feat: Token Plan 迁移与 .env 热加载,并修复日报 AI 摘要为空

Token Plan 迁移 / 配置热加载:
- configs/llm_models.yaml: 各场景切到 Token Plan(deepseek-v4.1-flash / qwen3.6-flash)
- 新增 configs/runtime_env.py: .env 按 (mtime_ns, size) 热加载并同步 os.environ,
  统一 env_get 取值;llm / embedding / vectorstore / mcp / pipeline 改用 env_get
- configs/loader.py / scripts/run_scheduler.py 等配套调整
- 新增 tests/test_hot_reload.py

日报 AI 摘要为空修复(2026-09-25):
- 根因: 推理模型的 reasoning token 与正文共用 max_tokens, 预算 1500 被"思考"
  占满 -> text_tokens=0 / finish_reason=length, 摘要静默为空且不重试
- daily_report 场景新增 max_tokens(默认 4000, YAML 保存即热生效);
  LLMConfig 支持可选 max_tokens; 分块预算 800 -> 2000
- _llm_call 拆出 _call_once, 正文为空时自动加倍预算重试(上限 16000),
  用尽才降级返回空串; 网络异常重试语义不变
- docs/user-guide.md 新增 FAQ; continuation.md 记录本次排查
- 已重跑 2026-09-25 日报(report_id=357)补回 466 字摘要

测试: 相关用例 56 passed(test_hot_reload 12 passed);
      ruff 无新增问题; 3 个 crawler 既有失败与本改动无关

embedding/remote.py

@@ -18,12 +18,12 @@
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
-import os
 
 from loguru import logger
 from openai import AsyncOpenAI, OpenAI
 
 from configs.loader import load_scene_config
+from configs.runtime_env import env_get
 
 from .base import AsyncEmbeddingProvider, EmbeddingProvider
 from .models import EmbeddingError
@@ -43,10 +43,8 @@ SCENE_EMBEDDING = "embedding"
 
 
 def _read_env(key: str, default: str | None = None) -> str | None:
-    val = os.environ.get(key)
-    if val is None or val.strip() == "":
-        return default
-    return val.strip()
+    """读取环境变量（先热加载 .env，改文件后无需重启进程）。"""
+    return env_get(key, default)
 
 
 def _scene() -> dict: