feat(v1): T-R3 采纳 llmrouter 词边界与失败安全——难度英文标记整词命中 + HF 分类器两级回落

- difficulty：标记表编译拆分——英文标记改词边界正则（修真实误判：'int' 子串
  命中 'print'/'point'、'log' 命中 'logic'、'list' 命中 'listen'），中文标记
  保持子串语义；命中行为对合法用例不变（整词出现照常计数）
- classifier：HuggingFaceClassifier 推理期异常回落内置 RuleClassifier（单次
  推理异常不打垮路由）；build_classifier 的 hf 分支构造失败（ML 依赖缺失/
  模型加载失败）打印提示并回落规则分类器（外置规则照常合并）
- 新增 tests/test_failsafe.py 5 项；全量 43 passed（38+5）

tests/test_failsafe.py

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+"""失败安全与词边界单元测试（T-R3，采纳 llmrouter 设计）。"""
+from router_system.classifier import RuleClassifier, build_classifier
+from router_system.difficulty import estimate_difficulty
+
+
+def test_word_boundary_stops_substring_false_positive():
+    """英文标记整词命中：'int' 不再被 'print'/'point' 误触发 hard。"""
+    diff, score = estimate_difficulty("如何用 print 函数打印结果")
+    # 旧实现 'int' 误命中 print 叠加 如何 -> hard；现在应为 medium 以下
+    assert diff in ("easy", "medium")
+
+    diff2, _ = estimate_difficulty("请总结这段逻辑代码的思路")
+    # 'sum' 不被 'summary/总结' 类场景误判：'逻辑' 含 'log' 也不再整词误命中
+    assert diff2 in ("easy", "medium")
+
+
+def test_word_boundary_still_counts_whole_words():
+    """整词出现照常计数：int/log 作为真词仍触发 hard 信号。"""
+    diff, _ = estimate_difficulty("explain how to implement int overflow and log parsing in depth")
+    assert diff in ("medium", "hard")
+
+
+def test_chinese_markers_keep_substring_semantics():
+    """中文标记保持子串语义：'证明' 命中 '证明费马大定理'。"""
+    diff, _ = estimate_difficulty("证明费马大定理并推导其推论，给出详细步骤")
+    assert diff in ("medium", "hard")
+
+
+def test_build_hf_falls_back_when_unavailable(monkeypatch):
+    """HF 分类器构造失败（依赖缺失/模型加载失败）安全回落规则分类器。"""
+    def _boom(self, *a, **k):
+        raise RuntimeError("HuggingFaceClassifier 需要安装 ML 依赖")
+    import router_system.classifier as C
+    monkeypatch.setattr(C.HuggingFaceClassifier, "__init__", _boom)
+    clf = build_classifier({"type": "hf", "model": "whatever"})
+    assert isinstance(clf, RuleClassifier)
+    assert clf.classify("用 Python 写一个快速排序函数").domain == "code"
+
+
+def test_hf_runtime_failure_falls_back_to_rules():
+    """推理期异常（torch 缺失/tokenizer 损坏）回落内置规则分类器。"""
+    from router_system.classifier import HuggingFaceClassifier
+    hf = HuggingFaceClassifier.__new__(HuggingFaceClassifier)
+    hf.labels = ["code", "math", "legal", "medical", "general"]
+    hf.confidence_floor = 0.55
+    hf._rule_fallback = RuleClassifier(confidence_floor=0.55)
+    r = hf.classify("用 Python 写一个快速排序函数")  # 本环境无 torch/tokenizer -> 必走回落
+    assert r.domain == "code"