feat(接口4): 精简输出为固定6个英文字段，缩短提示词

- face_features.py：_PROMPT 只问6项特征（+有无人脸），analyze_features
  只返回6个英文字段；无人脸返回 None（不再依赖 has_face 在外部判定）
- gateway/app.py：无脸判定改为 feats is None，去掉 has_face import
- app.py / docs / test_interface4.html：Swagger/文档/示例/测试页同步

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

face_features.py

@@ -18,7 +18,7 @@ logger = logging.getLogger("hair.worker")
 ARK_BASE_URL = os.getenv("ARK_BASE_URL", "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3")
 ARK_MODEL = os.getenv("ARK_MODEL", "doubao-seed-1-6-vision-250815")
 
-# doubao 中文键 → 接口4 英文优先字段
+# doubao 中文键 → 接口4 英文优先字段（仅保留这 6 项）
 _KEY_MAP = {
     "脸型": "face_shape",
     "眉形": "eyebrow_shape",
@@ -28,27 +28,13 @@ _KEY_MAP = {
     "基因风格": "gene_style",
 }
 
-# 移植自 fuyan FaceArk.GetPicDesc 的特征枚举（去掉身高体重前缀）
+# 仅请求接口4 需要的 6 个字段（+「图片是否有人脸」用于 1001 判定，不进最终输出）
 _PROMPT = (
     "分析一下图片告诉我以下特征，只要答案，格式为json字符串，"
-    "图片是否有人脸（有人/没人） 三庭五眼特征（答案要有三庭五眼四个字，9个字以内） "
-    "面部年龄（给出区间年龄）鼻长（鼻长适中/长鼻/短鼻） "
-    "脸型（圆形脸/心形脸/菱形脸/鹅蛋脸/方形脸/长形脸/瓜子脸） 嘴型 "
-    "眼袋（答案要有眼袋两个个字） 眼型 鼻型 眼皮（双眼皮/单眼皮） "
-    "法令纹（有法令纹/无法令纹） 人中（人中适中/人中长/人中短） 眉形 "
-    "瞳色（答案要有瞳色两个字） 脖长（脖长适中/脖子短/脖子长） "
-    "肤色（粉一白/粉二白/粉三白/黄一白/黄二白/黄黑皮）"
-    "直得分 曲得分 直曲总分（直得分-曲得分） 大量感得分 小量感得分 量感总分（大量感得分-小量感得） "
-    "面部立体度（总分十分）瞳距（毫米）对比度（对比度较强/对比度适中/对比度较弱）"
-    "鼻子立体度（立体度高/立体度适中/立体度低）"
-    "色相（中间表示0,最大值分别是-5和5，负数表示偏冷，正数表示偏暖）"
-    "亮度（中间表示0,最大值分别是-5和5；负数表示暗沉，正数表示白皙）"
-    "色度（中间表示0,最大值分别是-5和5；负数表示饱和度低，正数表示鲜艳）"
-    "面部颜色对比度（10分制）"
-    "四季色彩季型（净春型/暖春型/浅春型/浅夏型/冷夏型/柔夏型/柔秋型/暖秋型/深秋型/净冬型/冷冬型/深冬型）"
+    "图片是否有人脸（有人/没人） "
+    "脸型（圆形脸/心形脸/菱形脸/鹅蛋脸/方形脸/长形脸/瓜子脸） 眉形 "
+    "面部年龄（给出区间年龄） 动静类型（静态型/动态型） 性别（男/女） "
     "基因风格（戏剧型/睿智型/自然型/古典型/优雅型/浪漫型/前卫型/少女型/少年型）"
-    "量感类型（大量感/中量感/小量感）轮廓类型（轮廓偏曲/轮廓适中/轮廓偏直）"
-    "动静类型（静态型/动态型）性别（男/女）"
 )
 
 _client = None
@@ -102,11 +88,11 @@ def _image_to_url(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None) -> str:
     return f"data:image/{fmt};base64," + base64.b64encode(image_bytes).decode()
 
 
-def analyze_features(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None) -> dict:
+def analyze_features(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None):
     """调 doubao 视觉模型分析人脸特征。
 
-    Returns: dict —— 含接口4 英文优先字段(face_shape 等) + doubao 全部中文字段。
-    无人脸时 doubao 的「图片是否有人脸」= 没人，调用方据此可判 1001。
+    Returns: dict —— 仅含接口4 的 6 个英文字段(face_shape/eyebrow_shape/facial_age/
+      dynamic_static_type/gender/gene_style)；**无人脸返回 None**（调用方据此判 1001）。
     """
     url = _image_to_url(image_bytes, image_url)
     resp = get_client().chat.completions.create(
@@ -120,12 +106,11 @@ def analyze_features(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None) -> dict:
         }],
     )
     text = resp.choices[0].message.content
-    data = _parse_json(text)            # doubao 中文字段
-    # 英文优先字段映射（doubao 缺某字段则跳过）
-    for zh, en in _KEY_MAP.items():
-        if zh in data and en not in data:
-            data[en] = data[zh]
-    return data
+    raw = _parse_json(text)             # doubao 原始中文字段
+    if not has_face(raw):
+        return None
+    # 只保留 6 个英文字段（doubao 缺某字段则跳过）
+    return {en: raw[zh] for zh, en in _KEY_MAP.items() if zh in raw}
 
 
 def has_face(features: dict) -> bool:
@@ -139,5 +124,7 @@ if __name__ == "__main__":
     path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "tests/fixtures/frontal.jpg"
     with open(path, "rb") as f:
         feats = analyze_features(image_bytes=f.read())
-    print("has_face:", has_face(feats))
-    print(json.dumps(feats, ensure_ascii=False, indent=2))
+    if feats is None:
+        print("无人脸（1001）")
+    else:
+        print(json.dumps(feats, ensure_ascii=False, indent=2))