docs: sync agents/readme/integration/setup with llm, speech and import-cancel

对练真LLM与语音接口、短信固定验证码、组织快照表写入 AGENTS.md 规则
与 API_INTEGRATION/DEV_SETUP/README;导入任务取消同步进作战清单、
迁移计划与 TechSpec。

docs/物业AI人力资源系统开发规格TechSpec.md

@@ -248,8 +248,8 @@ POST /api/ai/score       req:{ rubricId, dialogue }        resp:{ dimensions, co
 
 - 同步:`POST /api/sync/pull`(拉取组织人员,MVP 可读快照文件)
 - 知识检索(RAG):`POST /api/knowledge/search` → `{ queryText, category, answer, reference, docs[], snippets[], training[], records[] }`
-- 知识上传解析:`POST /api/knowledge/doc/upload` → `multipart/form-data { file, category }`，支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx`、100MB 内；先落 `sys_oss` 并绑定 `aihr_knowledge_attach.oss_id`，返回 `{ docId, ossId, fileName, category, fragments, snippets[] }`
-- 服务端目录导入:`POST /api/knowledge/doc/import-local-task` → `{ directory, category, limit }`，只允许读取 `AIHR_IMPORT_ROOT` / `aihr.import.root` 下的相对目录，写入后台导入任务并逐文件复用上传解析链路；`GET /api/knowledge/doc/import-tasks` 返回任务进度列表；`POST /api/knowledge/doc/import-local` 保留同步调试。
+- 知识上传解析:`POST /api/knowledge/doc/upload` → `multipart/form-data { file, category }`，支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx`、100MB 内；先落 `sys_oss` 并绑定 `aihr_knowledge_attach.oss_id`，返回 `{ docId, ossId, fileName, category, fragments, snippets[] }`；管理端上传请求 timeout 为 180s。
+- 服务端目录导入:`POST /api/knowledge/doc/import-local-task` → `{ directory, category, limit }`，只允许读取 `AIHR_IMPORT_ROOT` / `aihr.import.root` 下的相对目录，写入后台导入任务并逐文件复用上传解析链路；`GET /api/knowledge/doc/import-tasks` 返回任务进度列表；`POST /api/knowledge/doc/import-tasks/{id}/cancel` 取消运行中任务；`POST /api/knowledge/doc/import-local` 保留同步调试。
 - 资料处理状态:`GET /api/knowledge/processing/overview` → 聚合附件状态、片段数、向量化状态、分类、处理链路和事件列表。
 - 片段向量化:同一上传接口在 `category=vector` 模型配置可用时调用 OpenAI-compatible `/embeddings`，写入 `embedding_json/embedding_model/embedding_time`，并尽力 upsert 到 Qdrant；未配置或 Qdrant 不可用不阻塞上传。
 - 向量库状态与重建:`GET /api/knowledge/doc/vector-index-status` 返回当前 vector 模型维度、Qdrant collection 维度、点数和片段向量数；`POST /api/knowledge/doc/rebuild-vector-index` 清空旧 embedding、删除 collection，并按当前 vector 模型重建。外部 embedding 成功但 Qdrant 维度不一致时不降级为本地 hash。