feat(config): 优化视频分析并引入可配置的提示词

将视频分析的提示词从硬编码字符串修改为从全局配置中读取，提高了灵活性和可维护性。同时，在生成回复时注入了新的引导语，使AI能以第一人称分享观后感，优化了用户体验。

src/chat/message_receive/message.py

@@ -222,9 +222,9 @@ class MessageRecv(Message):
                                 # 使用video analyzer分析视频
                                 video_analyzer = get_video_analyzer()
                                 result = await video_analyzer.analyze_video_from_bytes(
-                                    video_bytes, 
+                                    video_bytes,
                                     filename,
-                                    prompt="请详细分析这个视频的内容，包括场景、人物、动作、情感等"
+                                    prompt=global_config.video_analysis.batch_analysis_prompt
                                 )
                                 
                                 logger.info(f"视频分析结果: {result}")
@@ -397,9 +397,9 @@ class MessageRecvS4U(MessageRecv):
                                 # 使用video analyzer分析视频
                                 video_analyzer = get_video_analyzer()
                                 result = await video_analyzer.analyze_video_from_bytes(
-                                    video_bytes, 
+                                    video_bytes,
                                     filename,
-                                    prompt="请详细分析这个视频的内容，包括场景、人物、动作、情感等"
+                                    prompt=global_config.video_analysis.batch_analysis_prompt
                                 )
                                 
                                 logger.info(f"视频分析结果: {result}")

src/chat/replyer/default_generator.py

@@ -990,6 +990,11 @@ class DefaultReplyer:
         prompt_info = results_dict["prompt_info"]
         cross_context_block = results_dict["cross_context"]
 
+        # 检查是否为视频分析结果，并注入引导语
+        if target and ("[视频内容]" in target or "好的，我将根据您提供的" in target):
+            video_prompt_injection = "\n请注意，以上内容是你刚刚观看的视频，请以第一人称分享你的观后感，而不是在分析一份报告。"
+            memory_block += video_prompt_injection
+
         # 检查是否为视频分析结果，并注入引导语
         if target and ("[视频内容]" in target or "好的，我将根据您提供的" in target):
             video_prompt_injection = "\n请注意，以上内容是你刚刚观看的视频，请以第一人称分享你的观后感，而不是在分析一份报告。"