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/session/state.py

@@ -18,6 +18,8 @@ from app.domain.events import (
     Speaker,
     TranscriptEntry,
 )
+from app.dialog.persona import PersonaState
+from app.dialog.slots import SlotMachine
 from app.domain.kio import KIO, apply_patch
 from app.session.timers import SessionTimers
 
@@ -44,6 +46,11 @@ class SessionState:
     hints_shown: list[str] = field(default_factory=list)
     directives: list[str] = field(default_factory=list)
 
+    # Звонящий. Автомата нет, если не скачана модель эмбеддингов:
+    # занятие идёт, подсказки откатываются на порядок чек-листа.
+    slots: SlotMachine | None = None
+    persona: PersonaState | None = None
+
     started_at: datetime | None = None
     ended_at: datetime | None = None
     end_reason: CallEndReason | None = None