fix(msgbot): 修复OCR空列表IndexError并增强stop内存释放至最低占用

Task #1622: 行合并循环在 merged_lines 为空时无条件访问 merged_lines[-1]
抛 IndexError，被最外层 except 记为 [qq] OCR失败: list index out of range。
增加 `if merged_lines else False` 守卫，首行非@结尾/不含问号/非bot回复时
不再越界。

Task #1623: 原 _release_memory 仅 SetProcessWorkingSetSize(-1,-1) 不逼出常驻
页，且未释放 winrt Windows OCR 引擎、未清 GPU 缓存，导致 bot 运行后暂停
内存仍高达~600MB。增强为 EmptyWorkingSet 强制归还物理内存 +
torch.cuda.empty_cache/synchronize + 释放 self._ocr_engine 引用，与 GUI 侧
_force_system_memory_cleanup 范式一致，使运行后暂停与刚启动待机内存一致。

monitor.py

@@ -1020,47 +1020,86 @@ class MessageMonitor:
         return self._stop_event.wait(timeout=seconds)
 
     def _release_memory(self):
-        """主动释放内存，交还系统重新分配调度。只保留GUI需要的基本内存。"""
+        """主动释放内存，交还系统重新分配调度。只保留GUI需要的基本内存。
+
+        ⭐ Task #1623: 增强版——除原有 SetProcessWorkingSetSize 外，新增：
+          1. psapi.EmptyWorkingSet 强制把工作集页面归还 OS（SetProcessWorkingSetSize(-1,-1)
+             只会回收"已 eligible"的页面，无法把 OCR 引擎/图像缓存等常驻页逼出内存，
+             故 600MB 残留）。
+          2. torch.cuda.empty_cache() + synchronize() 归还 GPU 显存。
+          3. 释放主进程内 Windows OCR 引擎 self._ocr_engine（winrt 原生对象，stop 时
+             不释放会长期占用数百 MB）。
+        目标：待机（刚启动 / bot 运行一会后暂停）内存都只保留最低所需。
+        """
         import gc
         import ctypes
         import sys
-        
-        # 强制垃圾回收
+
+        # 1) 先释放 Python 侧大对象引用，再回收，避免 IMAGE/torch tensor 被环引用困住
+        #    清空大对象引用
+        for attr in ['_last_texts', '_seen_messages', '_replied_texts']:
+            if hasattr(self, attr):
+                getattr(self, attr).clear()
+        if hasattr(self, '_semantic_fingerprint_cache'):
+            self._semantic_fingerprint_cache.clear()
+
+        # ⭐ Task #1623: 释放 Windows OCR 引擎（winrt 原生对象）
+        if getattr(self, '_ocr_engine', None) is not None:
+            try:
+                del self._ocr_engine
+            except Exception:
+                pass
+            self._ocr_engine = None
+            logger.debug("[memory] 已释放 Windows OCR 引擎引用")
+
+        # 清空 EasyOCR 相关缓存
+        if hasattr(self, '_easyocr_proc') and self._easyocr_proc:
+            # 子进程已杀，但引用可能残留
+            self._easyocr_proc = None
+
+        # 强制垃圾回收（释放上述被清引用占据的对象）
         gc.collect()
-        
-        # Windows 特定：使用 EmptyProcessWorkingSet 释放工作集内存
+
+        # 2) Windows 特定：把工作集物理内存归还 OS
         try:
-            # 获取当前进程句柄
             kernel32 = ctypes.windll.kernel32
             psapi = ctypes.windll.psapi
-            
-            # EmptyProcessWorkingSet 函数：将进程工作集最小化
-            # 参数：进程句柄，最小值（-1表示当前进程），最大值（-1表示当前进程）
-            # 返回：非零表示成功
+            h_process = kernel32.GetCurrentProcess()
+
+            # EmptyWorkingSet：强制把进程工作集所有页面换出到页面文件/丢弃，
+            # 是真正把物理 RAM 交还 OS 的调用（SetProcessWorkingSetSize 仅设上下限）。
+            try:
+                if psapi.EmptyWorkingSet(h_process):
+                    logger.debug("[memory] 已调用 EmptyWorkingSet 归还物理内存")
+                else:
+                    logger.debug("[memory] EmptyWorkingSet 返回 0（无需归还）")
+            except Exception as e:
+                logger.debug(f"[memory] EmptyWorkingSet 失败: {e}")
+
+            # SetProcessWorkingSetSize(-1,-1)：允许系统后续按需在最小/最大间调度
             kernel32.SetProcessWorkingSetSize(
-                kernel32.GetCurrentProcess(),
+                h_process,
                 -1,  # 最小工作集：允许系统回收所有可回收页面
                 -1   # 最大工作集：允许系统回收所有可回收页面
             )
             logger.debug("[memory] 已调用 SetProcessWorkingSetSize 释放工作集内存")
         except Exception as e:
             logger.debug(f"[memory] SetProcessWorkingSetSize 失败: {e}")
-        
-        # 清空 EasyOCR 相关缓存
-        if hasattr(self, '_easyocr_proc') and self._easyocr_proc:
-            # 子进程已杀，但引用可能残留
-            self._easyocr_proc = None
-        
-        # 清空大对象引用
-        for attr in ['_last_texts', '_seen_messages', '_replied_texts']:
-            if hasattr(self, attr):
-                getattr(self, attr).clear()
-        if hasattr(self, '_semantic_fingerprint_cache'):
-            self._semantic_fingerprint_cache.clear()
-        
-        # 再次垃圾回收
+
+        # 3) 归还 GPU 显存（若 torch/CUDA 可用）
+        try:
+            import torch
+            if torch.cuda.is_available():
+                torch.cuda.synchronize()
+                torch.cuda.empty_cache()
+                logger.debug("[memory] 已调用 torch.cuda.empty_cache 归还显存")
+        except Exception:
+            # torch 未安装或当前为 CPU 推理，忽略
+            pass
+
+        # 再次垃圾回收，确保上述释放后的垃圾被最终回收
         gc.collect()
-        
+
         logger.info("[memory] 内存释放完成，已交还系统")
 
     def _kill_easyocr_proc(self, reason: str = ""):
@@ -3619,7 +3658,10 @@ class MessageMonitor:
                         or re.match(r'^[\u4e00-\u9fff]{2,8}[@，,]', _next_line) \
                         or re.match(r'^[/@（(]', _next_line):
                     _next_is_short_or_name = True
-            _prev_ends_with_comma = merged_lines[-1].rstrip().endswith(('，', ','))
+            # ⭐ Task #1622: 必须先判断 merged_lines 非空，否则首行不以@结尾/不含问号/
+            #   非bot回复时 merged_lines[-1] 抛 IndexError → 被最外层 except 捕获成
+            #   [qq] OCR失败: list index out of range
+            _prev_ends_with_comma = merged_lines[-1].rstrip().endswith(('，', ',')) if merged_lines else False
             if merged_lines and not _SENT_END.search(merged_lines[-1]) \
                     and not _TS_START.match(rl) and not _TS_START.match(merged_lines[-1]) \
                     and not _is_bot_reply_line and not _is_single_excl and not _prev_is_single_excl \