feat: 实现群聊分析任务锁及全局资源并发限流控制

1. 任务锁定机制 (Group Task Locking):
   - 在应用服务层实现基于群组和任务类型的异步锁，使用 asynccontextmanager 生成器函数确保同一群聊在同一时间只能执行一个分析任务。
   - 使用弱引用字典 (WeakValueDictionary) 管理锁实例，防止长期的内存占用。
   - 在指令入口增加对 CancelledError 的捕获，当任务冲突时向用户反馈“任务正在执行中”的友好提示。

2. 全局并发限流重构 (Resource-level Throttling):
   - 资源层限流下沉：将并发控制中心从调度层迁移至具体的资源处理层（T2I/LLM）。
   - T2I 渲染保护：在报告生成器中引入全局信号量，严格控制 T2I 引擎的瞬时负载。
   - LLM API 保护：在应用服务层引入全局信号量，平滑所有分析请求对 LLM 提供商接口的请求频率。
   - 调度逻辑简化：移除调度器内部冗余的信号量，使其仅专注于分发逻辑与 Stagger（交错启动）平滑。

3. 调度与反馈优化:
   - 自动分析调度器增加对“跳过”任务的独立统计，并在执行报告中清晰展示“成功、跳过、失败”的具体数量。
   - 优化了管理测试指令和增量分析指令的异常处理逻辑。

4. 消息重复发送防护:
   - 在重试组件中增加基于消息历史记录的探活逻辑。在重试发送前先核实记录，确认是否已因网络抖动导致“假失败”但已实达，有效拦截重复消息。

_conf_schema.json

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             "max_concurrent_tasks": {
                 "type": "int",
                 "description": "自动分析最大并发数",
-                "default": 3,
+                "default": 1,
                 "hint": "同时进行的群聊分析任务数量，建议根据机器性能和服务商情况调整，过高可能导致LLM API RPM 超出限制，卡顿或被风控"
             }
         }