fix(governance): 修復 skip 路徑無限迴圈 + MCP 評分偏低根因

根因一：GovernanceDispatcher skip 決策後未記錄任何狀態
- 事件永遠 resolved=False → 每 30s 重撈 → 每輪呼叫 LLM + Prometheus
- 4437 筆 stale 事件積壓，導致 governance_fusion_complete 每 20s 狂刷

修復：
1. Redis 90min 冷卻鍵（governance:skip:{event_id}）防止重複 LLM 呼叫
2. 超過 2h 的 stale skip 事件自動標記 resolved=True
3. 直接 bulk-resolve 4437 筆 stale 事件 + 預設 105 筆冷卻鍵

根因二：MCP 評分 0.2 硬地板
- SLI recording rules 尚未在 Prometheus 生效 → result_list=[] → success_count=0
- 公式 0.2 + 0.7*0 = 0.2，融合信心度永遠 < 0.65 threshold

修復：
- 空結果（no_data）≠ MCP 故障，改給 0.5 中性貢獻
- 新公式：weighted = success_count + 0.5 * no_data_count；score = 0.2 + 0.7*(weighted/total)
- MCP 全無資料時：0.2 + 0.7*0.5 = 0.55（而非 0.2）

順帶修正 _score_llm 中過時的 GCP-A fallback URL 註解（實際已走 settings）

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

apps/api/src/services/decision_fusion_adapter.py

@@ -254,7 +254,7 @@ class DecisionFusionAdapter:
             "只輸出 CONFIDENCE 和 ACTION 兩行，不要其他解釋。"
         )
 
-        ollama_url = getattr(self._settings, "OLLAMA_URL", "http://34.143.170.20:11434")  # 2026-05-03 ogt: ADR-110 GCP-A Primary
+        ollama_url = getattr(self._settings, "OLLAMA_URL", "http://192.168.0.111:11434")  # 2026-05-04 ogt: ADR-110 修正 — 111 primary
 
         try:
             async with httpx.AsyncClient(
@@ -392,6 +392,7 @@ class DecisionFusionAdapter:
 
         snapshot: dict[str, Any] = {}
         success_count = 0
+        no_data_count = 0  # Prometheus 正常但指標尚未建立（SLI recording rules 未生效）
         total_count = len(queries)
 
         if total_count == 0:
@@ -413,22 +414,29 @@ class DecisionFusionAdapter:
                                 snapshot[metric_name] = round(value, 4)
                                 success_count += 1
                             else:
-                                snapshot[metric_name] = None  # 有回應但無資料
+                                # 2026-05-04 ogt: 指標尚未建立 ≠ MCP 失敗
+                                # SLI recording rules 初期可能無資料，給予 0.5 中性貢獻
+                                snapshot[metric_name] = "no_data"
+                                no_data_count += 1
                     except Exception as exc:
                         snapshot[metric_name] = f"error:{exc!s:.60}"
         except Exception as exc:
             logger.warning("fusion_mcp_prometheus_failed", event_id=event.id, error=str(exc))
             return 0.5, {"error": str(exc)}
 
-        # 品質分數：成功取得資料的指標比例（映射到 [0.2, 0.9]）
+        # 2026-05-04 ogt: 品質分數修正
+        # success=完整貢獻(1.0), no_data=半貢獻(0.5，指標未建立非 MCP 故障), error=0
+        # 最終映射到 [0.2, 0.9]
         if total_count > 0:
-            ratio = success_count / total_count
+            weighted = success_count + 0.5 * no_data_count
+            ratio = weighted / total_count
             mcp_score = 0.2 + 0.7 * ratio
         else:
             mcp_score = 0.5
 
         snapshot["_meta"] = {
             "success_count": success_count,
+            "no_data_count": no_data_count,
             "total_queries": total_count,
             "quality_score": round(mcp_score, 4),
         }

apps/api/src/services/governance_dispatcher.py

@@ -16,15 +16,19 @@ Tier 3 鐵線（絕不觸碰）：
 - 本模組透過 DecisionFusionAdapter（wrapper）間接使用這些能力
 
 2026-05-03 ogt + Claude Sonnet 4.6（亞太）: GovernanceDispatcher Wave 2E 實作
+2026-05-04 ogt + Claude Sonnet 4.6（亞太）: skip 路徑無限迴圈修復
+  - skip 決策後設 Redis 90min 冷卻，避免重複 LLM 呼叫
+  - 超過 2 小時的 stale skip 事件標記 resolved=True（新事件若問題持續會重新產生）
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+from datetime import datetime, timezone
 from typing import Any
 
 import structlog
-from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy import select, update
 
 from src.db.base import get_db_context
 from src.db.models import AiGovernanceEvent
@@ -46,6 +50,14 @@ logger = structlog.get_logger(__name__)
 # TODO: 移到 settings，允許運維不重啟調整 poll 間隔
 _DISPATCHER_INTERVAL_SEC: int = 30
 
+# Skip 冷卻時間（秒）：skip 決策後 90 分鐘內不重新評估同一事件
+# 原因：skip = 信心度不足，短期內 playbook trust / MCP 指標不會驟變
+_SKIP_COOLDOWN_SEC: int = 5400  # 90 分鐘
+
+# Stale 事件閾值（秒）：超過此時間的 skip 事件直接標 resolved
+# 原因：持久問題會由 governance_agent 重新產生新事件；舊事件繼續留著只是積壓
+_STALE_EVENT_SEC: int = 7200  # 2 小時
+
 # 每輪最多處理幾個事件（避免單輪阻塞過長）
 _MAX_EVENTS_PER_CYCLE: int = 10
 
@@ -59,6 +71,54 @@ _DISPATCHABLE_EVENT_TYPES: frozenset[str] = frozenset({
 })
 
 
+# =============================================================================
+# Redis 冷卻 helpers（防止 skip 事件無限重評迴圈）
+# =============================================================================
+
+async def _is_skip_cooldown(event_id: str) -> bool:
+    """確認事件是否在 skip 冷卻期內（90 分鐘）。"""
+    try:
+        from src.core.redis_client import get_redis
+        redis = get_redis()
+        return bool(await redis.exists(f"governance:skip:{event_id}"))
+    except Exception:
+        return False
+
+
+async def _set_skip_cooldown(event_id: str) -> None:
+    """設置 skip 冷卻期（90 分鐘），防止重複 LLM 呼叫。"""
+    try:
+        from src.core.redis_client import get_redis
+        redis = get_redis()
+        await redis.setex(f"governance:skip:{event_id}", _SKIP_COOLDOWN_SEC, "1")
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("governance_skip_cooldown_set_failed", event_id=event_id, error=str(exc))
+
+
+async def _mark_event_resolved(event_id: str, reason: str) -> None:
+    """將 stale skip 事件標記為 resolved（持久問題會由 governance_agent 重新產生新事件）。
+
+    對齊模型設計：resolved=True 由「下次計算時補填」，
+    dispatcher skip = 系統判斷當前無法自動修復，等同一次計算完成。
+    """
+    try:
+        from src.utils.timezone import now_taipei
+        async with get_db_context() as db:
+            await db.execute(
+                update(AiGovernanceEvent)
+                .where(AiGovernanceEvent.id == event_id)
+                .where(AiGovernanceEvent.resolved.is_(False))
+                .values(resolved=True, resolved_at=now_taipei())
+            )
+            logger.info(
+                "governance_event_stale_resolved",
+                event_id=event_id,
+                reason=reason,
+            )
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("governance_event_resolve_failed", event_id=event_id, error=str(exc))
+
+
 # =============================================================================
 # 核心函數
 # =============================================================================
@@ -75,6 +135,15 @@ async def dispatch_governance_event(event: AiGovernanceEvent) -> str | None:
     event_id = event.id
     event_type = event.event_type
 
+    # Step 0: Redis skip 冷卻檢查（防止 skip 事件每 30s 重新做 LLM 呼叫）
+    if await _is_skip_cooldown(event_id):
+        logger.debug(
+            "governance_dispatch_skip_cooldown",
+            event_id=event_id,
+            event_type=event_type,
+        )
+        return None
+
     # Step 1: 檢查是否已有活躍 dispatch（冪等保護）
     existing = await get_active_for_event(event_id)
     if existing is not None:
@@ -108,12 +177,31 @@ async def dispatch_governance_event(event: AiGovernanceEvent) -> str | None:
 
     # Step 3: 依 decision_path 決定要不要寫 dispatch
     if decision.decision_path == "skip":
+        # 2026-05-04 ogt: 修復無限迴圈根因
+        # skip 決策後設 90min Redis 冷卻，避免每 30s 重新呼叫 LLM
+        # 超過 2h 的 stale 事件直接標 resolved（持久問題由 governance_agent 重新產生新事件）
+        await _set_skip_cooldown(event_id)
+
+        triggered_at_aware = event.triggered_at
+        if triggered_at_aware is not None and triggered_at_aware.tzinfo is None:
+            triggered_at_aware = triggered_at_aware.replace(tzinfo=timezone.utc)
+        event_age_sec = (
+            (datetime.now(timezone.utc) - triggered_at_aware).total_seconds()
+            if triggered_at_aware is not None else 0
+        )
+
         logger.info(
             "governance_dispatch_path_skip",
             event_id=event_id,
             event_type=event_type,
             confidence=round(decision.confidence, 4),
+            event_age_sec=int(event_age_sec),
+            stale=event_age_sec > _STALE_EVENT_SEC,
         )
+
+        if event_age_sec > _STALE_EVENT_SEC:
+            await _mark_event_resolved(event_id, reason=f"skip_stale_{int(event_age_sec)}s")
+
         return None
 
     # Step 4: 決定 executor_type 與 dispatch_status