第11环裂变重写：对齐上线版 split.js 一次LLM出N套完整笔记包

架构从"扇出N个GenerationTask各跑完整管道"改为"一次LLM调用直接出N套
完整笔记包(N=1~5)"，落 FissionNote 表 + 独立展示页。

后端：
- 018迁移：fission_notes 表(文案JSON+score+passed+imagePlan+images+status)
- fission_prompt：FISSION_SYSTEM+三档参考度(low/mid/high)+normalize_tags+品类兜底
- fission_pipeline：一次LLM出N套→各评分(@80合格线)→排序→落库,不达标标
  needs_optimization 非丢弃；apiports 503 回落 codeproxy gpt-5.5 强档兜底
- fission_images：每套串行调现有生图接口(零改动image_gen/storyboard)
- tasks.py：run_fission_pipeline Celery task，删旧扇出注入
- api/v1/fission：进度聚合FissionNote + GET /fission/{id}/notes(剥内部字段)

前端：FissionProgress对齐状态机 + N套独立展示页 + FissionNoteCard

测试：test_fission_engine(19)+test_fission_pipeline(5) 全过；104 全量回归绿

实测task5(fanout=2,mid)端到端跑通：一次出2套→seq0=85过/seq1=79标优化→
生图codeproxy/edits→1024×1536去AI化→task completed→notes端点返完整数据

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

backend/tests/test_integration_seams.py

@@ -31,6 +31,8 @@ class TestAiePipelineStepsContract:
             style_tone = "素人分享风"
             text_angles = '["痛点切入","场景型"]'
             custom_prompt = ""
+            brand_keyword = "倍分子"   # S3: 品牌词随产品固定，植入文案+图片文字层
+            target_audience = ""       # 012: 人群透传进 storyboard/文案 prompt
             image_path = None   # 前端图片上传完成前为空
         return P()