## Why

当前热点探测流程存在两个问题：

1. **数据流断裂**：`analyze_and_suggest` 调用 LLM 分析出的结构化数据（热门选题列表、推荐建议）在渲染成 Markdown 后即被丢弃，后续生成环节拿到的 `topic_from_hotspot` 仍是原始搜索关键词，与分析结论完全脱节；分析结果也从未传入 `TopicEngine` 评分体系，导致智能选题引擎无热点输入可用。
2. **完全依赖手动触发**：热点搜索和分析没有自动化机制，需要用户每次手动点击「搜索」和「AI 分析」才能获取最新热点；调度器已具备定时任务能力（`services/scheduler.py`），但从未被用于热点采集，导致系统在无人操作时完全感知不到当前热点变化。

## What Changes

- **保留结构化分析结果**：`analyze_and_suggest` 将 LLM 返回的 `dict` 缓存至模块级状态，UI 层仍显示 Markdown，但结构数据可供后续环节使用
- **修复选题传递逻辑**：将"推荐选题"下拉列表绑定到解析后的 `suggestions`，用户选择某条建议后 `topic_from_hotspot` 填入该建议标题，而非搜索关键词
- **扩大生成参考上下文**：`generate_from_hotspot` 同时接收结构化分析摘要 + 原始搜索片段，替换现有的粗暴 `[:2000]` 截断
- **接入 TopicEngine**：分析完成后将 `hotspot_data` 注入 `TopicEngine.recommend_topics()`，使智能选题 Tab 可获得热点加权推荐
- **自动采集热点**：在调度器中新增定时热点采集任务，按配置的关键词列表和间隔自动执行「搜索 → LLM 分析 → 更新状态缓存」全流程，结果写入 `_last_analysis`，UI 打开时可直接读取最新数据

## Capabilities

### New Capabilities

- `hotspot-analysis-state`：在 `services/hotspot.py` 中维护会话级结构化分析状态（`_last_analysis`），供同模块其他函数读取；提供 `get_last_analysis()` / `set_last_analysis()` 线程安全存取接口
- `hotspot-topic-selector`：在热点探测 UI 中新增"选题下拉"组件，由分析结果的 `suggestions` 动态填充，选中后自动写入 `topic_from_hotspot`
- `hotspot-engine-bridge`：新增 `feed_hotspot_to_engine(hotspot_data, topic_engine)` 函数，将热点分析结果注入 `TopicEngine`，使其 `recommend_topics()` 获得实时热点评分
- `hotspot-auto-collector`：在调度器中新增 `schedule_hotspot_collection(keywords, interval_hours, mcp_url, llm_model)` 函数，按间隔自动执行热点搜索与 LLM 分析，结果写入 `hotspot-analysis-state`；配置项存储于 `config.json` 的 `hotspot_auto_collect` 节点（`enabled`、`keywords`、`interval_hours`）

### Modified Capabilities

- `services-hotspot`：`analyze_and_suggest` 返回值新增结构化分析状态的副作用写入；`generate_from_hotspot` 签名扩展，接受可选的 `analysis_summary` 参数用于增强生成上下文

## Impact

- **代码**：`services/hotspot.py`（主要改动）、`services/scheduler.py`（新增定时采集任务）、`ui/app.py`（新增下拉组件绑定）、`services/topic_engine.py`（调用方新增 hotspot 输入）、`services/config_manager.py`（新增 `hotspot_auto_collect` 配置节点）
- **API**：`generate_from_hotspot` 函数签名向后兼容（新增可选参数）
- **依赖**：无新增外部依赖
- **数据**：分析状态为进程内内存缓存，不持久化；自动采集配置持久化至 `config.json`