prompt(
             context=context,
             members=members or queried_person,
             question=question,
-            person=queried_person
+            queried_person=queried_person
         )
         try:
             answer = _call_edge_qa(prompt)

fam-core/src/fam_core/chat_handler/prompts.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+"""Chat-Handler 的 Prompt 模板。
+
+fam-core 不能 import fam-edge 的 ai_orchestrator，故 chat prompt 独立维护于此。
+设计原则见 fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/prompts.py（跨模块不共享，但风格一致）。
+"""
+
+
+def build_chat_prompt(context: str, members: str, question: str,
+                      queried_person: str) -> str:
+    """构建智能问答 system prompt。
+
+    Args:
+      context: sync_events 格式化后的上下文文本（每行一条事件）
+      members: known_members_context 文本
+      question: 用户原始问题
+      queried_person: 用户指定的人物
+    """
+    members_block = members.strip() if members and members.strip() else queried_person
+    context_block = context.strip() if context and context.strip() else "（今日无该人员的监控记录）"
+
+    return f"""你是家庭监控助手。仅根据下方监控数据回答用户问题。
+
+【监控数据】（按时间顺序，每行一条事件）
+{context_block}
+
+【已知家庭成员】
+{members_block}
+
+【用户问题】
+{question}
+（用户关心的人物：{queried_person}）
+
+【回答要求】
+1. 只基于上述监控数据，不编造、不补充数据外信息。
+2. 按时间顺序组织回答，突出关键事件。
+3. 若有关注事件（跌倒、哭闹、陌生人等），重点提示。
+4. 若数据为空或当天未观察到 {queried_person}，明确说"今天没有观察到{queried_person}"。
+5. 用自然语言回答，不要输出 JSON 或列表格式。"""