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feat(expression): 重构表达学习配置，引入基于规则的结构化定义
本次更新旨在提高表达学习配置的可读性和灵活性。旧的基于列表的 `expression_learning` 和 `expression_groups` 配置方式难以理解且容易出错。
通过引入新的 `ExpressionRule` Pydantic模型，我们将所有相关设置（如聊天流ID、是否学习、学习强度、共享组等）整合到一个统一的、自描述的结构中。现在，所有规则都在一个新的 `[[expression.rules]]` 表中进行配置，使得逻辑更加清晰和易于维护。
相关模块，如 `ExpressionSelector`，已更新以适配新的配置结构。同时，数据库中的 `Expression` 模型也已更新为现代的 SQLAlchemy 2.0 风格。
BREAKING CHANGE: 表达学习的配置文件格式已完全改变。旧的 `expression_learning` 和 `expression_groups` 配置不再受支持，用户需要根据新的 `bot_config_template.toml` 文件迁移到 `[[expression.rules]]` 格式。
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