feat(chat): 实现由 LLM 控制的自然回复分割

之前基于标点符号的自动分割逻辑较为僵硬，有时会破坏回复的连贯性，导致对话体验不佳。

本次更新引入了一种由 LLM 主导的回复分割机制：
1.  在 Prompt 中增加了明确的分割指令，引导 LLM 在需要模拟人类对话停顿或转折时，使用 `[SPLIT]` 标记。
2.  后端回复处理逻辑相应更新，优先根据 `[SPLIT]` 标记分割消息。
3.  若 LLM 未提供 `[SPLIT]` 标记，则将整段回复作为单条消息发送，避免了不必要的拆分。

此项改动旨在让消息的发送节奏更贴近真实人类的聊天习惯，从而提升交互的自然感和流畅度。

src/chat/replyer/default_generator.py

@@ -135,7 +135,7 @@ def init_prompt():
 4.  不要浮夸，不要夸张修辞，不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号()，表情包，at或 @等 )。
 最终请输出一条简短、完整且口语化的回复。
 
---------------------------------
+ --------------------------------
 {time_block}
 
 {reply_target_block}
@@ -1052,6 +1052,21 @@ class DefaultReplyer:
         prompt = Prompt(template=template_prompt.template, parameters=prompt_parameters)
         prompt_text = await prompt.build()
 
+        # --- 动态添加分割指令 ---
+        if global_config.response_splitter.enable:
+            split_instruction = """
+## 分割指令
+你正在通过一个即时聊天软件发送消息。请模仿一个真实人类的打字和发送习惯：
+- **简洁明了**: 如果一句话能说清楚，就一次性发出去，不要添加任何标记。
+- **自然断句**: 当你想表达一个转折、一个停顿，或者想补充说明时，就像正常人会先发一部分再发另一部分一样，请在断句处插入 `[SPLIT]` 标记。
+- **动机**: 使用 `[SPLIT]` 的目的是为了让对话节奏更自然，更有层次感，而不是为了分割而分割。
+示例: "我刚刚看到一个超好笑的视频！[SPLIT]等我找找发给你~"
+"""
+            # 在 "现在，你说：" 之前插入
+            parts = prompt_text.rsplit("现在，你说：", 1)
+            if len(parts) == 2:
+                prompt_text = f"{parts[0]}{split_instruction}\n现在，你说：{parts[1]}"
+
         return prompt_text
 
     async def build_prompt_rewrite_context(