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

output/consolidator.py

@@ -4,7 +4,7 @@
 import json
 
 from core.config import LLM_CONFIG
-from core.utils import get_llm_client
+from core.utils import get_llm_client, llm_chat
 from layers.context import AnalysisSession
 
 
@@ -47,15 +47,14 @@ class ReportConsolidator:
         charts_text = "\n".join(f"{i}. {c['title']}: {c['path']}" for i, c in enumerate(charts or [], 1)) or "无图表。"
 
         try:
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model=self.model,
+            return llm_chat(
+                self.client, self.model,
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": "你是高级数据分析总监，整合多维度分析结果。"},
                     {"role": "user", "content": CONSOLIDATE_PROMPT.format(question=question, sections=sections, charts_text=charts_text)},
                 ],
                 temperature=0.3, max_tokens=4096,
             )
-            return response.choices[0].message.content
         except Exception as e:
             print(f"  ⚠️ LLM 整合失败: {e}，使用拼接模式")
             return self._fallback_concat(sessions, charts)