修复OCR残片入库问题：新增bot回复碎片检测

根因：
- 用户发送"关于我们@游戏专用"后，bot回复表格
- 下一轮OCR再次抓取同屏内容，把表格残片"端0(基岩版)"当成新消息
- 残片通过所有过滤（长度7有括号豁免短句检查，score=2放行）
- 残片入库后占用处理位置，导致真正的"关于我们"被跳过

修复：
在关键词打分前置增加bot回复碎片检测：
- 计算文本与已回复内容的最长公共子串占比
- 占比≥80%且长度≥3 → 判定为bot回复残片，直接丢弃
- 例："端0(基岩版)" vs 已回复表格含"端口(基岩版) | 30679" → 公共子串相似度≥80% → 拦截

monitor.py

@@ -8212,10 +8212,31 @@ class MessageMonitor:
 
             # ⭐ Task #1558 新逻辑: 关键词打分前置（所有消息必须先打分）
             # 流程：
+            #   0. bot回复碎片检测（新增）：如果文本与已回复内容高度重叠（相似度≥80%），直接丢弃
+            #      防止OCR把bot回复表格残片（如"端0(基岩版)"）当成用户消息处理
             #   1. 提取OCR时间戳（用于时间比较）
             #   2. 调用关键词打分器 → ≤1分无条件放行，≥1分时间比较
             #   3. 时间比较：OCR时间 vs 系统时间（差值≤10秒用OCR，否则用系统时间）
             #   4. 判断：当前时间 > DB落库时间+5分钟 → 放行，否则拦截
+
+            # ⭐ 新增：bot回复碎片检测（防止OCR残片入库）
+            if self._replied_texts and len(ts) >= 3:
+                import difflib
+                t_norm = self._norm_frag(ts)
+                for r in self._replied_texts:
+                    if len(r) < 5:
+                        continue
+                    r_norm = self._norm_frag(r)
+                    if not t_norm or not r_norm:
+                        continue
+                    # 计算最长公共子串占比
+                    sm = difflib.SequenceMatcher(None, t_norm, r_norm)
+                    lm = sm.find_longest_match(0, len(t_norm), 0, len(r_norm)).size
+                    # 如果最长公共子串占文本≥80%，认为是bot回复残片
+                    if lm >= 0.8 * len(t_norm) and lm >= 3:
+                        logger.debug(f"[{platform}] OCR过滤: bot回复碎片(相似度≥80%) ts={ts!r}")
+                        seen.add(ts)
+                        break
             ocr_time = None
             if self._keyword_scorer:
                 # 从文本中提取最近的时间戳（格式如'22:54:16'）