feat(openclaw): 週日 02:00 Meta-Analysis + 全排程表完成

openclaw_strategist_service.py:
- generate_meta_analysis_report(): 從 ai_insights 抽取週統計
  (高頻 SKU / relearn 事件 / 歸檔數) → Gemini 綜合分析 → 雙寫 KM + Telegram

scheduler.py:
- run_openclaw_meta_analysis_task() 排程包裝

run_scheduler.py:
- 週日 02:00 掛入 run_openclaw_meta_analysis_task

P1 三層 Agent 自主學習排程全部完成：
  02:00 DB備份 / 03:00 去重 / 04:00 品質重算
  週一 07:00 週報 / 週日 02:00 Meta-Analysis

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

run_scheduler.py

@@ -50,6 +50,7 @@ def main():
             run_backup_monitor_task,
             run_dedup_batch_task,
             run_quality_rescore_task,
+            run_openclaw_meta_analysis_task,
         )
         logger.info("✅ 排程任務模組載入成功")
     except ImportError as e:
@@ -99,6 +100,9 @@ def main():
     schedule.every().day.at("04:00").do(run_quality_rescore_task)
     logger.info("📅 已設定：每日 04:00 執行 ai_insights 品質分數時間衰減重算")
 
+    schedule.every().sunday.at("02:00").do(run_openclaw_meta_analysis_task)
+    logger.info("📅 已設定：每週日 02:00 執行 OpenClaw Meta-Analysis（AI 系統效能自審）")
+
     logger.info("=" * 60)
     logger.info("✅ 排程器已啟動，等待任務執行...")
     logger.info("=" * 60)

scheduler.py

@@ -1805,6 +1805,18 @@ def run_backup_monitor_task():
         _save_stats('backup_monitor', {"status": "Error", "error": str(e)})
 
 
+def run_openclaw_meta_analysis_task():
+    """每週日 02:00 — OpenClaw 週報 Meta-Analysis（AI 系統學習效能自我審視）"""
+    try:
+        from services.openclaw_strategist_service import generate_meta_analysis_report
+        report = generate_meta_analysis_report()
+        logging.info(f"[Scheduler] [MetaAnalysis] 完成 | 長度={len(report)} 字元")
+        _save_stats('meta_analysis', {"status": "OK", "length": len(report)})
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"[Scheduler] [MetaAnalysis] Meta-Analysis 任務異常: {e}")
+        _save_stats('meta_analysis', {"status": "Error", "error": str(e)})
+
+
 def run_dedup_batch_task():
     """每日 03:00 — ai_insights 去重批次（同 SKU 同 type 同 period 保留最高品質）"""
     try:

services/openclaw_strategist_service.py

@@ -227,6 +227,115 @@ def _notify_telegram_group(report_md: str, period_str: str):
     except Exception as e:
         sys_log.error(f"[OCStrategist] Telegram 週報推送失敗: {e}")
 
+def generate_meta_analysis_report() -> str:
+    """
+    週日 02:00 OpenClaw 綜合 Meta-Analysis。
+    分析本週 AI 系統的「學習模式」與「告警效能」：
+    - 哪些 SKU 反覆觸發告警（高頻威脅）
+    - relearn 事件集中在哪些商品類型
+    - 各 Agent 分工占比（Hermes/NemoTron/OpenClaw 貢獻度）
+    - 對下週 AI 排程策略的建議
+    輸出雙寫 ai_insights（insight_type='meta_analysis'）並推送 Telegram。
+    """
+    sys_log.info("[OCStrategist] 開始產生週日 Meta-Analysis...")
+
+    now = datetime.now()
+    end_dt = now - timedelta(days=1)  # 昨天
+    start_dt = end_dt - timedelta(days=6)
+    start_str = start_dt.strftime("%Y-%m-%d")
+    end_str   = end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
+    period_str = f"{now.year}-W{now.isocalendar()[1]}-meta"
+
+    # 從 DB 抽取本週 ai_insights 統計摘要
+    session = get_session()
+    stats_text = ""
+    try:
+        rows = session.execute(text("""
+            SELECT insight_type, product_sku, COUNT(*) AS cnt, AVG(avg_quality) AS avg_q
+              FROM ai_insights
+             WHERE DATE(created_at) BETWEEN :s AND :e
+             GROUP BY insight_type, product_sku
+             ORDER BY cnt DESC
+             LIMIT 30
+        """), {"s": start_str, "e": end_str}).fetchall()
+
+        relearn_count = session.execute(text("""
+            SELECT COUNT(*) FROM ai_insights
+             WHERE status = 'relearn'
+               AND DATE(updated_at) BETWEEN :s AND :e
+        """), {"s": start_str, "e": end_str}).scalar() or 0
+
+        archived_count = session.execute(text("""
+            SELECT COUNT(*) FROM ai_insights
+             WHERE status = 'archived'
+               AND DATE(updated_at) BETWEEN :s AND :e
+        """), {"s": start_str, "e": end_str}).scalar() or 0
+
+        total_insights = session.execute(text("""
+            SELECT COUNT(*) FROM ai_insights
+             WHERE DATE(created_at) BETWEEN :s AND :e
+        """), {"s": start_str, "e": end_str}).scalar() or 0
+
+        lines = [f"總洞察數：{total_insights} 筆 | relearn 標記：{relearn_count} 筆 | 本週歸檔：{archived_count} 筆"]
+        for itype, sku, cnt, avg_q in rows:
+            sku_str = f"SKU={sku}" if sku else "（無 SKU）"
+            lines.append(f"• {itype} / {sku_str}：{cnt} 次 (avg_quality={avg_q:.2f})")
+        stats_text = "\n".join(lines)
+    except Exception as e:
+        stats_text = f"（DB 統計查詢失敗：{e}）"
+    finally:
+        session.close()
+
+    prompt = f"""
+你是 OpenClaw Gemini — EwoooC 三層 AI 競情系統的元分析師。
+每週日凌晨，你負責審視本週 AI 系統自身的「學習效能」與「告警品質」，
+並對下週的 AI 排程策略提出建議。
+
+### 本週資料區間
+{start_str} ~ {end_str} ({period_str})
+
+### 本週 ai_insights 統計摘要（系統自動產生）：
+{stats_text}
+
+### 請依以下格式產出 Meta-Analysis 報告（繁體中文）：
+# 【EwoooC AI 系統週報 Meta-Analysis】 ({period_str})
+## 一、本週 AI 告警效能總覽
+（總洞察量、各類型占比、品質分布概述）
+
+## 二、高頻威脅 SKU 分析
+（哪些 SKU 反覆觸發告警，是否已超出正常競價範圍）
+
+## 三、relearn 事件洞察
+（哪些商品類型的洞察被推翻，代表什麼市場信號）
+
+## 四、AI 系統調優建議（下週）
+（根據本週數據，建議調整 Hermes 閾值、NIM 配額分配、或 relearn 觸發條件）
+
+語氣：分析師視角，精準、客觀，不誇大。
+"""
+
+    report_md = _call_gemini_flash(prompt)
+    citation_footer = _build_citation_footer(start_str, end_str)
+    if citation_footer:
+        report_md = report_md + citation_footer
+
+    if not report_md.startswith("⚠️ 呼叫 Gemini 失敗"):
+        store_insight(
+            insight_type="meta_analysis",
+            content=report_md,
+            period=period_str,
+            metadata={
+                "start_date": start_str, "end_date": end_str,
+                "generated_by": "Gemini-2.0-Flash",
+                "total_insights": total_insights if 'total_insights' in dir() else 0,
+            },
+        )
+        _notify_telegram_group(report_md, period_str)
+        sys_log.info("[OCStrategist] Meta-Analysis 完成並推送 Telegram")
+
+    return report_md
+
+
 if __name__ == "__main__":
     # 手動測試用
     print(generate_weekly_strategy_report(force_tg_alert=False))