feat(AI 提示): 提示分级（L0 反问 / L1 定位 / L2 概念）与输出后过滤

提示不再一上来就把话说完。等级记在「学生 × 题目」上，没有单独的表 —— 它就是
ai_hint.level 的历史，当前等级 = 这道题上（最近一次 AC 之后）给过的最高一级。

阶梯（services/hint-level.ts）
- 只有学生点「再多一点提示」才升级（请求带 more），不带就按当前等级再生成一次
- 升一级要先再交一次：锚点是「这一级是**什么时候**开出来的」，也就是这一级最早那条
  提示的 ai_hint.create_time，必须有比这个时刻更新的提交才准 +1。锚点不能用提示所在
  那条提交的时间 —— 端点谁的提交 id 都认（只校验归属），拿一条老提交去要提示，锚点
  就退回到那条老提交的时间，连点两下 more 就能从 L0 爬到 L2，一次新提交都不用交
- AC 之后清零；编译失败自成一档（level = -1），既不消耗也不推进阶梯
- HINT_MIN_FAILURES 3 → 1：门槛的活由阶梯接走了，第一次失败只开放 L0，而 L0 只反问、
  什么都不泄露，拦着它没有意义
- canEscalate 由后端算好在 done 事件里给，前端不自己推阶梯

输出后过滤（services/hint-filter.ts）
- 「不要给代码」写在 prompt 里只是软约束，模型忍不住一次就把这一级的意义废掉了。
  所以整段生成、过滤通过才推给前端，逐字显示改由前端模拟 —— 边流式边过滤做不到，
  发现违规时内容已经在学生屏幕上了
- 判定只用客观、低误报的信号：代码块、过长的行内代码、整行不含中文的类代码行、
  和标准答案重合 3 行以上、L0 一句问句都没有
- 违规就重生成一次，只重一次，再不过发写死的兜底话术。重试措辞按档分叉：编译档本来
  就允许给片段，对它说「不要出现任何代码」等于用阶梯的标准把这一档也砍了
- 两次都留痕（filter_attempt / filter_blocked / filter_reason），7.5 的输出过滤触发率
  就是从这三列出来的

services/ai.ts 加 streamWhole：事件形状和 streamChat 一样，前端不分叉。produce 期间
每 15 秒发一行 SSE 注释当心跳 —— 这条流中间有一大段静默（诊断 20s + 生成 60s +
重生成 60s，最坏 140 秒），而 NPM / nginx 的 proxy_read_timeout 默认 60 秒，超了学生
看到「请求失败」，后端却还在烧第二次调用，那条提示照样落库、照样把等级推上去。

prompt 版本另开 3 / 4（阶梯上每一级都换了 system），编译档仍走 1 / 2 的单段式基线，
两批数据不混在一起。迁移 0021 给 ai_hint 加四列，都可空、不带默认值，已有的行留 null
表示「分级上线前」。

实跑
- 阶梯：在 dev 库上用真实行驱动 decideHintLevel。正常路径 S1→S2→S3 走出 L0→L1→L2，
  同级连点 more 不升，AC 之后回 L0，编译档给 L-1 且不推进阶梯。把旧锚点规则复刻出来
  跑同一组数据做对照：只拿最老那条提交反复 POST，旧规则 L0→L1→L2（零新提交），
  新规则钉死在 L0，正常路径两者行为一致
- 过滤：起假 AI 服务端走完整条链路。L1 摊平代码→重生成后合规（attempt 2 / 未拦），
  L0 两次都甩代码块→兜底话术（blocked，reason 两条相连），编译档抄标程→命中「和标准
  答案重合 3 行」且追加的是分叉后的措辞
- streamWhole：produce 拖 16.5 秒收到 1 条心跳；同一份流喂给前端 consumeJSONEventStream
  只解析出 delta + done（注释行被静默跳过，前端零改动）；中途 cancel 断开后 produce
  跑完不抛
- api / web typecheck、check:routes、fmt 全过

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packages/contract/src/ai.ts

@@ -114,14 +114,70 @@ export const aiAnalysisRequestSchema = z.object({
 
 /**
  * 解锁「让 AI 分析我的代码」所需的失败提交数。前端拿它决定按钮露不露面、
- * 后端拿它卡 POST /ai/hint —— 放在契约里就是为了不让两边各写一个 3。
+ * 后端拿它卡 POST /ai/hint —— 放在契约里就是为了不让两边各写一个数字。
  *
  * 编译失败不受这个门槛限制：报错只关乎语法、不涉及解法，而英文编译报错恰恰是
  * 零基础学生最先撞上、最容易直接放弃的那堵墙。
+ *
+ * **2c 起从 3 降到 1**（设计 2.6）：门槛的活由下面的等级阶梯接走了 —— 第一次失败
+ * 只开放 L0，而 L0 只反问、什么都不泄露，拦着它没有意义；再往上每级都要学生自己
+ * 点、而且要再交一次，比一刀切的「攒够 3 次」更贴学生卡住的时刻。
  */
-export const HINT_MIN_FAILURES = 3
+export const HINT_MIN_FAILURES = 1
 
-export const aiHintRequestSchema = z.object({ submissionId: z.string().min(1) })
+/**
+ * AI 提示的等级（AI 时代 OJ 设计 2.2）。**数字是落库的值（`ai_hint.level`）**，
+ * 和判题状态码一样只能新增、不能改已有含义 —— 教师端「依赖提示」这类风险标签
+ * 要按它聚合，改含义等于把历史数据一起改了。
+ *
+ * 0～2 是一条阶梯，只能逐级上升：**一条新的失败提交最多解锁一级**，而且要学生自己
+ * 点「再多一点提示」才升，不会自动往上爬（2.6）。L3 思路 / L4 示例留给 2d。
+ */
+export const HINT_LEVELS = [
+  { level: 0, name: "反问", summary: "只反问，不给结论" },
+  { level: 1, name: "定位", summary: "只说问题在哪，不说为什么" },
+  { level: 2, name: "概念", summary: "讲清涉及的概念，不给改法" },
+] as const
+
+export const HINT_MAX_LEVEL = 2
+
+/**
+ * 编译失败的提示走这个值，**不在阶梯上**（查阶梯的 SQL 一律 `level >= 0`）。
+ *
+ * 编译错误只关乎语法、不涉及解法，给出定位甚至正确片段都不算放水 —— 而英文编译
+ * 报错恰恰是零基础学生最先撞上、最容易直接放弃的那堵墙，所以它既不消耗等级、
+ * 也不推进等级（同 HINT_MIN_FAILURES 对编译失败的豁免）。
+ *
+ * `ai_hint.level` 还有第三种值 null：2c 上线之前那批不分级的提示，同样不参与阶梯。
+ */
+export const HINT_LEVEL_COMPILE = -1
+
+/** 给界面看的等级名。编译失败那一档不叫 L-1 */
+export function hintLevelLabel(level: number) {
+  if (level === HINT_LEVEL_COMPILE) return "编译错误"
+  const item = HINT_LEVELS.find((entry) => entry.level === level)
+  return item ? `L${item.level} ${item.name}` : `L${level}`
+}
+
+/**
+ * `more` = 学生点的是「再多一点提示」。**升级只能由学生主动发起**：不带它就按当前
+ * 等级再生成一次（换了提交也一样），带上它且距上次升级之后又交过一次才会 +1。
+ */
+export const aiHintRequestSchema = z.object({
+  submissionId: z.string().min(1),
+  more: z.boolean().optional(),
+})
+
+/**
+ * `/ai/hint` 流末尾 `done` 事件的载荷。`hintId` 落库失败时为 null（前端据此不出评价
+ * 按钮），`canEscalate` 是「现在再点一次『再多一点提示』能不能升级」—— 前端拿它决定
+ * 那个按钮出不出，而不是自己去推算阶梯。
+ */
+export const aiHintDoneSchema = z.object({
+  hintId: z.number().int().nullable(),
+  level: z.number().int(),
+  canEscalate: z.boolean(),
+})
 
 /**
  * AI 提示第一段「诊断」给错误归的类。**key 是落库的值（`ai_hint.diagnosis.tag`），
@@ -230,6 +286,7 @@ export type LoginSummary = z.infer<typeof loginSummarySchema>
 
 export type AiAnalysisRequest = z.infer<typeof aiAnalysisRequestSchema>
 export type AiHintRequest = z.infer<typeof aiHintRequestSchema>
+export type AiHintDone = z.infer<typeof aiHintDoneSchema>
 export type AiHintFeedbackRequest = z.infer<typeof aiHintFeedbackRequestSchema>
 export type ClassAnalysisRequest = z.infer<typeof classAnalysisRequestSchema>
 export type ClassPkAnalysisRequest = z.infer<