planning: replace the mandatory pre-turn gate with an agent-invoked plan tool ...

- Phase 2 (critique) retired; observe/MODE and the top-level DIRECT shortcut
  removed (sub-agents keep DIRECT for trivial subtasks)
- replan merged into plan: `reason` (+ updated_goal) packs the re-plan
  context, without a reason it is fresh planning
- both phases call the LLM with think=False — cloud reasoning models leak
  their chain-of-thought into structured output on non-streaming calls —
  and strip the gemma "thought<channel|>" content artifact
- Phase 1 conversation windowed to ~20k chars, newest-first with the
  original task pinned (28.7k-token prompts came back as 1-token output)
- confirmation by COMPLEXITY: the tool result tells the agent to present
  complex plans and wait; sub-agents keep the execute-now injection
- PlanningStatus/PlanReady reach the UI mid-turn via current_event_sink
  (ctx.event_sink is None in the agent loop — events silently never
  reached the WS before)
- agent gate, casual-message detector and adaptive re-plan nudges removed;
  anti_stall keeps only stall detection

Автономность мелких моделей: OUTPUT DISCIPLINE, milestone-todo, перехват финала хода ...

Два последовательных захода над одной проблемой — мелкие модели (12–30B) в navi_code
теряют автономность на трудных шагах: «остановился поболтать» вместо действия и
слишком большое расстояние между пунктами плана.

Заход 1 (З1–З3):
- З1: OUTPUT DISCIPLINE в системном промпте navi_code — «act, don't announce»,
  без few-shot антипримеров. Контракт хода: ответ без tool_calls = конец хода, поэтому
  объявление намерения текстом убивает автономность; правила заставляют вызывать
  инструмент в том же ходе.
- З2: плоский todo + метка группы milestone + декомпозиция. _parse_plan_steps
  возвращает list[tuple[milestone, text]]; milestone — метка группировки (не сущность,
  без статуса), «done» вычисляется при рендеринге; подшаги = больше плоских шагов
  (без вложенности). TUI side-panel группирует по milestone (плоский фолбэк при пустом
  milestone). Plan depth: max 15→20 + правило декомпозиции.
- З3: adaptive re-plan «длинный шаг» — nudge «разбей шаг» при in_progress ≥ порога
  итераций без смены todo (порог 4, раньше общего anti-stall warning на 8).

Заход 2 (шаги 1–3, после cloud-теста 31b vs 12b):
Корневая структурная причина: весь спасательный механизм (anti-stall warning с явным
предложением reflect, adaptive re-plan) живёт только внутри tool-цикла — nudge
инжектируется в pre_turn *следующей* итерации, которой при «остановился поболтать»
нет (ход закрылся по return до post_turn). 31b застревала через «продолжаю
tool-итерации» → дожала до warning → спаслась; 12b — через «замолчала текстом» → мимо
всех nudge.

- Шаг 1: перехват финала хода. Если модель выдала bare-text, но в todo есть открытые
  шаги (pending/in_progress) и лимит не исчерпан — НЕ эмитить StreamEnd, а сохранить
  ассистентский текст в session.context, поставить системный nudge и continue
  (без StreamEnd, без workers — консистентно с multi-iteration tool-турами). Счётчик
  final_interceptions на AgentTurnContext, лимит final_intercept_limit (default 2),
  эскалация жёсткости (мягкий → «second stop»). has_open_steps в todo.py: пустой
  todo → False (защита casual-сообщений), failed/skipped терминальны. Профильные
  флаги final_intercept_enabled/limit в base.py + loader + admin.
- Шаг 2: жёсткий reflect-триггер в промпте — «~3 tool attempts on the same step
  without progress → call reflect IN THIS TURN (tool call, not reasoning aloud)».
- Шаг 3: открыть replan для застревания — «call replan when reflect showed the whole
  approach is dead (not one failed step, but the approach itself)».

Тесты: 874 passed, 1 skipped. Новые — has_open_steps (5), final intercept (5),
milestone-группировка, adaptive long-step nudge, парсер шагов с milestone-маркером.

cloud: navi_code model → gemma4:31b-cloud для тестирования догадки (31b признала
застревание, 12b — нет); .env cloud-host уже gitignored.

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

Step 3: Extract AntiStallMonitor from run_stream() ...

- Create navi/core/anti_stall.py with AntiStallMonitor class
- Encapsulates stall detection (todo progress + repeated tool calls)
- Encapsulates adaptive re-plan (failed todo step detection)
- Provides init() / pre_turn() / post_turn() two-phase interface
- Remove ~50 lines of stall/replan logic from agent.py run_stream()
- Remove _todo_status_snapshot and _todo_failed_steps helpers from agent.py
- Update AgentTurnContext: remove stall fields (now live in AntiStallMonitor)
- Add 13 unit tests for pre_turn and post_turn behavior

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>