feat(接口4): 新增轮廓类型 contour_type + 提示词防漏键加固

- 豆包提示词追加「轮廓类型（轮廓偏曲/轮廓适中/轮廓偏直）」，_KEY_MAP 映射为 contour_type
- 提示词显式要求包含全部键：实测豆包随机漏键（面部年龄历史 ~26% 缺失），加固后 9/9 次全字段返回
- 同步接口文档/测试页至 7 字段；测试页顺带移除硬编码内部密码

docs/接口文档.md

@@ -365,7 +365,7 @@
 
 ### 输出（data）
 
-`data.features` 是一个 **JSON 字符串**（不是对象，客户端 `JSON.parse()` 后用），**仅含以下 6 个英文字段**：
+`data.features` 是一个 **JSON 字符串**（不是对象，客户端 `JSON.parse()` 后用），**仅含以下 7 个英文字段**：
 
 | 字段 | 说明 |
 |------|------|
@@ -375,6 +375,7 @@
 | dynamic_static_type | 动静类型（静态型/动态型）|
 | gender | 性别（男/女）|
 | gene_style | 基因风格（如"自然型"）|
+| contour_type | 轮廓类型（轮廓偏曲/轮廓适中/轮廓偏直）|
 
 > 无人脸返回 `1001`（据 doubao「图片是否有人脸」判定）。⚠️ 本接口是唯一调**外网云模型**的接口，
 > worker 需可访问 `ark.cn-beijing.volces.com`；API Key 走 worker 配置/环境变量。
@@ -387,12 +388,12 @@
   "message": "success",
   "request_id": "mock-request-id",
   "data": {
-    "features": "{\"face_shape\":\"鹅蛋脸\",\"eyebrow_shape\":\"平眉\",\"facial_age\":\"18-25岁\",\"dynamic_static_type\":\"静态型\",\"gender\":\"女\",\"gene_style\":\"少年型\"}"
+    "features": "{\"face_shape\":\"鹅蛋脸\",\"eyebrow_shape\":\"平眉\",\"facial_age\":\"18-25岁\",\"dynamic_static_type\":\"静态型\",\"gender\":\"女\",\"gene_style\":\"少年型\",\"contour_type\":\"轮廓适中\"}"
   }
 }
 ```
 
-> `features` 为字符串形式的 JSON，固定上述 6 个字段。
+> `features` 为字符串形式的 JSON，固定上述 7 个字段。
 
 ---
 
@@ -700,7 +701,7 @@
 | 2 C 端生发 | `/api/v1/hair/grow` | 用户照片 + gender + hair_style（多选） | 每发型预览 PNG + 生发图（female 1..5=换发型+重绘，其余=原生生发） |
 | 7 C 端生发 v2 | `/api/v1/hair/grow-v2` | 同接口2 | 同接口2（add_hair2 工作流，已弃用隐藏） |
 | 3 B 端生发 | `/api/v1/hair/grow-b` | 划线图片 | 检测到的发际线 + 生发后图片 |
-| 4 用户特征 | `/api/v1/face/features` | 用户照片 | 6 个用户特征字段（脸形/眉形/年龄/动静/性别/基因风格），网关本机实现 |
+| 4 用户特征 | `/api/v1/face/features` | 用户照片 | 7 个用户特征字段（脸形/眉形/年龄/动静/性别/基因风格/轮廓类型），网关本机实现 |
 | 5 发际线 PNG | `/api/v1/hairline/generate` | 用户照片 + gender + hair_style（多选） | 每个选中发型 middle/high/low 三档发际线叠图 + 生发图 + 最合适发际线面部中间点坐标 |
 | 9 头发遮罩 | `/api/v1/head/mask` | 用户照片 | 头发遮罩 + 分步可视化（BiSeNet/SegFormer 双路） |
 | 10 外缘膨胀带 | `/api/v1/head/band` | 用户照片 | 头部外缘带状遮罩 + 分步可视化 |

face_features.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """接口4：用户面部特征分析。
 
-- 眉形 / 面部年龄 / 动静类型 / 性别 / 基因风格：火山方舟豆包视觉模型
+- 眉形 / 面部年龄 / 动静类型 / 性别 / 基因风格 / 轮廓类型：火山方舟豆包视觉模型
 - face_shape（脸型）：本机 MediaPipe 分类（face/face_shape_classifier.py）覆盖，
   不用豆包结果
 
@@ -26,15 +26,20 @@ _KEY_MAP = {
     "动静类型": "dynamic_static_type",
     "性别": "gender",
     "基因风格": "gene_style",
+    "轮廓类型": "contour_type",
 }
 
-# 豆包只问 5 项 + 是否有人脸；脸型由本地分类器给出
+# 豆包只问 6 项 + 是否有人脸；脸型由本地分类器给出。
+# 「必须包含全部键」：实测豆包会随机漏键（尤其面部年龄，历史 ~26% 缺失），
+# 显式要求可显著降低漏键率。
 _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，"
+    "必须包含以下全部键且每键都要有值、缺一不可："
     "图片是否有人脸（有人/没人） "
     "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） "
+    "面部年龄（给出区间年龄，如18-25岁） 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） "
+    "轮廓类型（轮廓偏曲/轮廓适中/轮廓偏直）"
 )
 
 _client = None                      # 缓存的 Ark client（api_key 变更时自动重建）
@@ -137,10 +142,10 @@ def _local_face_shape(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None) -> str:
 
 
 def analyze_features(image_bytes: bytes = None, image_url: str = None):
-    """豆包分析 5 项特征 + 本机 MediaPipe 覆盖 face_shape。
+    """豆包分析 6 项特征 + 本机 MediaPipe 覆盖 face_shape。
 
-    Returns: dict —— 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）。
+    Returns: dict —— 7 个英文字段(face_shape/eyebrow_shape/facial_age/
+      dynamic_static_type/gender/gene_style/contour_type)；**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(

gateway/app.py

@@ -493,7 +493,7 @@ async def face_features(
     image_url: Optional[str] = Form(default=None, description="图片 URL"),
     image_base64: Optional[str] = Form(default=None, description="图片 base64（需带前缀）"),
 ):
-    """接口4：用户特征分析 — 豆包 5 项 + 本机 MediaPipe 脸型（face/），不经过 worker。"""
+    """接口4：用户特征分析 — 豆包 6 项 + 本机 MediaPipe 脸型（face/），不经过 worker。"""
     import uuid as _uuid
 
     # 三选一校验

static/test_interface4.html

@@ -112,10 +112,10 @@
 <script>
 const API_BASE = window.location.origin;
 
-const EN_KEYS = ['face_shape','eyebrow_shape','facial_age','dynamic_static_type','gender','gene_style'];
+const EN_KEYS = ['face_shape','eyebrow_shape','facial_age','dynamic_static_type','gender','gene_style','contour_type'];
 const EN_LABELS = {
   face_shape:'脸型', eyebrow_shape:'眉形', facial_age:'面部年龄',
-  dynamic_static_type:'动静类型', gender:'性别', gene_style:'基因风格'
+  dynamic_static_type:'动静类型', gender:'性别', gene_style:'基因风格', contour_type:'轮廓类型'
 };
 
 function $(id) { return document.getElementById(id); }
@@ -133,7 +133,7 @@ async function submitTest() {
   const fd = new FormData(); fd.append('image_file', f);
   const _reqStart = performance.now();
   try {
-    const r = await fetch(API_BASE + '/api/v1/face/features', { method:'POST', headers: { 'X-Internal-Token': 'dev-shared-secret-2026' }, body:fd });
+    const r = await fetch(API_BASE + '/api/v1/face/features', { method:'POST', body:fd });
     const json = await r.json();
     const _elapsed = ((performance.now() - _reqStart) / 1000).toFixed(2);
     $('jsonContent').textContent = JSON.stringify(json, null, 2);