lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl

Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и
отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и
проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал.

Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На
multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь
на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт
адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?».

Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько
формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов
(checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она
ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20
вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний.

Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 —
сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам.

Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат
начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final.

Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими
словами, dialog/llm.py с кэшем.

backend/app/scenarios/schema.py

@@ -60,9 +60,17 @@ class Fact(Strict):
 
 
 class ChecklistItem(Strict):
+    """Пункт эталонного опроса.
+
+    `examples` — другие формулировки того же вопроса. Без них матчинг
+    по эмбеддингам не отличает вопрос от не-вопроса: на e5 «Оставайтесь
+    на линии» ближе к пункту чек-листа, чем половина настоящих вопросов.
+    """
+
     id: str
     question: str | None = None
     fact: str | None = None
+    examples: list[str] = []
 
 
 class EraGlonass(Strict):
@@ -109,6 +117,10 @@ class Scenario(Strict):
     facts: list[Fact] = []
     checklist: list[ChecklistItem] = []
     required_fields: list[str] = Field(default_factory=list)
+    # Реплики оператора, которые вопросом не являются: «успокойтесь»,
+    # «оставайтесь на линии». Общий список — checklists/common.yaml,
+    # сценарий может дополнить своими.
+    not_questions: list[str] = Field(default_factory=list)
     ground_truth: GroundTruth = GroundTruth()
     era_glonass: EraGlonass | None = None
     tree: Tree = Tree()