feat(core): 角色对白(剧情向按需)+ 聊天精准改一镜 + 模型下拉移位 + 全流程e2e + 交叉验证修复

新能力(均已端到端验证):
- 角色对白 dialogue:[{speaker,line}](speaker=null 即旁白)。默认口播,用户在聊天提要求才出多角色对白(剧情向);narration 保留扁平拼接兼容下游字幕/配音。skill 同步:默认不强制对白。
- 聊天精准改一镜:聊天说「第N镜改XX」→ agent 读全脚本上下文、只重写那一镜(target_index + 后端 _merge_single_segment 强制保其余镜原样),保衔接。
- 前端:分镜卡渲染对白/镜型/露出;模型下拉从顶部移到输入框下方小按钮(对齐 ChatGPT/Lovart)。

全流程 e2e 真跑通:商品→脚本→基础资产(gpt-image-2)→故事板(@图N 多图合成锁脸锁商品)→视频(Seedance 6.4分钟出片,带音效+人声)。

对抗式交叉验证(3 审查员)修复:
- 改稿用基准稿时长 effective_duration(prompt head + normalize + merge),避免请求默认 60 把 90s/6镜稿尾镜截掉/单镜改空转。
- target_index 越界服务端早返回报错、不计费;模型未产出目标镜时抛错释放额度(不静默空转)。
- 前端「第N镜」正则收窄为 镜|场(去掉会误判「第3个卖点」的 个|段)。
- 回归:测试 setUp 停用 seed 中转站文本模型,保证命中可 mock 的 provider(18/18 过)。

CLAUDE.md 加「AI 生成 Agent 化架构」一节供后续维护。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

core/backend/apps/projects/models.py

@@ -85,6 +85,9 @@ class ScriptSegment(TimeStampedModel):
     speaker = models.CharField(max_length=32, blank=True)  # 指向某 entity id;画外旁白为空
     product_exposure = models.CharField(max_length=64, blank=True)  # 手持/特写/使用中…
     entity_refs = models.JSONField(default=list, blank=True)  # 本镜引用的 entity id 列表(→ 故事板 @图N)
+    # 角色对白(剧情向):[{speaker, line}],speaker=entity id 即角色台词、null 即旁白。
+    # 默认空 = 纯口播/旁白(用 narration);用户在聊天里明确要对白时 agent 才填。narration 仍存扁平拼接兼容下游。
+    dialogue = models.JSONField(default=list, blank=True)
 
     class Meta:
         ordering = ["sort_order", "created_at"]