Update story summary recall and prompt injection

modules/story-summary/generate/llm.js

@@ -1,6 +1,7 @@
 // LLM Service
 
 const PROVIDER_MAP = {
+    // ...
     openai: "openai",
     google: "gemini",
     gemini: "gemini",
@@ -35,6 +36,7 @@ Incremental_Summary_Requirements:
         - 转折: 改变某条线走向
         - 点睛: 有细节不影响主线
         - 氛围: 纯粹氛围片段
+    - Causal_Chain: 为每个新事件标注直接前因事件ID（causedBy），0-2个。只填 evt-数字 形式，必须指向“已存在事件”或“本次新输出事件”。不要写解释文字。
   - Character_Dynamics: 识别新角色，追踪关系趋势（破裂/厌恶/反感/陌生/投缘/亲密/交融）
   - Arc_Tracking: 更新角色弧光轨迹与成长进度(0.0-1.0)
   - World_State_Tracking: 维护当前世界的硬性约束。解决"什么不能违反"。采用 KV 覆盖模型，追踪生死、物品归属、秘密知情、关系状态、环境规则等不可违背的事实。（覆盖式更新）
@@ -171,7 +173,8 @@ Before generating, observe the USER and analyze carefully:
       "summary": "1-2句话描述，涵盖丰富信息素，末尾标注楼层(#X-Y)",
       "participants": ["参与角色名"],
       "type": "相遇|冲突|揭示|抉择|羁绊|转变|收束|日常",
-      "weight": "核心|主线|转折|点睛|氛围"
+      "weight": "核心|主线|转折|点睛|氛围",
+      "causedBy": ["evt-12", "evt-14"]
     }
   ],
   "newCharacters": ["仅本次首次出现的角色名"],
@@ -211,6 +214,10 @@ Before generating, observe the USER and analyze carefully:
 - events.id 从 evt-{nextEventId} 开始编号
 - 仅输出【增量】内容，已有事件绝不重复
 - keywords 是全局关键词，综合已有+新增
+- causedBy 规则：
+  - 数组，最多2个；无前因则 []
+  - 只能填 evt-数字（例如 evt-12）
+  - 必须引用“已存在事件”或“本次新输出事件”（允许引用本次 JSON 内较早出现的事件）
 - worldUpdate 可为空数组
 - 合法JSON，字符串值内部避免英文双引号
 - 用小说家的细腻笔触记录，带烟火气
@@ -441,4 +448,4 @@ export async function generateSummary(options) {
     console.groupEnd();
 
     return rawOutput;
-}
+}