docs: add feedback item 13 - living consultant as hero position

截图10入库:生活顾问岗(日常小区服务/物业费停车费催缴/投诉)要全面
AI 陪练,「感觉像老带新的感觉」为数字师傅定位提供用户原话背书。
ANALYSIS 补第13条与北极星背书;BACKLOG B2/B8 岗位策略更新为
「生活顾问优先做深,四保一服其次做广」——现有投诉/催费 seed 场景
本就属该岗位,项目最初名称即含生活顾问。

docs/BACKLOG.md

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   - 求救听不清 → TTS 出 `emotion: sad/fearful` 底音 + ffmpeg 后期加噪/压音量/断续("信道劣化"无现成 API,后期处理最可控)
 - **2026-07-04 反馈增补**(截图见 `feedback/2026070423/`,解读见其 ANALYSIS.md):
   - **连贯语音对手戏**:对练从"回合制答题"升级为实时情景对话——ASR→LLM(情绪人设+对话记忆)→TTS 低延迟循环,"很凶的老太太吵架"是验收场景;
-  - **场景库分四保一服**:保安/保洁/保绿/保修/客服按岗位出场景,启用 `practice_scenario.position/project_type` 字段,内容不混岗。
+  - **场景库分岗位**:**生活顾问为英雄岗位优先做深**(日常小区服务/物业费停车费催缴/投诉处理全面覆盖,"老带新"式陪练;现有投诉/催费 seed 场景即属该岗位),四保一服(保安/保洁/保绿/保修/客服)其次做广;启用 `practice_scenario.position/project_type` 字段,内容不混岗。
 
 ### B3. AI 一键生成场景培训图片(优先级 3)
 
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 ### B8. 数字师傅:学习旅程模块化 + 个性化分发引擎(2026-07-04 反馈,方向级)
 
-来源:2026-07-04 用户反馈(截图与完整解读见 `feedback/2026070423/ANALYSIS.md`)。核心洞察:系统的对标物是"会带人的老师傅"——把言传(话术语音)、身教(动作视频)、判断(该学什么)用 AI 规模化。
+来源:2026-07-04 用户反馈(截图与完整解读见 `feedback/2026070423/ANALYSIS.md`)。核心洞察:系统的对标物是"会带人的老师傅"——把言传(话术语音)、身教(动作视频)、判断(该学什么)用 AI 规模化;用户原话背书:"感觉像老带新的感觉"(截图 10)。
 
 三个子块,可独立排期:
 
 1. **员工端五段学习旅程模块化**:入职前面试考核 → 岗前培训 → **每日小训(5-10 分钟,独立模块)** → 棘手问题即时求助("发一个语音,给我两三个 SOP 或话术"——检索输出加话术层)→ 场景模拟。角色主页做成"职责地图"(板块化菜单,不是卡片流)。
 2. **主管端学习监控面板**:员工×活动(看了哪些视频/做了哪些互动)×时长×效果,衔接 B5 四维画像与视频观看时长统计(心跳+区间合并方案,见 2026-07-04 会话讨论)。
-3. **个性化分发引擎**(系统的大脑):岗位(四保一服)× 阶段(入职前/岗前/在岗)× 画像短板 → 决定"今天该看什么/练什么";内容多了以后分发比生产更难("用 AI 分析该让他们看到哪些东西")。闭环:AI 生产内容 → AI 匹配媒介 → AI 决定给谁看 → 数据回流画像。
+3. **个性化分发引擎**(系统的大脑):岗位(生活顾问为先,四保一服其后)× 阶段(入职前/岗前/在岗)× 画像短板 → 决定"今天该看什么/练什么";内容多了以后分发比生产更难("用 AI 分析该让他们看到哪些东西")。闭环:AI 生产内容 → AI 匹配媒介 → AI 决定给谁看 → 数据回流画像。
 
 配套知识模型扩容:知识类型维度(SOP=标准 / 案例=参照 / 话术=直接能说 / 经验策略=火候),检索按类型分层供给;案例沉淀链路是隐性知识的采集入口,战略地位上调。