fix(fam-edge): 人物 uid 跨视频复用导致特征串人 - 拆分同 uid 下的性别冲突

根因: 大模型给的 人物A/B/C 这类临时 uid 只在单次视频分析内部稳定，不同视频各
自独立编号——同一个字符串在不同视频里完全可能指向不同的真人（实测生产数据里
"人物A" 在 29 个视频里混了男女两个人，"人物B" 混了男/女/儿童三个人）。但
people 表 label 全局 UNIQUE，upsert_person / person_service 的特征聚合都直接
按这个字符串当全局稳定身份用，导致不同真人的特征被硬合并进同一行，"我"这张卡
显示出来的描述其实是我和媳妇两个人的特征混在一起。

两处落地点都加了同一条硬规则（性别是相对稳定信号，冲突大概率是撞了另一个人）：
1. oracle_db.upsert_person(): 单视频入库时，新特征性别与已有行冲突就不覆盖合
   并，改分配 uid#2/uid#3 这样的派生 label 单独建行。
2. person_service._aggregate_features(): 每次全量重新聚合时按性别在线聚类，
   同一 uid 下冲突的性别拆成独立分组，不再无脑覆盖成一坨。

拆出来的派生 label 走已有的"未命名 -> LLM 合并 -> 硬规则否决"流程，由现有机制
判断该并入哪个已命名身份。

新增 test_oracle_db.py（5 例）+ test_person_service.py（5 例）覆盖同性别合并 /
性别冲突拆分 / 后缀分配 / unknown 不触发拆分等场景。

生产数据已用新逻辑重新 reconcile 并手动核对 3 个因数据量太大 LLM 没能正确认领
的派生 label（人物A#2/人物B#2#2 -> 媳妇，爷爷#2 -> 爷爷），现在 4 个人物分组
（我/媳妇/爷爷/汤圆）特征都是内部一致的，不再互相串。

fam-edge/src/fam_edge/oracle_db.py

@@ -475,7 +475,35 @@ class OracleDB:
         # 带备注的原始输出分裂出垃圾人物行
         label = re.sub(r'[（(][^()（）]*[)）]', '', str(label)).strip() or str(label)
         now = _now_iso()
+        display_uid = display_uid or label
         row = self._conn.execute("SELECT * FROM people WHERE label=?", (label,)).fetchone()
+        # 跨视频 uid 复用检测：大模型给的 人物A/B/C 这类 uid 只在单次视频分析内部
+        # 稳定，不同视频各自独立编号——同一个字符串在不同视频里完全可能指向不同的
+        # 真人（实测 "人物A" 在 29 个视频里混了至少男女两个人）。这里用性别这个相对
+        # 稳定的信号做冲突检测：这次新特征和已有行的性别都明确且互相矛盾，说明大概
+        # 率撞车到了另一个人，不能直接合并覆盖——改挂到一个新的派生 label（如
+        # "人物A#2"）上，留给 person_service 的特征合并再判断这个新 label 该并进
+        # 哪个已命名身份，避免把两个人的特征越merge越乱。
+        if row and features:
+            try:
+                old_gender = (json.loads(row['features_json'] or '{}') or {}).get('gender', '')
+            except (ValueError, TypeError):
+                old_gender = ''
+            old_gender = str(old_gender or '').strip()
+            new_gender = str(features.get('gender', '') or '').strip()
+            if (old_gender and old_gender.lower() not in ('unknown', '未知')
+                    and new_gender and new_gender.lower() not in ('unknown', '未知')
+                    and old_gender != new_gender):
+                base_label, n = label, 2
+                while self._conn.execute(
+                        "SELECT 1 FROM people WHERE label=?", (f"{base_label}#{n}",)).fetchone():
+                    n += 1
+                label = f"{base_label}#{n}"
+                row = None
+                if logger:
+                    logger.warning(
+                        f"人物 uid 跨视频复用检测到性别冲突: {base_label} "
+                        f"旧={old_gender} 新={new_gender}，拆分为新 label={label}")
         # 特征合并（在已有 features_json 基础上）
         merged_features = self._merge_features(
             row['features_json'] if row else None, features) if row else (

fam-edge/src/fam_edge/person_service.py

@@ -145,10 +145,17 @@ class PersonService:
     def _aggregate_features(self) -> Dict[str, Dict]:
         """从 events.person_appearances_json 聚合每个 uid 的合并特征。
 
-        遍历所有事件的 person_appearances，按 uid 收集 features dict，
-        合并规则：首次非 unknown 值优先（与 oracle_db._merge_features 一致）。
+        遍历所有事件的 person_appearances，按 uid 收集 features dict，合并规则：
+        新非 unknown 值覆盖旧值（与 oracle_db._merge_features 一致）。
+
+        大模型给的 人物A/B/C 这类 uid 只在单次视频分析内部稳定，不同视频各自独立
+        编号——同一个字符串在不同视频里完全可能指向不同的真人（实测 "人物A" 在
+        29 个视频里混了男女两个人）。这里按性别做在线聚类：同一 uid 下遇到与已有
+        分组都冲突（都明确且不同）的性别时，开一个新分组（uid#2/uid#3...），不再
+        把两个人的特征糊成一坨；分组的 key 交给 upsert_person 当新 label 落库，
+        走 unnamed 流程由 LLM 合并判断该并入哪个已命名身份。
         """
-        uid_features: Dict[str, Dict] = {}
+        uid_groups: Dict[str, List[Dict]] = {}
         rows = self.db._conn.execute(
             "SELECT person_appearances_json FROM events "
             "WHERE person_appearances_json IS NOT NULL").fetchall()
@@ -168,17 +175,31 @@ class PersonService:
                 feats = pa.get('features') or {}
                 if not isinstance(feats, dict):
                     continue
-                if uid not in uid_features:
-                    uid_features[uid] = dict(feats)
-                else:
-                    merged = dict(uid_features[uid])
-                    for k, v in feats.items():
-                        v_str = str(v).strip() if v is not None else ''
-                        if v_str and v_str.lower() != 'unknown':
-                            merged[k] = v_str
-                        elif k not in merged:
-                            merged[k] = v_str or 'unknown'
-                    uid_features[uid] = merged
+                groups = uid_groups.setdefault(uid, [])
+                gender = str(feats.get('gender', '') or '').strip()
+                target = None
+                if gender and gender.lower() not in ('unknown', '未知'):
+                    for g in groups:
+                        g_gender = str(g.get('gender', '') or '').strip()
+                        if not g_gender or g_gender.lower() in ('unknown', '未知') or g_gender == gender:
+                            target = g
+                            break
+                elif groups:
+                    target = groups[0]
+                if target is None:
+                    target = {}
+                    groups.append(target)
+                for k, v in feats.items():
+                    v_str = str(v).strip() if v is not None else ''
+                    if v_str and v_str.lower() != 'unknown':
+                        target[k] = v_str
+                    elif k not in target:
+                        target[k] = v_str or 'unknown'
+        uid_features: Dict[str, Dict] = {}
+        for base_uid, groups in uid_groups.items():
+            for i, feats in enumerate(groups):
+                key = base_uid if i == 0 else f"{base_uid}#{i + 1}"
+                uid_features[key] = feats
         return uid_features
 
     def _collect_features_text(self, labels: List[str]) -> str: