docs(session6): Telegram 全面審計 + ADR-072 Bug 清單 + 規格整合

- LOGBOOK: Session 6 Redis DB10 審計結果（8個系統性問題，P0-P2分級）
- ADR-072: AIOps 閉環 Bug 修復清單（drift_interpreter/deployment_name/KM vectorization等）
- 規格文件 v2.2: 確認 Sprint A/B/C + MCP 1-4 + ADR-071 全部完成，標記下一步為 ADR-072

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

docs/LOGBOOK.md

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+## 📍 當前狀態 (2026-04-11 深夜 — Session 6 Telegram 全面審計 + 規格整合)
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+### Session 6 Redis DB10 全面審計發現 (2026-04-11 深夜)
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+**審計範圍**：62 個 DecisionToken、112 個 Incidents、Telegram 告警統計
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+| 發現 | 數字 | 根因 |
+|------|------|------|
+| DecisionToken error | 24/62 | deployment_name = "unknown"（無 component label）→ safety guard 攔截 |
+| DecisionToken ready（無人審核）| 15/62 | approval flow UUID 問題 |
+| 所有告警 = P3/High | 100% | Prometheus rules 未設 severity label |
+| incident type = "custom" | 69/112 | alertname_to_type 只有 9 筆 |
+| KM vectorized = False | 108/112 | RAG 知識庫未累積 |
+| drift_interpreter 失敗 | 100% | nvidia.chat() 返回 NvidiaProviderResult 非 4-tuple |
+| outcome/verification_result = null | 全部 | post-repair 驗證未寫入 |
+
+**ADR-072 Bug 清單建立**：8 個問題，P0/P1/P2 分級
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+**規格文件整合確認**：
+- `docs/superpowers/specs/2026-04-10-infra-rebuild-sprint-abc-design.md` v2.1
+- Sprint A/B/C + MCP Phase 1-4 + ADR-071 A-J 全部 ✅（與 LOGBOOK 吻合）
+- `project_master_workplan.md` 已更新（原來錯誤顯示 🔲）
+- 執行順序確認無邏輯衝突（Section 7 依賴鏈正確）
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+**下一步**：ADR-072 P0 Bug 修復（drift_interpreter + deployment_name resolution）
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 ## 📍 當前狀態 (2026-04-11 — MCP 全驗收完成 + Bug 修復)
 
 ### MCP 全驗收 + Bug 修復 (2026-04-11 深夜)

docs/adr/ADR-072-aiops-bug-fixes.md

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+# ADR-072: AIOps 閉環 Bug 修復清單
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+> **狀態**: 進行中
+> **建立**: 2026-04-11 (台北時間)
+> **背景**: Session 6 對 Redis DB10 + 程式碼全面審計發現 8 個系統性問題
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+---
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+## 背景
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+ADR-070/071 實作完成後，Session 6 對 62 個 DecisionToken、112 個 Incidents 及 Telegram 告警進行全面審計，
+發現 MCP 雖已實作但閉環仍未真正生效。本 ADR 記錄所有發現與修復方案。
+
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+## Bug 清單
+
+### P0 — 立即修復（閉環核心失效）
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+#### BUG-001: drift_interpreter 永久失敗
+- **位置**: `apps/api/src/services/drift_interpreter.py:112`
+- **症狀**: 所有 K8s 漂移解析失敗，`too many values to unpack (expected 4)`
+- **根因**: `response_text, success, _tokens, _cost = await nvidia.chat(...)` — nvidia_provider 已重構為返回 `NvidiaProviderResult` 物件，非 4-tuple
+- **修復方案**: 改用 `drift_narrator_service`（ADR-067 Phase 30，qwen2.5:7b-instruct，已存在）做漂移摘要，完全繞過 nvidia_provider
+- **影響**: 所有 K8s config drift 告警無法生成可讀摘要
+
+#### BUG-002: 自動修復 deployment name 全為 "unknown"
+- **位置**: `apps/api/src/services/decision_manager.py:_auto_execute()` + `apps/api/src/services/incident_service.py:extract_affected_services()`
+- **症狀**: 24/62 DecisionToken = error，safety guard 攔截（`"unknown" in action`）
+- **根因**: HostHighCpuLoad / DockerContainerUnhealthy 等主機層告警只有 `{alertname, host}` label，無 `component`/`job`/`pod` → `extract_affected_services()` 返回 `[]` → target = "unknown"
+- **修復方案**: 在 `_auto_execute()` 執行前，呼叫 K8s MCP `k8s_describe_pod` / `kubectl get pods` 根據 alert 類型動態查詢受影響 Pod，填入 target
+- **影響**: 所有非 K8s 源頭告警的自動修復全部失敗
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+#### BUG-003: nemotron_validation 接受無效 deployment name
+- **位置**: `apps/api/src/services/decision_manager.py:_nemoclaw_second_opinion()`
+- **症狀**: `<deployment_name>`、`HostHighCpuLoad`、`unknown` 等無效值通過 schema 驗證
+- **根因**: 只做 JSON schema 結構驗證，不驗證 deployment name 是否真實存在於 K8s
+- **修復方案**: 加入 K8s MCP `k8s_describe_pod` 存在性檢查，若 deployment 不存在則拒絕並重新分析
+- **影響**: 無效的修復指令被誤判為合法
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+### P1 — 本 Sprint 修復（功能性問題）
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+#### BUG-004: KM vectorization 108/112 = False
+- **位置**: `apps/api/src/services/km_conversion_service.py`
+- **症狀**: RAG 知識庫未累積，飛輪自癒閉環（ADR-068）學習效果為零
+- **根因**: KM 轉換服務呼叫後未確保 embedding 寫入 pgvector（Session 6 確認 `vectorized=False`，`persisted_to_pg=False`）
+- **修復方案**: 修復 `convert()` 後的 embedding 寫入流程，確保 `nomic-embed-text` 768d 向量化並持久化
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+#### BUG-005: 15 ready decisions 無人審核
+- **位置**: incident_id → approval UUID 對應流程
+- **症狀**: 15 個 `status=ready` 的 DecisionToken 長期無審核，Telegram 未發出審核卡片
+- **根因**: approval flow 的 `incident_id` UUID 對應問題
+- **修復方案**: 診斷 `incident_id` 查詢鏈，修復 Telegram 審核卡片未發送的問題
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+#### BUG-006: outcome/verification_result 全 null
+- **位置**: `apps/api/src/services/decision_manager.py:_push_auto_repair_result()`
+- **症狀**: 所有已完成修復無 outcome 記錄
+- **根因**: post-repair 驗證邏輯未寫入 DB outcome 欄位
+- **修復方案**: 修復 `_push_auto_repair_result()` 確保 outcome + verification_result 寫入
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+---
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+### P2 — 下 Sprint 修復（數據品質問題）
+
+#### BUG-007: 所有告警 severity = P3/High（label 缺失）
+- **位置**: `k8s/monitoring/alerts-unified.yml`
+- **症狀**: 所有 62 個 DecisionToken 對應告警都是 P3（mapping: no label → P3）
+- **根因**: Prometheus 告警規則大部分未設 `severity` label
+- **修復方案**: 按告警類型補充 `severity: critical|high|warning|info` label
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+#### BUG-008: 69/112 incidents type = "custom"
+- **位置**: `apps/api/src/api/v1/webhooks.py:1103`（`alertname_to_type` 只有 9 筆）
+- **症狀**: 大部分告警無法觸發對應 Playbook
+- **根因**: `alertname_to_type` mapping 只覆蓋 9 種 K8s 告警，其他全部 → "custom"
+- **修復方案**: 整合 ADR-064 Rule Engine，從 YAML 規則動態推斷告警類型，取代靜態 9 筆 mapping
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+---
+
+## 修復順序
+
+```
+BUG-001 (drift_interpreter) → BUG-002 (deployment_name) → BUG-003 (nemotron_validation)
+→ BUG-004 (KM vectorization) → BUG-005 (approval flow) → BUG-006 (outcome)
+→ BUG-007 (severity labels) → BUG-008 (alertname_to_type)
+```
+
+---
+
+## 驗收標準
+
+| Bug | 驗收 |
+|-----|------|
+| BUG-001 | K8s config drift 告警 → Telegram 出現可讀摘要（非錯誤訊息）|
+| BUG-002 | HostHighCpuLoad 告警 → DecisionToken status = completed（非 error）|
+| BUG-003 | 無效 deployment name → nemotron 拒絕並重新分析 |
+| BUG-004 | 新 Incident 完成後 vectorized = True + persisted_to_pg = True |
+| BUG-005 | ready decisions → Telegram 發出審核卡片 |
+| BUG-006 | 修復完成後 outcome + verification_result 不為 null |
+| BUG-007 | 新告警 severity label 正確 → P0/P1/P2 分級出現 |
+| BUG-008 | HostHighCpuLoad → incident_type = "host_cpu"（非 "custom"）|