chore: update term configs, skill docs and Python 3.10 compat

- term_change_log: record watch term add history
- term_watchlist: add initial watch terms from cleanup review
- term_aliases: minor update
- filter_context.personal: reorganize interest keywords
- keyword-cleanup-review skill: clarify JSON as formal artifact, markdown as temp review copy
- openclaw_delivery: add Python <3.11 UTC import compat
- daily-keyword-index-design: update suggestion artifact semantics

docs/design/daily-keyword-index-design.md

@@ -326,8 +326,13 @@ LLM 可以帮助做清洗建议，但不适合直接维护主词元库。
 
 skill 不直接修改配置文件，而是生成建议文件，例如：
 
-- `outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.md`
 - `outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.json`
+- `outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.md`
+
+其中建议语义为：
+
+- JSON 是 review / apply 之间的唯一正式建议产物
+- Markdown 是人工临时审阅展示稿，不是长期真相来源
 
 低复杂治理层建议补充三类输入：
 
@@ -403,8 +408,9 @@ skill 不直接修改配置文件，而是生成建议文件，例如：
 2. 程序更新 `daily/YYYY-MM-DD.json`
 3. 程序更新 `term_stats.json`
 4. 每周或人工触发一次词元清洗 skill
-5. skill 输出建议
-6. 人工确认后再更新配置文件
+5. skill 生成 suggestions JSON（正式建议产物）
+6. 如需要人工阅读，再临时生成 Markdown 展示稿
+7. 人工确认后再更新配置文件
 
 ## 14. 与规则引擎的关系
 
@@ -445,7 +451,8 @@ skill 不直接修改配置文件，而是生成建议文件，例如：
 再补治理层：
 
 - 增加词元清洗 skill
-- 输出建议文件
+- 输出建议文件（以 JSON 为正式产物）
+- Markdown 仅作为按需生成的人工展示层
 - 人工确认后更新配置
 
 ### Phase 3
@@ -459,3 +466,9 @@ skill 不直接修改配置文件，而是生成建议文件，例如：
 ## 16. 一句话结论
 
 这套设计选择“只统计日报中的 `keywords`，由程序维护轻量词元库，再由独立 skill 周期性做清洗建议”，目的是在控制数据规模的前提下，为规则配置和长期兴趣演化提供稳定、可审计、可扩展的基础设施。
+
+补充的产物策略是：
+
+- facts/state 长期保留
+- suggestions JSON 作为正式建议产物短期保留
+- review bundle 与 Markdown 展示稿降级为临时工作文件 / 展示层