feat: tool_call_request/result 拆分为独立 role:tool 消息气泡

- protocol.ts: Message.role 增加 'tool'
- MessageBubble: 新增 tool 角色配置（琥珀色，小写 label 统一）
- MessageList: 新增 extractToolMessages()，将 tool segment
  从 assistant/user 消息中拆分出来作为独立 tool 角色消息
- role label 改为小写（system/user/assistant/tool），字号 text-xs
- demos.ts: e-4 改为 tool_call_result 形式

src/data/demos.ts

@@ -883,15 +883,16 @@ const demoE: PromptEnvelope = {
       ],
       timestamp: now - 280000,
     },
-    // --- Skill 触发：指令以 system 消息形式追加到对话 ---
-    // （而非合并进原有的 System Prompt segment）
+    // --- Skill 触发：指令以 tool_call_result 形式追加到对话 ---
     {
       id: 'e-4',
-      role: 'system',
+      role: 'assistant',
       segments: [
         {
-          kind: 'system_prompt',
-          content: `[/deep-research 已触发]
+          kind: 'tool_call_result',
+          toolName: 'run_skill',
+          success: true,
+          result: `[/deep-research 已触发]
 
 深度研究工作流程：
 1. 分析用户问题，拆解为 3-5 个子问题