feat(voice): 下行打字机文本流 + 首块快出，即时反馈

- protocol.go: 新增 ServerReply("reply") 消息——Agent 回答增量文本
- voice_tts.go: token 一到即转发客户端(打字机),同时攒句喂 TTS(音频随后)
- sentence_buffer.go: 本轮首句用低阈值(5 rune)抢首字延迟,之后回常规 12
- 桌面端 voice.ts onReply + VoiceDock 对话气泡(我说的 + JARVIS 打字机回答,思考态光标)

管线已最优:文字在 LLM 首 token 即刻上屏、音频紧随。剩余时延=大模型 TTFT(deepseek-v4-pro
4-7s 且波动大,疑似推理模型),这是模型的账、非管线——真要"马上响应"需换快模型。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

sundynix-gateway/internal/handler/voice_tts.go

@@ -39,6 +39,9 @@ func (s *voiceSession) speak(taskID string) {
 
 	unsub, err := s.h.bus.SubscribeTokens(taskID,
 		func(tok []byte) {
+			// 打字机：每个 token 一到就转发给客户端显示（早于音频，LLM 首 token 即刻反馈）。
+			s.send(voice.ServerMsg{Type: voice.ServerReply, Text: string(tok)})
+			// 同时攒句喂 TTS（成句即合成，音频随后跟上）。
 			for _, sentence := range sb.Push(string(tok)) {
 				push(sentence)
 			}