[feature] bl speech recognize: support instant hotwords (--vocabulary) and context enhancement (--context)

[Shyujikou]

背景

将 bl speech recognize 接入字幕流水线时，需要提升专有名词（人名、地名、产品名、行业术语）的识别准确率。百炼语音识别提供三种提升方式（官方文档）：

1. 预编译热词 —— 预先创建词汇表，识别时传列表 ID（parameters.vocabulary_id）→ CLI 已支持（--vocabulary-id）✅
2. 即时热词 —— 请求内联传 parameters.vocabulary（{"词": 权重}，权重 1–5 或 50 超级热词），无需预先建表 → CLI 未支持 ❌
3. 上下文增强 —— 非实时识别在 input.context 传领域词表/对话历史（≤400 字符/轮），无需预先建表 → CLI 未支持 ❌

后两种适合字幕、会议纪要这类「词汇随每段音频变化、跨请求复用价值低」的临时性场景，且免费。目前 CLI 用户要么只用 --vocabulary-id（需先走热词管理 API 建表，且 bl 也没有热词列表管理命令），要么绕过 CLI 手写原始异步 API。

期望接口

在 bl speech recognize 上增加两个 flag（参数名以 DashScope 文档为准，以下为建议）：

• --vocabulary '{"Fendouzhe": 5, "whale necropolis": 4}' —— 即时热词，映射 parameters.vocabulary
• --context '<领域词表文本>' —— 上下文增强，映射 input.context 的 user/input_text 消息

已确认的技术事实

目标模型 qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans（华北2北京地域）同时支持即时热词与上下文增强。原始异步 API（POST /api/v1/services/audio/asr/transcription）实测可用：

{
  "model": "qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans",
  "input": {
    "file_urls": ["https://.../audio.m4a"],
    "context": [
      {"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "whale necropolis Fendouzhe Diamantina Zone beaked whale"}]}
    ]
  },
  "parameters": {
    "channel_id": [0],
    "language_hints": ["en"],
    "vocabulary": {"Fendouzhe": 5, "whale necropolis": 4}
  }
}

实测效果（同一段 8.5 分钟视频音频，仅对比是否携带上述参数）：

专有名词	不带热词/上下文	带热词 + 上下文
Fendouzhe	被听成中文「奋斗者」	正确
Xiaotong	被听成 Zautong	正确
无空格连写段	多处（如 thentherearesurfacecurrents...）	0 处

环境

• CLI: bl 1.18.2
• Skill: bailian-cli / bailian-gen / bailian-protocol 1.18.2
• Node: v22.23.2
• OS: macOS 26.6.2 (25G83)
• Region: cn-beijing

相关

--vocabulary-id 需要先创建热词列表，但 bl 目前没有热词列表管理命令（创建/查询/删除 vocabulary）——是否也考虑补充（如 bl speech vocabulary）？