fix: 流程图连线推导加固——个别节点漏 group 时按发射顺序就近归层(carry-forward)

弱模型可能漏标个别节点的 group，原逻辑一漏标就整体放弃推导导致节点平铺。改为漏 group 的
节点沿用前一节点的层级，只有开头无 group / 全程无 group 才回退模型连边。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/flow_extract.py

@@ -346,18 +346,27 @@ def _derive_layered_edges(nodes: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]] |
     返回 None 表示「无法可靠推导」（无 group / 只有一层 / 存在不规则层对），调用方回退模型连边。
     """
     # 按 group 分层，保持每层内节点的原始顺序 + 层的首次出现顺序。
+    # 加固：个别节点漏 group（弱模型可能漏标）→ 按发射顺序**就近归入前一个层级**（carry-forward），
+    # 不再因一个漏标就整体放弃；只有连开头节点都没 group / 全程无任何 group 才放弃。
     order: list[str] = []
     layers: dict[str, list[str]] = {}
+    last_group = ""
+    any_group = False
     for n in nodes:
         g = _as_str(n.get("group"))
+        if g:
+            any_group = True
+            last_group = g
+        else:
+            g = last_group  # 漏 group → 沿用前一节点的层级
         if not g:
-            return None  # 有节点没层级 → 无法分层，回退模型连边
+            return None  # 开头节点就没 group，无法锚定层级 → 回退模型连边
         if g not in layers:
             layers[g] = []
             order.append(g)
         layers[g].append(n["id"])
-    if len(order) < 2:
-        return None  # 只有一层，没有层间连线可推
+    if not any_group or len(order) < 2:
+        return None  # 全程无 group / 只有一层 → 回退模型连边
     out: list[dict[str, Any]] = []
     for k in range(len(order) - 1):
         a = layers[order[k]]