feat: auto LLM feedback runner + problem link + 5xx retry

- Add SubmissionFeedbackRunner: async background queue for auto LLM feedback
- Enqueue feedback generation after each submission in submitProblem()
- Register runner in main.cc with CSP_FEEDBACK_AUTO_RUN env var
- Add problem_title to GET /api/v1/submissions/{id} response
- Frontend: clickable problem link on submission detail page
- Enhance LLM prompt with richer analysis dimensions
- Add 5xx/connection error retry (max 5 attempts) in Python LLM script

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>

scripts/analyze_submission_feedback.py

@@ -8,6 +8,7 @@ import json
 import os
 import re
 import sys
+import time
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
@@ -88,9 +89,17 @@ def build_fallback_feedback(payload: Dict[str, Any], llm_error: str = "") -> Llm
     )
 
     lines: List[str] = []
-    lines.append("### 评测结论")
+    lines.append("### 总体评语")
     lines.append(f"- 本次状态：**{status}**，分数：**{score}**。")
-    lines.append(f"- 思路评价：{thought}")
+    lines.append(f"- {thought}")
+    lines.append("")
+    lines.append("### 代码逐段讲解")
+    lines.append("- 由于 LLM 分析不可用，暂时无法提供代码逐段讲解。请仔细检查代码逻辑，确保输入输出格式正确。")
+    lines.append("")
+    lines.append("### 知识点提示")
+    lines.append("- 强项：基础实现与调试流程。")
+    lines.append("- 待加强：边界构造、类型一致性、赛场环境兼容性。")
+    lines.append("- 请对照 CSP-J/S 大纲，确认所涉及的算法知识点是否已掌握。")
     lines.append("")
     lines.append("### 福建 CSP-J/S 规范检查（C++14）")
     for tip in risk_tips:
@@ -100,16 +109,12 @@ def build_fallback_feedback(payload: Dict[str, Any], llm_error: str = "") -> Llm
     if runtime_log.strip():
         lines.append("- 运行日志有输出，建议重点检查边界输入与数组越界风险。")
     lines.append("")
-    lines.append("### 修改建议（可执行）")
+    lines.append("### 改进建议")
     lines.append("- 按“先编译通过→再保证正确→最后做优化”的顺序迭代。")
     lines.append("- `long long` 读写统一 `%lld`；不要使用 `%I64d`。")
     lines.append("- 清理 signed/unsigned 警告，降低不同编译器行为差异。")
     lines.append("- 确保 `int main()` 且 `return 0;`。")
     lines.append("")
-    lines.append("### 知识点评测")
-    lines.append("- 强项：基础实现与调试流程。")
-    lines.append("- 待加强：边界构造、类型一致性、赛场环境兼容性。")
-    lines.append("")
     lines.append("### 推荐外链资料")
     for item in DEFAULT_LINKS:
         lines.append(f"- [{item['title']}]({item['url']})")
@@ -162,17 +167,25 @@ def call_llm(payload: Dict[str, Any]) -> LlmResult:
         raise RuntimeError("missing OI_LLM_API_URL")
 
     system_prompt = (
-        "你是福建省 CSP-J/S 代码规范与评测老师。"
+        "你是福建省 CSP-J/S 代码规范与评测老师，也是一位经验丰富的算法竞赛教练。"
         "请严格按 C++14 旧 GCC 环境给建议，重点指出会导致 CE/RE/爆零的风险。"
+        "你的评测需要覆盖以下维度：\n"
+        "1. 总体评语：对代码质量和解题思路的综合评价（2-3句话）\n"
+        "2. 代码逐段讲解：解释代码的关键逻辑和实现思路\n"
+        "3. 知识点提示：涉及的算法和数据结构知识点，与 CSP-J/S 大纲的对应关系\n"
+        "4. 福建 CSP-J/S 规范检查（C++14）：指出不符合规范的地方\n"
+        "5. 改进建议：具体可操作的优化方向\n"
+        "6. 推荐外链资料：相关学习资源\n"
         "输出 JSON，不要输出其他文字。"
     )
     user_prompt = {
-        "task": "分析这份提交并给出改进建议",
+        "task": "分析这份提交并给出详细点评",
         "required_sections": [
-            "评测结论",
+            "总体评语",
+            "代码逐段讲解",
+            "知识点提示",
             "福建 CSP-J/S 规范检查（C++14）",
-            "修改建议",
-            "知识点评测",
+            "改进建议",
             "推荐外链资料",
         ],
         "submission": payload,
@@ -197,7 +210,37 @@ def call_llm(payload: Dict[str, Any]) -> LlmResult:
         ],
     }
 
-    resp = requests.post(api_url, headers=headers, json=body, timeout=50)
+    max_retries = 5
+    last_exc: Optional[Exception] = None
+    resp = None
+    for attempt in range(1, max_retries + 1):
+        try:
+            resp = requests.post(api_url, headers=headers, json=body, timeout=50)
+            if resp.status_code < 500:
+                resp.raise_for_status()
+                break
+            # 5xx — retry
+            last_exc = requests.exceptions.HTTPError(
+                f"HTTP {resp.status_code}", response=resp
+            )
+            print(
+                f"[feedback] LLM returned {resp.status_code}, "
+                f"retry {attempt}/{max_retries}",
+                file=sys.stderr,
+            )
+        except (requests.exceptions.ConnectionError,
+                requests.exceptions.Timeout) as exc:
+            last_exc = exc
+            print(
+                f"[feedback] LLM request failed ({exc}), "
+                f"retry {attempt}/{max_retries}",
+                file=sys.stderr,
+            )
+        if attempt < max_retries:
+            time.sleep(min(2 ** attempt, 16))
+    else:
+        raise last_exc or RuntimeError("LLM request failed after retries")
+
     resp.raise_for_status()
     data = resp.json()