fix: send accumulated answers to LLM grader for follow-up context

- Grader now passes all rounds of user answers to LLM (tagged 第N轮回答)
- LLM can see what was already answered and avoid redundant follow-ups
- Updated all three language prompts with multi-round guidance

server/src/assessment/graph/nodes/grader.node.ts

@@ -96,7 +96,7 @@ export const graderNode = async (
 
 重要提示：
 1. **你必须使用以下语言提供反馈：中文 (Simplified Chinese)**。
-2. 即使用户的回答或知识库内容涉及其他语言，请确保你的反馈和解释依然严格使用中文。不要夹杂日文。
+2. 如果这是多轮追问，用户消息中会包含多轮回答（"第N轮回答："标记），请综合所有轮次判断用户是否已覆盖关键点。已经在前几轮中回答过的内容，不要追问。
 
 问题：${currentQuestion.questionText}
 预期的关键点：${currentQuestion.keyPoints.join(', ')}
@@ -132,7 +132,7 @@ export const graderNode = async (
 
 重要事項：
 1. **フィードバックは必ず次の言語で提供してください：日本語**。
-2. ユーザーの回答やナレッジベースの内容に他の言語（中国語や英語など）が含まれている場合でも、フィードバックと説明は必ず日本語のみで行ってください。中国語が混ざらないよう厳格に注意してください。
+2. 複数回の追質問の場合、ユーザーメッセージには複数ラウンドの回答が含まれます（「第N輪回答：」マーク）。すべてのラウンドを総合して、ユーザーがキーポイントを既にカバーしているか判断してください。前のラウンドで既に回答済みの内容は追質問しないでください。
 
 質問：${currentQuestion.questionText}
 期待されるキーポイント：${currentQuestion.keyPoints.join(', ')}
@@ -168,7 +168,7 @@ Grade the user's answer based on the following question and key points.
 
 IMPORTANT: 
 1. **You MUST provide the feedback in English.**
-2. If the user's answer or knowledge base content references other languages, ensure your feedback and explanation remain strictly in English.
+2. In multi-round follow-ups, user messages contain multiple rounds of answers (marked "第N轮回答：" or "Round N:"). Consider ALL rounds when determining what the user has already covered. Do not ask follow-up questions about content already answered in previous rounds.
 
 QUESTION: ${currentQuestion.questionText}
 EXPECTED KEY POINTS: ${currentQuestion.keyPoints.join(', ')}
@@ -221,6 +221,15 @@ Bad example:
       ? lastUserMessage.content
       : JSON.stringify(lastUserMessage.content);
 
+  let allAnswers = userContentText;
+  if (currentFollowUpCount > 0) {
+    const prevAnswers = state.messages
+      .filter(m => m instanceof HumanMessage)
+      .slice(-(currentFollowUpCount + 1))
+      .map((m, i) => `第${i + 1}轮回答：${typeof m.content === 'string' ? m.content : JSON.stringify(m.content)}`);
+    allAnswers = prevAnswers.join('\n\n');
+  }
+
   console.log('[GraderNode] === START GRADING ===');
   console.log('[GraderNode] User answer length:', userContentText.length);
   console.log('[GraderNode] Question:', currentQuestion?.questionText?.substring(0, 100));
@@ -229,7 +238,7 @@ Bad example:
   try {
   const response = await model.invoke([
     new SystemMessage(systemPrompt),
-    new HumanMessage(userContentText),
+    new HumanMessage(allAnswers),
   ]);
 
   console.log('[GraderNode] LLM invoke completed');