feat: Migrate to React Flow and add Fixed + Dynamic category mode

Frontend:
- Migrate MindmapDAG from D3.js to React Flow (@xyflow/react)
- Add custom node components (QueryNode, CategoryHeaderNode, AttributeNode)
- Add useDAGLayout hook for column-based layout
- Add "AI" badge for LLM-suggested categories
- Update CategorySelector with Fixed + Dynamic mode option
- Improve dark/light theme support

Backend:
- Add FIXED_PLUS_DYNAMIC category mode
- Filter duplicate category names in LLM suggestions
- Update prompts to exclude fixed categories when suggesting new ones
- Improve LLM service with better error handling and logging
- Auto-remove /no_think prefix for non-Qwen models
- Add smart JSON format detection for model compatibility
- Improve JSON extraction with multiple parsing strategies

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

backend/app/prompts/attribute_prompt.py

@@ -120,17 +120,26 @@ def get_flat_attribute_prompt(query: str, categories: Optional[List[str]] = None
 
 # ===== Dynamic category system prompts =====
 
-def get_step0_category_analysis_prompt(query: str, suggested_count: int = 3) -> str:
+def get_step0_category_analysis_prompt(
+    query: str,
+    suggested_count: int = 3,
+    exclude_categories: List[str] | None = None
+) -> str:
     """Step 0: LLM 分析建議類別"""
+    exclude_text = ""
+    if exclude_categories:
+        exclude_text = f"\n【禁止使用的類別】{', '.join(exclude_categories)}（這些已經是固定類別，不要重複建議）\n"
+
     return f"""/no_think
 分析「{query}」，建議 {suggested_count} 個最適合的屬性類別來描述它。
 
-【常見類別參考】材料、功能、用途、使用族群、特性、形狀、顏色、尺寸、品牌、價格區間
-
+【常見類別參考】特性、形狀、顏色、尺寸、品牌、價格區間、重量、風格、場合、季節、技術規格
+{exclude_text}
 【重要】
 1. 選擇最能描述此物件本質的類別
-2. 類別之間應該有邏輯關係（如：材料→功能→用途）
+2. 類別之間應該有邏輯關係
 3. 不要選擇過於抽象或重複的類別
+4. 必須建議與參考列表不同的、有創意的類別
 
 只回傳 JSON：
 {{
@@ -213,3 +222,47 @@ def get_step2_dynamic_causal_chain_prompt(
 
 只回傳 JSON：
 {json.dumps(json_template, ensure_ascii=False, indent=2)}"""
+
+
+# ===== DAG relationship prompt =====
+
+def get_step2_dag_relationships_prompt(
+    query: str,
+    categories: List,  # List[CategoryDefinition]
+    attributes_by_category: Dict[str, List[str]],
+) -> str:
+    """生成相鄰類別之間的自然關係"""
+    sorted_cats = sorted(categories, key=lambda x: x.order if hasattr(x, 'order') else x.get('order', 0))
+
+    # Build attribute listing
+    attr_listing = "\n".join([
+        f"【{cat.name if hasattr(cat, 'name') else cat['name']}】{', '.join(attributes_by_category.get(cat.name if hasattr(cat, 'name') else cat['name'], []))}"
+        for cat in sorted_cats
+    ])
+
+    # Build direction hints
+    direction_hints = " → ".join([cat.name if hasattr(cat, 'name') else cat['name'] for cat in sorted_cats])
+
+    return f"""/no_think
+分析「{query}」的屬性關係。
+
+{attr_listing}
+
+【關係方向】{direction_hints}
+
+【規則】
+1. 只建立相鄰類別之間的關係（例如：材料→功能，功能→用途）
+2. 只輸出真正有因果或關聯關係的配對
+3. 一個屬性可連接多個下游屬性，也可以不連接任何屬性
+4. 不需要每個屬性都有連接
+5. 關係應該合理且有意義
+
+回傳 JSON：
+{{
+  "relationships": [
+    {{"source_category": "類別A", "source": "屬性名", "target_category": "類別B", "target": "屬性名"}},
+    ...
+  ]
+}}
+
+只回傳 JSON。"""