feat(audit): 每日活动打点表 —— 修正日活「上线/下线时间」口径

【问题】
上线/下线时间此前取自审计记录（写操作）时间，当天只翻看、没做写操作的人
会被整条漏掉；而取登录时间更错（Refresh Token 有效期 7 天，用户不必每天登录，
会出现「登录次数 0 却操作 35 次」的自相矛盾报表）。

【方案 C+：一天一人一行的小状态表】
- 新增 user_daily_seen(user_id, day, first_seen_at, last_seen_at)，
  迁移 k1l2m3n4o5p6（紧接 j1k2l3m4n5o6）
- 打点挂在 RequestContextMiddleware —— 它是最外层，能覆盖【所有】请求，
  含不被审计的普通 GET。挂审计中间件没用：那里只记写操作，正是漏人的原因
- 节流：进程内缓存，同一用户 2 分钟内只落盘一次，把"每请求一次写库"
  压到"每人每 2 分钟一次"；代价是末次活动时间最多落后 2 分钟
- UPSERT on_conflict_do_update 只刷 last_seen_at，first_seen_at 保持当天首次值
- 打点失败全部吞掉并记日志，绝不影响业务请求

【为什么不复用 audit_logs】
「末次活动」是需要不断 UPDATE 的状态，而审计流水必须只增不改 ——
能改的审计记录等于没有审计价值。写进审计表还会让表随访问量线性膨胀。

【查询合并】
get_daily_usage 改为「活动表 ∪ 审计表」并集：只有活动记录的（只看不操作）
和只有审计记录的（本表上线前的历史数据）都会出现。
上线/下线时间取两者的【最早 / 最晚】而非"活动表优先"——打点有 2 分钟节流、
跨零点或写库失败时可能晚于当天第一次写操作，取 min/max 后结果永不劣于任一来源。

零前端改动、零移动端发版：打点在服务端，PC 与移动端同一套口径、同一张表。

backend/app/models/user_daily_seen.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+"""每日用户活动表 —— 一天一人一行，只记录"今天来过"这件事。
+
+为什么需要它（而不是复用 audit_logs）
+--------------------------------------
+日活报表要的「上线时间 / 下线时间」，两个都不能从审计表直接得出：
+
+1. **上线/下线时间不能取登录时间**：Refresh Token 有效期 7 天，用户不必每天
+   重新登录。按登录算会出现「登录次数 0、上线时间空，但操作次数 35」的
+   自相矛盾报表。
+
+2. **也不能只取写操作时间**：审计中间件只记录写操作（及导出/打印这类敏感读），
+   普通 GET 不入账。当天只翻看、没做写操作的人会被整条漏掉。
+
+3. **更不能把活动记录写进 audit_logs**：
+   · 「上线时间」是**事件**（INSERT 一次即可），但「下线时间」是**状态**
+     （每次活动都要刷新同一个值）。往审计流水里做 UPDATE，等于承认审计记录
+     可以被改写 —— 那审计本身就失去可信度了。
+   · 若改为每个请求 INSERT 一条，表会随访问量线性膨胀。
+
+于是单开一张"可变的小状态表"：一人一天一行，首见 INSERT、其后只
+UPDATE last_seen_at。50 人 × 365 天 ≈ 1.8 万行/年，可忽略。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime
+
+from sqlalchemy import Date, DateTime, String
+from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
+
+from app.models.base import Base
+
+
+class UserDailySeen(Base):
+    """用户在某个北京时间自然日的首末活动时刻"""
+
+    __tablename__ = "user_daily_seen"
+
+    # 联合主键即 UPSERT 的冲突目标，也是"一天一人一行"的保证
+    user_id: Mapped[str] = mapped_column(String(64), primary_key=True)
+    day: Mapped[date] = mapped_column(Date, primary_key=True, comment="北京时间自然日")
+
+    first_seen_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime(timezone=True), nullable=False, comment="当天首次活动时刻",
+    )
+    last_seen_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime(timezone=True), nullable=False, comment="当天末次活动时刻",
+    )