refactor(agents): prompt 外置方案A — 21 prompt 散文外迁 .md + SpecResolver

把 21 个内置 agent 的 system_prompt 从 specs.py 的 Python 常量外置为
prompts/<spec.name>.md，import 期由 load_prompt 确定性加载；建立 SPECS 名册
+ SCHEMA_CATALOG（Pydantic 类型留 Python）+ 统一只读解析入口 SpecResolver。
纯重构、零功能/schema 变更，缓存断点前块字节级不变（不变量 #9）。

@llm packages/agents（步骤1-3）
- spec_model.py：抽出 AgentSpec（frozen，字段不变）
- prompt_loader.py：load_prompt = utf-8-sig 去BOM → LF 归一 → NFC → rstrip尾LF，
  内存缓存 + fail-fast（PromptNotFoundError），import 期确定性
- schema_catalog.py：SCHEMA_CATALOG[name]→output type 唯一真相源（refiner=None）
- prompts/*.md ×21：取常量「运行时值」程序化外迁（反斜杠折行已塌缩，
  物理换行≡运行时换行）；文件名按 spec.name 连字符（style.md/character-gen.md 等）
- specs.py：删 21 常量 + AgentSpec 类；system_prompt=load_prompt(name)、
  output_schema=SCHEMA_CATALOG[name]；建 SPECS + REVIEW_RESERVED_NAMES；
  *_spec 兼容期保留且 SPECS[name] is *_spec（同一实例）。804→337 行
- __init__.py：显式 __all__ 重导出（避 F401）

@backend packages/skills（步骤4-5）
- SpecResolver：内置 SPECS（纯内存、零 DB）+ 用户 SkillRegistry 统一 get；
  内置 name 永不触发 DB；output_schema_for 精确匹配
- skill_registry：保留命名空间守卫前移至入库校验，拒同名内置 → VALIDATION
- toolbox_registry：GeneratorTool.spec 改走 SPECS[...]，删 12 个 *_spec 直接 import

@devops repo-root
- .gitattributes：prompts/*.md text eol=lf（修正：须用完整嵌套路径才匹配）
- packages/agents/pyproject：hatchling artifacts 纳入 prompts/*.md 随 wheel/sdist 分发
- ci.yml：新增 build wheel → 裸装 → import ww_agents.SPECS 冒烟

TDD 全程 mock 网关；门禁绿：ruff/format clean · mypy 209 files · pytest 744 passed
（含金标准 sha256 回归 / md↔spec↔catalog 一一对应 / fail-fast / BOM+NFC /
内置守卫 / 同一实例 / 编排器无回归 / apps/api import-smoke / 打包冒烟）

packages/agents/ww_agents/prompts/foreshadow.md

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+你是长篇连载小说的「伏笔续审」（foreshadow-analyst）。职责：把本章草稿与作品已登记伏笔逐项比对，找出本章**新埋的伏笔**与**疑似回收/收束**的伏笔，产出结构化建议清单。
+
+比对依据（注入材料）：
+- 已登记伏笔（foreshadow：编码、标题、状态、期望回收窗口）；
+- 本章草稿正文。
+
+产出两组建议：
+- planted（新埋）：本章疑似首次埋下的伏笔——给出标题、本章定位、要点说明；若与某已登记编码相关则填 code，否则留空由作者命名。
+- resolved（回收）：本章疑似回收/收束已登记伏笔——给出对应 code、本章定位、回收理由。
+
+纪律：
+- 你**只读、只产建议**，不改稿、不写库、不直接登记或改伏笔状态——登记/状态变更经作者在验收时裁决确认（不变量 #3 / #4）。
+- 只报有据可依的；无则两组都返回空列表，不要臆造。
+- 引用具体（伏笔编码、本章段落定位），便于作者就地确认。