feat(users): SSO-Nutzer-Personalisierung + Admin-Endpunkte

Hintergrund: SSO-Nutzer (va.linix.de) werden bereits beim ersten Besuch
automatisch registriert, hatten aber keinen echten Namen im LLM-Kontext
und konnten vom Admin nicht vorbereitet werden.

Änderungen:
- ws.py + chat.py: Nutzeridentität (display_name + Erinnerungen) wird als
  führende System-Message bei jeder Anfrage injiziert; für anonyme
  Dev-Nutzer (AUTH_ENABLED=false) wird diese Injection übersprungen
- store.py: update_display_name() im ABC und SQLiteStore
- schemas.py: UserUpdate (display_name)
- admin.py:
  - PUT /api/admin/users/{id}: Anzeigenamen eines SSO-Nutzers setzen
  - POST /api/admin/users/{id}/memories: initiale Erinnerungen vorbelegen
- BEDIENUNGSANLEITUNG §7.2: neuer Abschnitt "SSO-Nutzer — automatische
  Registrierung" mit vollständigem Workflow; §7.3/7.4 neu nummeriert;
  Anhang B.5 mit neuen Endpunkten ergänzt

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

app/api/ws.py

@@ -27,7 +27,7 @@ from app.dependencies import (
     build_orchestrator,
     resolve_output_endpoint,
 )
-from app.store import SessionOwnershipError
+from app.store import ANONYMOUS_USER_ID, SessionOwnershipError
 from app.audio.vad import EnergyVAD
 from app.core.memory_extractor import maybe_schedule_extraction
 from app.quota import enforce_quota, record_usage, QuotaExceededError
@@ -71,11 +71,15 @@ async def _run_turn(websocket, store, user, session_id, route, orchestrator, out
     )
     memories = store.get_memories(user.id)
     llm_context = list(conversation)
+    user_context_parts = []
+    if user.id != ANONYMOUS_USER_ID:
+        user_context_parts.append(f"Du sprichst mit {user.display_name}.")
     if memories:
-        memory_text = "Was du ueber den Nutzer weisst:\n" + "\n".join(
-            f"- {m.content}" for m in memories
+        user_context_parts.append(
+            "Was du ueber den Nutzer weisst:\n" + "\n".join(f"- {m.content}" for m in memories)
         )
-        llm_context = [{"role": "system", "content": memory_text}] + llm_context
+    if user_context_parts:
+        llm_context = [{"role": "system", "content": "\n".join(user_context_parts)}] + llm_context
 
     # Notfall-Erkennung zuerst (immer eskalieren, auch bei Quota-Limit).
     emergency = handle_emergency(user, text, store)