feat(activity): add SAS stream_delta API for LLM progressive text (1.2.14)

README.md

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 | `emit(text, ...)` | 写 Run Journal（`activity` / `progress` / `warn` / `debug`） |
 | `step(text)` | `emit(type='activity')` 别名 |
+| `stream_start` / `stream_delta` / `stream_end` | 写 `type=stream` 渐进文本（**不**步进闸门；供 HTML `jiangchang.stream`） |
+| `stream_channel(...)` | 上下文管理器：start → delta → end |
 | `finish(status=..., **fields)` | 写终态事件 + **唯一**向 stdout 输出单行 result JSON |
 | `rpa_step(name)` | 装饰器：闸门 + 进入/成功/失败自动 emit |
 | `checkpoint()` | consult control（不写步骤事件） |
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 | `JobStopped` | 宿主 stop 时抛出 |
 | `job_context(...)` | 可选包裹 main；异常时自动 `finish(failed)` |
 
+### LLM 流式示例（1.2.14+）
+
+```python
+from jiangchang_skill_core.activity import finish, stream_channel
+
+with stream_channel("answer", skill="reply-xmz-knowledge") as ch:
+    for piece in llm_stream(...):  # OpenAI/DeepSeek stream chunks
+        ch.delta(piece)
+
+finish(status="success", skill="reply-xmz-knowledge", message=full_text, answer=full_text)
+```
+
+- `stream_delta` 默认合并短突发（约 50ms / 48 字符）；可用环境变量 `JIANGCHANG_STREAM_COALESCE_MS` / `JIANGCHANG_STREAM_COALESCE_CHARS` 调整，或 `flush=True` 立即写出。
+- 宿主 Task Center **不展示**逐字 `stream` delta；HTML 预览通过 `jiangchang.stream` 订阅。
+
 ### Run Journal 路径（宿主 tail 此文件）
 
 ```