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ADR-085: AI 學習成果不可存在 Cache 架構鐵律確立： - PostgreSQL = System of Record（AI 的永久記憶） - Redis = Warm Cache（加速讀取，TTL 到期從 PG 復原） 核心變更： 1. models.py: 新增 PlaybookRecord / DynamicBaselineRecord / LogClusterRecord ORM 2. base.py: ALTER TABLE playbooks 補加 trust_score / requires_approval_level 等欄位 3. playbook_repository.py: 完整雙寫實作（PG upsert + Redis cache） 4. dynamic_baseline_service.py: Holt-Winters 訓練結果寫入 PG，Redis 只作 24h warm cache 5. log_anomaly_detector.py: Drain3 cluster template 寫入 PG（UPSERT on cluster_id） 6. main.py: 啟動時執行 backfill_redis_to_pg()（Redis → PG 冪等補救） 修正的問題： - Playbook 7天 Redis TTL 到期 → AI 失去所有修復知識 - trust_score EWMA 隨 Redis TTL 歸零 → AI 重新回到初始信任度 0.3 - Holt-Winters 基線 24h TTL → AI 每天重新學習「正常」的定義 - Drain3 cluster 沒有持久化 → AI 把已知 log pattern 反覆當新 pattern Phase 4 新服務（requirements.txt 已加入 statsmodels + drain3 + numpy） Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>