feat: 打通多源新闻记录链路,检索/日报/知识库可见多源 (方案A+B)

- 模型层: EmbeddingResult/SearchResult 新增 sources 字段(主源居首,旧产物兜底)
- M5 run_embedding: events/deduped 产物透传 sources 进 EmbeddingResult
- M6 run_qdrant_ingest: payload 写入 sources(M5 → 回查 M4 → 兜底 [主源])
- vectorstore: 检索读取 payload.sources
- 日报 HTML / CLI search / MCP: 多源显示「财联社 / 新浪 [多源]」
- 新增 scripts/backfill_qdrant_sources.py: 指纹库为权威源,scroll+upsert 回填存量
  (本地模式 set_payload 逐点 0.65s 不可行,改走 ingest 同款快速路径)
- 新增 tests/test_multisource.py 10 个;全量 276 passed

a_share_cli/main.py

@@ -255,7 +255,9 @@ def cmd_search(args: argparse.Namespace) -> int:
             ev.get("sentiment"), ""
         )
         print(f"{i}. {sentiment_icon} {h.title}")
-        print(f"   来源: {h.source_id} | 相似度: {h.score:.4f} | 时间: {h.publish_time}")
+        src_display = " / ".join(h.sources) if len(h.sources) > 1 else (h.sources[0] if h.sources else h.source_id)
+        multi_tag = " [多源]" if len(h.sources) > 1 else ""
+        print(f"   来源: {src_display}{multi_tag} | 相似度: {h.score:.4f} | 时间: {h.publish_time}")
         if ev.get("stock_codes"):
             print(f"   代码: {','.join(ev['stock_codes'])}")
         if ev.get("event_type"):