A8: 文案按A/B/C三套正交叙事生成,避免套路化重复

- constants: 新增 TEXT_NARRATIVE_BY_STRATEGY(A痛点/B场景/C成分),与图片侧同轴
- build_prompt: 加 strategy_narrative 参数并注入 prompt
- text_variants: 全链路透传(含优化轮)
- run_text_generation: 改循环三套,text_count均摊(divmod余前补),跨套去重,打_strategy标记
- TextCandidate: 加 strategy String(4) 字段 + 迁移021(已upgrade head)
- packaging: 打包按strategy精准配对文图(texts_by_strategy映射+三层兜底)
- SSE text_candidate 事件携带 strategy

独立agent交叉验证7改造点全过,边界(text_count<3/无别名/不截断)无must-fix

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

backend/app/workers/packaging_task.py

@@ -80,12 +80,27 @@ def build_delivery_package(self, package_id: int) -> dict:
             if prev is None or ic.id > prev.id:
                 slot[ic.seq] = ic  # 同 seq 留最新
 
+        # 文案按 strategy 建映射，供图片组按套精准配对（A8：文图同套对齐，不靠脆弱 idx）。
+        # 同套多条选中取第 1 条；老数据 strategy=None 的归入 fallback 列表。
+        texts_by_strategy: dict = {}
+        texts_no_strategy: list = []
+        for tc in selected_texts:
+            if tc.strategy:
+                texts_by_strategy.setdefault(tc.strategy, tc)
+            else:
+                texts_no_strategy.append(tc)
+        _text_fallback = iter(texts_no_strategy or selected_texts)
+
         notes = []
         for idx, (_strategy, slot) in enumerate(groups.items()):
             images_data = [_read_image(slot[k]) for k in sorted(slot)]
-            # 文案配对：选中文案数≥套数则一套一条；否则各套共用第 1 条
-            # (图均以第 1 条文案为语境生成，共用合理；多选则尊重运营按套选的文案)
-            tc = selected_texts[idx] if idx < len(selected_texts) else selected_texts[0]
+            # 配对优先级：①同 strategy 文案精准对齐 ②无同套则按顺序取无套文案
+            # ③再兜底用第 idx 条/第 1 条，确保每组图都有文案不漏。
+            tc = texts_by_strategy.get(_strategy)
+            if tc is None:
+                tc = next(_text_fallback, None)
+            if tc is None:
+                tc = selected_texts[idx] if idx < len(selected_texts) else selected_texts[0]
             text_data = json.loads(tc.content or "{}")
             notes.append({
                 "title": text_data.get("title", ""),