feat: 新增AI聊天服务，重构任务提示词相关逻辑

1.  新增AI聊天服务接口、实现、控制器及相关DTO、配置类
2.  调整JournalPageTaskTypeEnum枚举值修正
3.  合并任务的基础Prompt和自定义Prompt为单个Prompt字段
4.  精简任务输出DTO冗余属性

QYZH.InteractiveMagazine.Service/AiChatService.cs

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+using Microsoft.Extensions.Configuration;
+using Microsoft.Extensions.Logging;
+using QYZH.InteractiveMagazine.IService;
+using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Common;
+using QYZH.InteractiveMagazine.Models.Dto;
+using System.Net.Http.Headers;
+using System.Text;
+using System.Text.Json;
+using System.Text.Json.Serialization;
+
+namespace QYZH.InteractiveMagazine.Service;
+
+/// <summary>
+/// AI聊天服务实现（OpenAI API规范）
+/// </summary>
+public class AiChatService(
+    IHttpClientFactory httpClientFactory,
+    IConfiguration configuration,
+    ILogger<AiChatService> logger) : IAiChatService
+{
+    /// <summary>
+    /// 预设系统提示词
+    /// </summary>
+    private const string SystemPrompt = """
+        # 提示词：AI 优化“题目评分/报告提示词”
+
+    你是一个专业的提示词优化专家。你的任务是**将用户输入的粗糙、口语化的“题目评分/报告提示词”重构为结构清晰、指令明确、便于 AI 直接执行的标准化提示词**。
+
+    用户（题目制作者）当前输入的内容可能包含：题目描述、作答要求、打分规则、评分维度、报告层级、示例等，但组织混乱、表述模糊。你需要**保留所有原始信息，不增删任何实质性规则**，仅优化其结构、逻辑层次和表达精度。
+
+    ---
+
+    ## 优化原则
+
+    1. **信息完整**：用户原文中的所有要点、示例、层级区分必须全部保留。
+    2. **结构清晰**：将内容归入标准模块（如 `任务目标`、`输入格式`、`评分标准`、`报告生成要求`）。
+    3. **指令明确**：将模糊表述（如“要写得好一点”）转化为可操作的判定条件（如“必须包含三层结构：解释原因 + 表达情绪 + 提出方案”）。
+    4. **语言精练**：去除冗余修饰，保留关键限定词（如“仅”“必须”“至少”）。
+    5. **格式统一**：最终输出为 Markdown 格式，使用标题（`#` `##` `###`）、列表（`-`）、加粗/斜体等提升可读性。
+
+    ---
+
+    ## 优化步骤
+
+    1. **解析原文**：通读用户输入，标注出：
+       - 题目背景 / 情境
+       - 学生作答要求
+       - 评分维度（优秀/一般/薄弱）及其具体判定条件
+       - 报告层级及其对应的评语模板或生成逻辑
+       - 任何示例答案
+    2. **重组结构**：按以下标准模板组织内容（可灵活调整章节名称）：
+       - `## 任务概述`（题目 + 要求）
+       - `## 输入数据`（学生作答的内容）
+       - `## 评分标准`（分档描述，含判定规则）
+       - `## 报告生成规范`（层级名称、触发条件、评语示例/生成规则）
+       - `## 注意事项`（如有特殊约束）
+    3. **润色表达**：
+       - 将“可能”“大概”等不确定词改为明确的“必须”“至少”；
+       - 将并列条件用编号列表（1. 2. 3.）拆分；
+       - 将示例单独以代码块或引用块呈现，避免与规则混淆。
+    4. **保持原意**：不得添加用户未提及的新评分维度或报告层级，也不得删除任何已有规则。
+
+    ---
+
+    ## 输出格式要求
+
+    - 只输出优化后的完整提示词（即 AI 可直接使用的评分/报告 prompt），不要输出分析过程。
+    - 使用 Markdown 语法，标题层级从 `#` 开始。
+    - 所有原有示例必须原样保留，并标明“示例”或放在引用块中。
+
+    ---
+
+    现在，请对**当前用户输入的原始提示词**执行上述优化过程，仅输出优化后的 Markdown 格式提示词。
+    """;
+
+    /// <summary>
+    /// AI聊天，根据用户需求生成提示词
+    /// </summary>
+    public async Task<AiChatOutput> ChatAsync(AiChatInput input)
+    {
+        if (string.IsNullOrWhiteSpace(input.Message))
+        {
+            throw new BusinessException("消息内容不能为空", 400);
+        }
+
+        var apiKey = configuration["AiChat:ApiKey"];
+        var baseUrl = configuration["AiChat:BaseUrl"];
+        var model = configuration["AiChat:Model"];
+        var timeoutSeconds = configuration.GetValue<int>("AiChat:TimeoutSeconds");
+        var maxTokens = configuration.GetValue<int>("AiChat:MaxTokens");
+        var temperature = configuration.GetValue<double>("AiChat:Temperature");
+
+        if (string.IsNullOrWhiteSpace(apiKey) || string.IsNullOrWhiteSpace(baseUrl) || string.IsNullOrWhiteSpace(model))
+        {
+            throw new BusinessException("AI聊天服务配置不完整，请检查 AiChat 配置节", 500);
+        }
+
+        logger.LogInformation("开始调用AI聊天服务，消息长度：{Length}", input.Message.Length);
+
+        // 构建 OpenAI Chat Completions 请求体
+        var requestBody = new
+        {
+            model = model,
+            messages = new[]
+            {
+                new { role = "system", content = SystemPrompt },
+                new { role = "user", content = input.Message }
+            },
+            max_tokens = maxTokens,
+            temperature = temperature
+        };
+
+        var jsonContent = JsonSerializer.Serialize(requestBody, new JsonSerializerOptions
+        {
+            DefaultIgnoreCondition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull
+        });
+
+        // 创建 HttpClient 并发起请求
+        var client = httpClientFactory.CreateClient();
+        client.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(timeoutSeconds > 0 ? timeoutSeconds : 300);
+        var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, $"{baseUrl.TrimEnd('/')}/chat/completions");
+        request.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
+        request.Content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json");
+
+        var response = await client.SendAsync(request);
+        var responseContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
+
+        if (!response.IsSuccessStatusCode)
+        {
+            logger.LogError("AI聊天服务调用失败，状态码：{StatusCode}，响应：{Response}", response.StatusCode, responseContent);
+            throw new BusinessException($"AI服务调用失败：{response.StatusCode}", 500);
+        }
+
+        // 解析 OpenAI 响应
+        using var doc = JsonDocument.Parse(responseContent);
+        var choices = doc.RootElement.GetProperty("choices");
+        if (choices.GetArrayLength() == 0)
+        {
+            throw new BusinessException("AI未返回有效内容", 500);
+        }
+
+        var content = choices[0]
+            .GetProperty("message")
+            .GetProperty("content")
+            .GetString();
+
+        logger.LogInformation("AI聊天服务调用成功，返回内容长度：{Length}", content?.Length ?? 0);
+
+        return new AiChatOutput
+        {
+            Content = content ?? string.Empty
+        };
+    }
+}