feat: 完成 M 群組 — 既有作品考據與輕小說章節管線

共用場景資料庫（Scene/ScenePresence/SceneLine/SceneFact/SceneInteraction，
角色中立客觀記錄）與投影（ProjectionService 寫入 EpisodicMemory/
SemanticMemory/PersonalityTraitSnapshot/CharacterRelationshipEventLog，
逐一可追溯到來源場景）完全分層。歸屬信心分數（明示標記決定性、語言指紋
從已歸屬語料統計、場景名冊硬約束、對話輪替）與隔離區/指紋冷啟動（低信心
或樣本不足一律隔離，指紋精煉後可重新嘗試釋放）。多角色投影與修正（改一處
場景資料庫、reprojectScene 同步更新所有受影響角色，使用者互動記憶因為
從不帶 sourceSceneId 而結構性地不受影響，發現得晚的歸屬錯誤額外記一筆
CORRECTION 事件）。作品名冊建置門檻（達標自動建置，門檻檢查排在投影完成
之後才做，避免用到投影前的舊統計）。錨定點知識邊界（雙向：前進載入、
後退遺忘）與矛盾偵測（同優先序來源待人工確認，跨優先序可依小說原文>
官方設定集>動畫改編自動裁決）。插圖索引與衍生服裝目錄/姿勢語彙表。

刻意簡化：章節→場景切分與互動正負權重皆採結構化輸入（不做自動 NLP
場景邊界偵測與情感分析），比照 F-7 MockProvider 的做法——機制先做對，
之後有真實 NLP/LLM 能力再替換輸入來源。

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

apps/api/src/canon/constants.ts

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+// M-2 建置門檻：新角色候補累積到這些條件才正式建置（路人只出現一次不值得建置）。
+export const BUILD_THRESHOLD_SCENES = 3; // 出場場景數
+export const BUILD_THRESHOLD_NAMED_LINES = 5; // 具名（已 CONFIRMED）台詞數
+export const BUILD_THRESHOLD_INTERACTIONS = 1; // 與其他角色的實質互動（關係帳本事件）數
+
+// M-5 歸屬信心分數：多重證據合成的權重與門檻。
+export const FINGERPRINT_WEIGHT = 0.6;
+export const TURN_TAKING_WEIGHT = 0.4;
+export const CONFIRM_THRESHOLD = 0.55;
+// M-6 指紋回檢：候選角色的指紋分數低於此值，即使總分達門檻仍視為與既有指紋矛盾，隔離不寫入。
+export const FINGERPRINT_CONTRADICTION_SCORE = 0.15;
+
+// M-5/M-6 語言指紋：學習自 LanguageCorpusEntry 的特徵詞頻率統計（人稱／語尾／口癖），非原型模板。
+export const SIGNAL_TOKENS = ["呢～", "本大爺", "的說", "喵"];
+// 語料達此則數以上，才認定「指紋已建立」（樣本太少時中性看待，不視為矛盾）。
+export const FINGERPRINT_MIN_SAMPLES = 3;
+
+// M-8 矛盾裁決優先序（數值越小優先權越高）：小說原文 > 官方設定集 > 動畫改編。
+export const SOURCE_PRIORITY: Record<string, number> = {
+  NOVEL: 1,
+  OFFICIAL_SETTEI: 2,
+  ANIME_ADAPTATION: 3,
+};