fix(ai): avoid quadratic coverage counting during analysis

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问题原因与表现

完整分析聊天时，程序会定期统计已有多少消息被分析。原来的数据库查询可能对每条消息反复扫描已保存的覆盖记录；记录越多，单次统计越慢，进而拖慢整个分析任务。这里增加的是本地等待时间，不会把旧消息重复发送给模型。

修复

• 调整覆盖统计的查询顺序：先遍历已覆盖的消息来源，再用现有主键查找对应原文，避免重复扫描。
• 保持原有计数规则，包括重复覆盖只算一次、有缺口的不算、不同任务和版本互不混淆。
• 增加计数正确性和查询工作量的回归测试；不新增缓存、索引或数据表。

验证

• Python 3.11 下，两组相关测试分别为 89 passed 和 41 passed。
• 本地合成 1,000 条数据时，单次完整进度调用约从 2.73 秒降至 0.05 秒；这不是整个 AI 分析任务的加速倍数。
• git diff --check 通过。

后续提交：修复 Windows CI 偶发失败（仅测试）

• 表现：tests/test_ai_agent_sse.py 在 Windows 上偶发 IndexError——事件写入较慢时，30ms 的测试心跳帧先于事件帧到达，解析 data: 失败。
• 结论：心跳注释先于事件帧是协议允许的合法 SSE 行为（WHATWG Server-Sent Events），不是生产事件丢失，因此不改生产代码。
• 修复：在通知验证段把测试心跳抬升到断言截止时间（0.5s）之后；通知路径失效时会以 TimeoutError 失败，而不是靠心跳重查误判通过。
• 验证：修复目标测试 20/20 次本地循环通过；注入 200ms 慢写可复现原失败、修复后通过；注入通知失效探针按预期超时。

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有失败，修一下