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/voice/sentence_buffer.go

@@ -7,6 +7,10 @@ import "strings"
 // 攒句阈值：从句标点处断句前，至少要攒够这么多 rune，避免"你好，"这种半截就吐给 TTS。
 const defaultMinClause = 12
 
+// 首块阈值：本轮**第一次**出声用更低的门槛，让首字尽快合成、尽快听见（抢首字延迟）。
+// 之后回到 defaultMinClause 保后续朗读顺畅、不碎。
+const firstClauseMin = 5
+
 // 句末标点：命中即成一句吐给 TTS。
 func isSentenceEnd(r rune) bool {
 	switch r {
@@ -31,11 +35,20 @@ func isClauseEnd(r rune) bool {
 type SentenceBuffer struct {
 	buf       strings.Builder
 	minClause int
+	emitted   bool // 本轮是否已出过第一句（决定用首块低阈值还是常规阈值）
 }
 
 // NewSentenceBuffer 建一个默认阈值的攒句器。
 func NewSentenceBuffer() *SentenceBuffer { return &SentenceBuffer{minClause: defaultMinClause} }
 
+// clauseThreshold 首句用低阈值抢首字延迟，之后回常规阈值。
+func (b *SentenceBuffer) clauseThreshold() int {
+	if !b.emitted {
+		return firstClauseMin
+	}
+	return b.minClause
+}
+
 // Push 追加一段 token 文本，返回本次可以立即吐给 TTS 的完整句子（0..N 句，已 Trim 两端空白）。
 // 未成句的尾巴留在内部缓冲，等后续 token 或 Flush。
 func (b *SentenceBuffer) Push(text string) []string {
@@ -47,12 +60,13 @@ func (b *SentenceBuffer) Push(text string) []string {
 		cut := false
 		if isSentenceEnd(r) {
 			cut = true
-		} else if isClauseEnd(r) && (i+1-lastCut) >= b.minClause {
+		} else if isClauseEnd(r) && (i+1-lastCut) >= b.clauseThreshold() {
 			cut = true
 		}
 		if cut {
 			if s := strings.TrimSpace(string(runes[lastCut : i+1])); s != "" {
 				out = append(out, s)
+				b.emitted = true // 出过一句后，后续回常规阈值（不碎）
 			}
 			lastCut = i + 1
 		}