Task #1680: 修复OCR时间戳识别 - 两遍扫描策略+时间戳豁免

修复内容：
1. 时间戳格式（如9;51.24）不再被误判为OCR残片
   - 在_is_noise_text中添加时间戳格式豁免
2. 两遍扫描策略解决时间戳继承问题
   - 第一遍：计算所有文本的原始新鲜度分数，记录时间戳位置
   - 第二遍：无时间戳的消息继承最近时间戳的新鲜度（前后双向搜索）
   - 原因：QQ时间戳出现在消息之间，第一遍时消息没有前驱时间戳可继承
3. 添加调试日志便于排查问题

monitor.py

@@ -8808,6 +8808,13 @@ class MessageMonitor:
             if any(kw in text for kw in _intro_keywords):
                 logger.debug(f"[ocr] 过滤器2结果: 包含简介关键词，跳过残片判定: {text!r}")
                 return False
+            # ⭐ Task #1680: 时间戳豁免（2026-09-02）
+            #   OCR可能将时间戳识别为独立片段（如"9;51.24"、"14:00:18"）
+            #   这些是有效的时间戳，不应被判定为OCR残片
+            _ts_pattern = re.compile(r'^\d{1,2}[;:.]\d{2}[;:.]?\d{0,2}$')
+            if _ts_pattern.match(text.strip()):
+                logger.debug(f"[ocr] 过滤器2结果: 检测到时间戳格式，跳过残片判定: {text!r}")
+                return False
             _has_question_word = any(w in text for w in ('吗', '呢', '多少', '怎么', '如何', '哪', '什么', '几', '?', '？'))
             _has_verb = any(v in text for v in ('怎么', '如何', '进行', '设置', '配置', '操作', '使用', '打开', '下载', '安装', '登录', '进入', '查看', '查询', '问', '找', '要', '可以', '能', '会', '请', '帮', '给', '有'))
             _has_subject = any(s in text for s in ('我', '你', '他', '我们', '你们', '他们', '玩家', '用户', '管理员'))
@@ -9956,6 +9963,11 @@ class MessageMonitor:
             else:
                 # 有结果了，继续处理
                 logger.debug(f"[{platform}] 获取到后台OCR结果: {len(texts)} 条消息")
+                # ⭐ Task #1680: 调试日志 - 查看texts内容
+                for i, t in enumerate(texts):
+                    if t.strip():
+                        _t = t.strip()[:60]
+                        logger.debug(f"[{platform}] texts[{i}]: {_t!r}")
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"[{platform}] 异步OCR处理异常: {e}")
@@ -10051,30 +10063,46 @@ class MessageMonitor:
         new_items = []
         # ⭐ 时间戳新鲜度评分：在关键词打分和查重之前计算，作为加分项
         freshness_scores = {}  # 存储每条消息的时间戳新鲜度分数
-        # ⭐ Task #1661: 维护上一条带合法时间戳消息的新鲜度，供无时间戳消息继承
+        # ⭐ Task #1661+#1680: 两遍扫描策略
-        #    QQ/微信中用户连发多条消息时，仅首条带时间戳，后续紧邻消息无时间戳
+        #   第一遍：计算每条文本的原始新鲜度分数，记录时间戳位置
-        #    无时间戳消息继承前驱时间戳新鲜度 → 同批次消息共享时间上下文，避免误处理旧消息
+        #   第二遍：无时间戳的消息继承最近时间戳的新鲜度（前后双向搜索）
-        _last_ts_freshness = None      # 上一条带合法时间戳消息的新鲜度分数
+        #   原因：QQ时间戳出现在消息之间（如 msg1, ts1, msg2, ts2, ...）
-        _last_ts_text = None           # 上一条带合法时间戳消息的文本（仅日志用）
+        #         第一遍时msg1没有前驱时间戳可继承，需在第二遍用后继时间戳补救
-        for t in texts:
+        _ts_positions = []  # [(index, freshness_score)] 时间戳在texts中的位置和分数
+        for idx, t in enumerate(texts):
             ts = t.strip()
             if not ts:
                 continue
-            # 计算时间戳新鲜度分数（作为后续综合得分的加分项）
+            # 计算时间戳新鲜度分数
             freshness_score = self._timestamp_freshness_score(ts)
-            # ⭐ Task #1661: 无时间戳(-999.0) → 继承同批次紧邻前驱消息的时间戳新鲜度
-            if freshness_score == -999.0:
-                if _last_ts_freshness is not None:
-                    logger.debug(f"[{platform}] 无时间戳消息继承前驱时间戳新鲜度 "
-                                 f"({_last_ts_text[:20]!r}→{ts[:20]!r}): {_last_ts_freshness:.1f}")
-                    freshness_score = _last_ts_freshness
-                # else: 整批都无时间戳，保持-999.0（保守，不补分、扣10分过滤）
-            else:
-                # 有合法时间戳：更新前驱状态，供后续无时间戳消息继承
-                _last_ts_freshness = freshness_score
-                _last_ts_text = ts
-            # 存储原始文本和新鲜度分数
             freshness_scores[ts] = freshness_score
+            if freshness_score != -999.0:
+                _ts_positions.append((idx, freshness_score))
+            # ⭐ Task #1680: 调试日志
+            if len(ts) < 30:
+                logger.debug(f"[{platform}] freshness_scores构建: {ts!r} -> {freshness_score:.1f}")
+
+        # 第二遍：为无时间戳的消息分配最近时间戳的新鲜度
+        for idx, t in enumerate(texts):
+            ts = t.strip()
+            if not ts:
+                continue
+            if freshness_scores.get(ts) != -999.0:
+                continue  # 已有合法时间戳，跳过
+            # 搜索最近的时间戳（前后双向）
+            best_freshness = None
+            best_dist = float('inf')
+            for ts_idx, ts_fresh in _ts_positions:
+                dist = abs(idx - ts_idx)
+                if dist < best_dist:
+                    best_dist = dist
+                    best_freshness = ts_fresh
+            if best_freshness is not None:
+                logger.debug(f"[{platform}] 无时间戳消息继承最近时间戳新鲜度 "
+                             f"(pos {idx} <- ts pos {idx-best_dist if best_dist <= idx else idx+best_dist}): "
+                             f"{best_freshness:.1f}: {ts[:20]!r}")
+                freshness_scores[ts] = best_freshness
+            # else: 整批无时间戳，保持-999.0
             # === URL-only 兜底：无中文且含 URL → 碎片 ===
             if not re.search(r'[\u4e00-\u9fff]', ts) and re.search(r'https?\S', ts, re.IGNORECASE):
                 logger.debug(f"[{platform}] Poll过滤: URL-only碎片 ts={ts!r}")
@@ -10756,6 +10784,10 @@ class MessageMonitor:
                 # ⭐ 时间戳新鲜度评分：使用预先计算的freshness_score
                 # 从freshness_scores字典中获取当前消息的时间戳新鲜度分数
                 freshness_score = freshness_scores.get(item, 0.0)
+                # ⭐ Task #1680: 调试日志 - 查看freshness_score查找
+                _in_dict = item in freshness_scores
+                logger.debug(f"[{platform}] freshness_score查找: item={item!r:.30}, score={freshness_score:.1f}, "
+                            f"在字典中={_in_dict}")
 
                 # ⭐ Task #1647: 陈旧消息过滤策略重构
                 #   - 超过1小时的消息：freshness_score == -10.0（扣10分）