feat(chat): 优化提及检测并精简兴趣度评分日志

增强了机器人提及检测逻辑，使其能够识别配置文件中设置的所有别名（alias_names），而不仅仅是主昵称。这提高了交互的灵活性和准确性。

此外，还对兴趣度评分和匹配系统的日志输出进行了大幅重构：
- 将多条评分计算日志合并为一条包含核心指标的摘要日志，使输出更简洁。
- 调整了部分日志级别，将非关键信息移至 DEBUG 级别，以减少日志噪音。
- 在关键日志中增加了消息内容预览，以便于快速上下文定位和调试。

src/chat/planner_actions/planner.py

@@ -124,7 +124,10 @@ class ActionPlanner:
                 # 3. 根据兴趣度调整可用动作
                 if interest_scores:
                     latest_score = max(interest_scores, key=lambda s: s.total_score)
-                    should_reply, score = self.interest_scoring.should_reply(latest_score)
+                    latest_message = next(
+                        (msg for msg in unread_messages if msg.message_id == latest_score.message_id), None
+                    )
+                    should_reply, score = self.interest_scoring.should_reply(latest_score, latest_message)
 
                     reply_not_available = False
                     if not should_reply and "reply" in initial_plan.available_actions: