feat: AI 模型按场景独立配置（llm_scenes）+ 去重多来源合并

- system.yaml 新增 llm_scenes（translation / daily_report，含用途/方法/模型要求说明）
- load_llm_config(scene=...) 场景覆盖；日报摘要 temperature 0.3 硬编码 → 配置
- M3 去重：唯一篇记录 source_ids（跨源重复合并，首个来源为 source_id）
- source_ids 经翻译透传至 events，日报事件 source 多来源拼接展示（≤3 个）
- 已部署 pi5：merge 实证 10 源合并；日报 report_id=224 正常入库

scheduler/reporter.py

@@ -96,6 +96,23 @@ def _url_source_label(url: str, source_id: str = "") -> str:
     return domain_map.get(domain, domain)
 
 
+def _article_source_label(article: dict) -> str | None:
+    """文章来源展示：去重合并后多来源时拼接展示名，否则回退单源逻辑。
+
+    多来源（ProcessedArticle.source_ids 长度 > 1）时展示如 "Reuters, CNBC"，
+    最多取前 3 个来源，截断至 64 字符（news_event.source 为 VARCHAR(64)）。
+    """
+    src_ids = list(dict.fromkeys(
+        s for s in (article.get("source_ids") or []) if s and s != "?"
+    ))
+    if len(src_ids) > 1:
+        names = list(dict.fromkeys(
+            (_source_name(s) or s) for s in src_ids[:3]
+        ))
+        return ", ".join(names)[:64]
+    return _url_source_label(article.get("url"), article.get("source_id", ""))
+
+
 # 日报覆盖时间窗口（小时）
 _REPORT_WINDOW_HOURS = 25
 
@@ -299,11 +316,11 @@ def _call_llm_simple(
     """
     import time as _time
 
-    # 复用客户端（同 provider/model 只创建一次）
+    # 复用客户端（同 provider/model 只创建一次；日报摘要场景见 system.yaml llm_scenes.daily_report）
     cache_key = "default"
     if cache_key not in _llm_client_cache:
         from llm.client import load_llm_config, make_sync_client
-        _llm_client_cache["config"] = load_llm_config()
+        _llm_client_cache["config"] = load_llm_config(scene="daily_report")
         _llm_client_cache[cache_key] = make_sync_client(_llm_client_cache["config"])
 
     config = _llm_client_cache["config"]
@@ -321,7 +338,7 @@ def _call_llm_simple(
                     {"role": "system", "content": system_prompt},
                     {"role": "user", "content": user_prompt},
                 ],
-                temperature=0.3,
+                temperature=config.temperature,
                 max_tokens=max_tokens,
             )
             content = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
@@ -581,7 +598,8 @@ def _build_report_data(
         article = ev.get("article", {})
         title = (article.get("title_zh") or article.get("title") or "").strip()[:512]
         url = article.get("url") or None
-        src = _url_source_label(url, article.get("source_id", ""))
+        # 去重合并后的多来源（如 "Reuters, CNBC"），否则回退单源展示
+        src = _article_source_label(article)
         # 归一化："" / "?" 不入库，留 None（DB 仅存 positive/negative/neutral）
         sentiment = ev.get("sentiment") or None
         if sentiment in ("", "?"):