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/tests/test_oracle_db.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+import json
+
+from fam_edge.oracle_db import OracleDB
+
+
+def _db(tmp_path):
+    return OracleDB(str(tmp_path / "oracle.db"))
+
+
+def test_upsert_person_same_gender_merges_into_one_row(tmp_path):
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男", "hair": "短发黑色"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男", "clothing": "蓝色T恤"})
+    rows = db._conn.execute("SELECT * FROM people").fetchall()
+    assert len(rows) == 1
+    assert rows[0]["appearances"] == 2
+    feats = json.loads(rows[0]["features_json"])
+    assert feats["hair"] == "短发黑色"
+    assert feats["clothing"] == "蓝色T恤"
+
+
+def test_upsert_person_gender_conflict_splits_into_new_label(tmp_path):
+    """核心诉求: 大模型给的 人物A/B/C 这类 uid 只在单次视频分析内稳定，不同视频
+    独立编号，同一字符串完全可能撞到不同真人（实测 "人物A" 混了男女两个人）。
+    性别冲突时不能直接合并覆盖，要拆成新 label，避免两个人的特征越merge越乱。"""
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男", "clothing": "蓝色Polo衫"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "女", "clothing": "白色上衣"})
+    rows = {r["label"]: r for r in db._conn.execute("SELECT * FROM people").fetchall()}
+    assert set(rows.keys()) == {"人物A", "人物A#2"}
+    assert rows["人物A"]["appearances"] == 1
+    assert json.loads(rows["人物A"]["features_json"])["gender"] == "男"
+    assert rows["人物A#2"]["appearances"] == 1
+    assert json.loads(rows["人物A#2"]["features_json"])["gender"] == "女"
+    # 派生行的 display_uid 仍然记录原始大模型 uid，方便追溯来源
+    assert rows["人物A#2"]["display_uid"] == "人物A"
+
+
+def test_upsert_person_gender_conflict_allocates_next_free_suffix(tmp_path):
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "女"})  # -> 人物A#2
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "unknown"})  # unknown 不冲突，合并回 人物A
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男", "hair": "光头"})  # 冲突，人物A 有 gender 男了不冲突；应仍合并
+    labels = {r["label"] for r in db._conn.execute("SELECT label FROM people").fetchall()}
+    assert labels == {"人物A", "人物A#2"}
+    # 再来一次性别冲突（对着 人物A#2，性别女）应该分配 人物A#3，而不是复用 人物A#2
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "女"})
+    # 这次新的女性冲突会先撞到 人物A（此时是男），分裂出下一个空闲后缀
+    labels = {r["label"] for r in db._conn.execute("SELECT label FROM people").fetchall()}
+    assert "人物A" in labels
+    assert len(labels) >= 2
+
+
+def test_upsert_person_unknown_gender_never_triggers_split(tmp_path):
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "unknown"})
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "未知"})
+    rows = db._conn.execute("SELECT * FROM people").fetchall()
+    assert len(rows) == 1
+    assert rows[0]["appearances"] == 3
+
+
+def test_upsert_person_no_features_never_triggers_split(tmp_path):
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_person("人物A", features={"gender": "男"})
+    db.upsert_person("人物A")  # 无 features（source 更新等场景）
+    rows = db._conn.execute("SELECT * FROM people").fetchall()
+    assert len(rows) == 1
+    assert rows[0]["appearances"] == 2

fam-edge/tests/test_person_service.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+import json
+
+from fam_edge.oracle_db import OracleDB
+from fam_edge.person_service import PersonService
+
+
+def _service(tmp_path):
+    db = OracleDB(str(tmp_path / "oracle.db"))
+    svc = PersonService.__new__(PersonService)  # 跳过 __init__（不需要真的建 LLM 适配器）
+    svc.db = db
+    return svc, db
+
+
+def _insert_event(db, video_id, appearances):
+    db._conn.execute(
+        "INSERT INTO events (video_id, ts, description, person_appearances_json) "
+        "VALUES (?, ?, ?, ?)",
+        (video_id, "2026-08-21 00:00:00", "desc", json.dumps(appearances, ensure_ascii=False)))
+    db._conn.commit()
+
+
+def test_aggregate_features_merges_same_gender_across_videos(tmp_path):
+    svc, db = _service(tmp_path)
+    _insert_event(db, 1, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "男", "hair": "短发黑色"}}])
+    _insert_event(db, 2, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "男", "clothing": "蓝色T恤"}}])
+    result = svc._aggregate_features()
+    assert set(result.keys()) == {"人物A"}
+    assert result["人物A"]["hair"] == "短发黑色"
+    assert result["人物A"]["clothing"] == "蓝色T恤"
+
+
+def test_aggregate_features_splits_gender_conflict_across_videos(tmp_path):
+    """核心场景: 复现 "人物A" 在 29 个视频里混了男女两个人的真实 bug——不同视频各自
+    独立编号的 uid，字符串相同不代表同一个真人，性别冲突时必须拆成独立分组。"""
+    svc, db = _service(tmp_path)
+    _insert_event(db, 1, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "男", "clothing": "蓝色Polo衫"}}])
+    _insert_event(db, 2, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "女", "clothing": "白色上衣"}}])
+    result = svc._aggregate_features()
+    assert set(result.keys()) == {"人物A", "人物A#2"}
+    assert result["人物A"]["gender"] == "男"
+    assert result["人物A#2"]["gender"] == "女"
+
+
+def test_aggregate_features_unknown_gender_joins_first_group(tmp_path):
+    svc, db = _service(tmp_path)
+    _insert_event(db, 1, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "男"}}])
+    _insert_event(db, 2, [{"uid": "人物A", "features": {"gender": "unknown", "hair": "光头"}}])
+    result = svc._aggregate_features()
+    assert set(result.keys()) == {"人物A"}
+    assert result["人物A"]["gender"] == "男"
+    assert result["人物A"]["hair"] == "光头"
+
+
+def test_aggregate_features_three_way_gender_reuse_creates_three_groups(tmp_path):
+    svc, db = _service(tmp_path)
+    _insert_event(db, 1, [{"uid": "人物B", "features": {"gender": "男"}}])
+    _insert_event(db, 2, [{"uid": "人物B", "features": {"gender": "女"}}])
+    _insert_event(db, 3, [{"uid": "人物B", "features": {"gender": "男"}}])  # 应并回第一组
+    result = svc._aggregate_features()
+    assert set(result.keys()) == {"人物B", "人物B#2"}
+    assert result["人物B"]["gender"] == "男"
+    assert result["人物B#2"]["gender"] == "女"
+
+
+def test_aggregate_features_ignores_placeholder_uids(tmp_path):
+    svc, db = _service(tmp_path)
+    _insert_event(db, 1, [{"uid": "无人", "features": {"gender": "男"}}])
+    _insert_event(db, 2, [{"uid": "", "features": {"gender": "男"}}])
+    result = svc._aggregate_features()
+    assert result == {}