feat: 四层架构全面增强

安全与稳定性:
- 移除硬编码 API Key，改用 .env + 环境变量
- LLM 调用统一重试机制（指数退避，3 次重试，处理 429/5xx/超时）
- 中文字体检测增强（CJK 关键词兜底 + 无字体时英文 fallback）
- 缺失 API Key 给出友好提示而非崩溃

分析能力提升:
- 异常检测新增 z-score 检测（标准差>2 标记异常）
- 新增变异系数 CV 检测（数据波动性）
- 新增零值/缺失检测
- 上下文管理器升级为关键词语义匹配（替代简单取最近 2 条）

用户体验:
- 报告自动保存为 Markdown（reports/ 目录）
- 新增 export 命令导出查询结果为 CSV
- 新增 reports 命令查看已保存报告
- CLI 支持 readline 命令历史（方向键翻阅）
- CSV 导入工具重写：自动列名映射、容错处理、dry-run 模式
- 新增 .env.example 配置模板

layers/playbook.py

@@ -7,7 +7,7 @@ import re
 from typing import Optional
 
 from core.config import LLM_CONFIG
-from core.utils import get_llm_client, extract_json_object, extract_json_array
+from core.utils import get_llm_client, llm_chat, extract_json_object, extract_json_array
 
 
 class Playbook:
@@ -87,15 +87,14 @@ class PlaybookManager:
 - 直接使用实际表名和列名"""
 
         try:
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model=self.model,
+            content = llm_chat(
+                self.client, self.model,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "你是数据分析专家。只输出 JSON，不要其他内容。"},
                     {"role": "user", "content": prompt},
                 ],
                 temperature=0.3, max_tokens=4096,
             )
-            content = response.choices[0].message.content.strip()
             playbooks_data = extract_json_array(content)
             if not playbooks_data:
                 return []
@@ -150,15 +149,15 @@ class PlaybookManager:
 不匹配: {{"matched": false, "reasoning": "原因"}}"""
 
         try:
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model=self.model,
+            content = llm_chat(
+                self.client, self.model,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "你是分析计划匹配器。"},
                     {"role": "user", "content": prompt},
                 ],
                 temperature=0.1, max_tokens=512,
             )
-            result = extract_json_object(response.choices[0].message.content.strip())
+            result = extract_json_object(content)
             if not result.get("matched"):
                 return None