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朝 AI 自主化方向 — 9 新 scanner 從 2/9 LLM 提升到 3/9.
compliance_scanner 原本每次 scan 273 snapshots 寫 DB,無任何人可見摘要.
新增:
1. _write_compliance_for_asset_v2 (wrapper):
原 _write_compliance_for_asset 保持不變,v2 版加回傳 asset_warning dict
供上層 LLM 分析用,只有 violations/warnings > 0 才傳回
2. _llm_analyze_compliance_posture (~50 行):
有 warning 時用 OpenClaw 分析整體 posture
輸出 JSON:
- posture_grade: A/B/C/D/F
- posture_summary: 3 句繁中整體態勢敘述
- top_priorities[3]: priority + action + rationale
- risk_level: low/medium/high/critical
- confidence: 0-1
3-path JSON parse fallback (直接 / NemoTron wrapper / description 巢狀)
3. _send_telegram_posture (~40 行):
推每日合規摘要到 SRE group
含評級 emoji (🟢A / 🟡B / 🟠C / 🔴D / ⛔F)
顯示 asset_type 分布 (Top 5 種問題類型統計)
含 AI top 3 priority 動作 + rationale
scan_once 流程:
掃 assets × 7 維 → 收集 warning_assets → LLM 分析 → Telegram 推送
統帥鐵律對齊:
✅ AI 分析 + 人工決策 (Telegram 末行: '人工評估各項修復優先')
✅ 不寫死優先順序 (LLM 根據 warnings 實際分布推)
✅ asset_type 分布統計幫統帥快速定位
Gap 3 進度: 3/8 service 升級 LLM (Hermes + capacity_forecaster + compliance_scanner)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>