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fix(drift-narrator): B 方案 LLM 驅動智能摘要 — 徹底消滅 str()[:30] 暴力截斷
2026-04-18 下午（台北時區）—— ogt + Claude Opus 4.7 (1M)
根因:
_format_drift_summary() 對 dict/list 型別的 git_value/actual_value
直接呼叫 str()[:30] 暴力截斷,產生像 "[{'name': 'repair-ssh-key', 's"
這種亂碼掉半個 dict key 的亂七八糟輸出,徹底違背「AI 自主化」原則。
B 方案架構決策:
「捨棄 Python 寫死的字串解析邏輯。將原始 Config Diff 結構直接作為
Context,餵給 Hermes/NemoTron,利用 prompt 規定輸出格式,讓 LLM 自己
消化並輸出包含紅黃燈標示的 Top 5 人類易讀摘要。」
實作:
1. _NARRATIVE_PROMPT 重寫 — 要求 LLM 回傳 {narrative, items[]} JSON
- drift items 以 JSON serialize 餵進 prompt（保留 200 字 context）
- items 限 5 筆,HIGH 優先
- summary 30 字繁中口語（非技術 repr）
2. _generate_narrative_and_items() 新方法 — 解析 LLM JSON 並驗證結構
3. _format_drift_for_llm() 新方法 — 結構化 JSON 給 LLM（取代舊 str 版）
4. _render_telegram_body() 新方法 — 組裝乾淨的 Telegram 卡片
範例輸出:
🤖 AI 研判
<LLM 4-5 行敘述>
📊 漂移明細 (HIGH: 1 | MEDIUM: 29)
🔴 spec.template.spec.volumes: 新增 2 項 repair-ssh-key 掛載
🟡 spec.template.spec.serviceAccount: (未設) → awoooi-executor
... 還有 27 項 (按 🔍 查看 Diff)
5. Fallback 強化 — _smart_shorten() + _fallback_items()
LLM 失敗時用型別感知的 Python 摘要（dict/list 顯示大小,不暴力 repr）
移除:
- _format_drift_summary() — 舊的暴力截斷實作
- _generate_narrative() — 只回 string 的舊介面
保留:
- _fallback_narrative() / _format_intent_summary() — 仍有用
- Redis 快取 / trigger 條件 / DB update — 邏輯不變
MVP 階段:
本 commit 只改視覺呈現,沒動 automation_operation_log / ai_collaboration_trace
稽核寫入。等 Telegram 視覺驗證 OK 後再做 Phase 2 加入 DB 稽核。
相關:
- feedback_ai_autonomous_direction.md 北極星原則
- 1ff3405 今早的 JSON 裸奔 hotfix（只修了 narrative,沒修 items）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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