feat: add AI school recommendation foundation

docs/refactor/taro-frontend-integration.md

@@ -2055,7 +2055,9 @@ ACTIVATION_CODE_REGION_MISMATCH
    - 手册目录和阅读。
 9. `pages/scoreline/index`
    - 动态字段筛选和趋势。
-10. `pages/profile/index`
+10. `pages/ai-school/index`
+   - SVIP AI 择校推荐、报告历史和 JSON 报告渲染。
+11. `pages/profile/index`
    - 会员、订单、激活码、学习数据、勋章。
 
 ## 当前 Taro 实现进度
@@ -2076,6 +2078,7 @@ pages/student/order-detail/index
 pages/student/vocabulary/index
 pages/student/handbook/index
 pages/student/scoreline/index
+pages/student/ai-school/index
 pages/student/assets/index
 pages/student/profile/index
 ```
@@ -2088,6 +2091,7 @@ src/services/learning.ts   练习 session、答题、收藏、错题/收藏复
 src/services/commerce.ts   套餐、优惠券、下单、支付参数、订单详情、权益、激活码
 src/services/profile.ts    个人中心、地区目标、签到、反馈、勋章、倒计时
 src/services/video.ts      题目视频列表、播放签名
+src/services/ai.ts         AI 择校推荐生成、报告列表、报告详情
 src/services/tenantAdmin.ts 租户后台看板、权限矩阵、成员、学生创建/批量导入/分班/备注/跟进、内容、营销、设置、角色模板写操作、公共题库采纳/同步/单条和批量冲突处理、导入详情/复检、CRM 配置/队列、分佣规则/成员比例/订单/结算
 src/services/platformAdmin.ts 平台后台租户、套餐账单、用量、公共题库授权
 ```
@@ -2110,6 +2114,87 @@ npm run build:taro:h5:platform
 - 平台后台：租户创建、状态变更、订阅开通、账单生成、人工收款确认、用量录入、公共题库授权编辑已接第一版；继续补租户详情/编辑、平台审计、自动计费和批量账单操作。
 - 小程序：验证 `Taro.login`、微信支付、分享 scene/referral、Supabase client 兼容性；如不稳定，保留 `apps/api/auth/*` 作为小程序登录适配层。
 
+## AI 择校推荐接入
+
+AI 择校推荐是学生端 SVIP 功能，前端只调用 `apps/api`，不要在 H5/小程序内保存任何 AI provider key、prompt secret 或服务端模型配置。当前后端默认使用 deterministic `local_rules` provider，基于学生目标地区和 `scoreline_records` 生成稳定 JSON 报告；后续真实 AI provider 仍保持同一接口和 JSON schema。
+
+生成报告：
+
+```http
+POST /api/ai/school-recommendations/generate
+```
+
+请求体：
+
+```json
+{
+  "regionId": "<regionId>",
+  "estimatedScore": 210,
+  "riskPreference": "balanced",
+  "constraints": "优先考虑计算机相关专业",
+  "recommendationLimit": 5
+}
+```
+
+`riskPreference` 支持 `safe`、`balanced`、`sprint`。`regionId` 不传时后端会使用 `/api/profile/me` 中学生档案的目标地区。后端会校验该地区属于当前租户，并要求当前学生有有效 SVIP；无权限时返回 `AI_SVIP_REQUIRED`。
+
+响应核心结构：
+
+```json
+{
+  "item": {
+    "id": "<reportId>",
+    "status": "generated",
+    "provider": "local_rules",
+    "model": "local-scoreline-rules-v1",
+    "promptVersion": "school-recommendation-v1",
+    "resultPayload": {
+      "schemaVersion": "school-recommendation-report-v1",
+      "summary": "基于当前地区历年分数线...",
+      "riskLevel": "balanced",
+      "recommendedSchools": [
+        {
+          "schoolId": "<schoolId>",
+          "schoolName": "烟测学院",
+          "majorId": "<majorId>",
+          "majorName": "计算机科学与技术",
+          "latestYear": 2026,
+          "latestScore": 188,
+          "scoreGap": 22,
+          "riskLevel": "safe",
+          "confidence": 0.9,
+          "reason": "预估分与最新参考线差值约 22 分...",
+          "scorelineTrend": {
+            "years": [2026],
+            "scores": [188],
+            "direction": "unknown"
+          },
+          "tags": ["稳妥", "趋势不足", "样本较少"]
+        }
+      ],
+      "actionPlan": [],
+      "disclaimers": [],
+      "dataCoverage": {}
+    }
+  }
+}
+```
+
+报告历史：
+
+```http
+GET /api/ai/school-recommendations?regionId=<regionId>&limit=20
+GET /api/ai/school-recommendations/detail?reportId=<reportId>
+```
+
+前端渲染建议：
+
+- `resultPayload.schemaVersion` 必须等于 `school-recommendation-report-v1`，未知版本先降级为只展示 summary 和原始 JSON。
+- `recommendedSchools` 是服务端已排序结果，前端不要重新按分数线做业务排序。
+- `disclaimers` 必须展示在报告底部或导出 PDF 中。
+- 报告详情只能展示当前登录学生自己的报告，遇到 `AI_REPORT_NOT_FOUND` 按“报告不存在或无权访问”处理。
+- 当前 Taro 基础页在 `pages/student/ai-school/index`，service 在 `src/services/ai.ts`。
+
 ## 租户后台前端建议
 
 租户后台可以先做 H5 管理台，也可以后续使用 Taro H5 复用部分组件。优先页面：