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feat(dispatcher): 长期偏好记忆抽取（补全记忆闭环）
memorize 的 TODO 落地：写回阶段（异步、离热路径）从本轮对话用 LLM 抽取用户
长期稳定偏好 → 与已有画像去重 → memory_upsert 登记。
- extractMemory：模型/工具不可用或输入过短则跳过；复用 llmCtx 超时；
抽取 prompt 只取长期偏好、忽略一次性信息。
- 纯逻辑（可单测）：parsePrefs（容忍 json 代码围栏）、parseProfile（把 memory_get
渲染的"- 维度：值"解析回 map，兼容全/半角冒号）、filterNewPrefs（新增/变更才留，
同批同 key 去重）。
- 单测覆盖三者；LLM 抽取调用沿用已验证的 pool.Chat 模式。
至此记忆闭环：召回(memory_get) + 历史写回 + 偏好自动抽取 全通。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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