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CD Pipeline / deploy (push) Successful in 2m36s
統帥質疑：「6 頁內容太空洞，要更貼近資料庫裡所有數據」
盤點：DB 有 22 表，6 頁原本只用 5 表（22.7% 利用率）。
本 commit 新接 12 張既有但未用的表。
K-1 host_health（接 +5 表 → 8 表）
- 加 incidents 最近 10 筆詳細（task_name/error_type/嚴重度/狀態/重試/錯誤訊息）
- 加 heal_logs 最近 10 筆（action_type/result/耗時/incident 關聯）
- 加 playbooks 庫排行 TOP 12（success_count/fail_count/成功率/啟用狀態）
- 加 backup_log 7 日歷史（type/status/size/duration/error）
- 加 embedding_retry_queue pending/failed 警示
K-2 ai_calls（接 +3 表）
- 加 24h 每小時呼叫趨勢 bucket（含成本+錯誤+流量分布條）
- 加 by model 細分（不只 provider，到 model 版本級別）TOP 15
- 加 agent_context 最近 10 筆（OpenClaw/Hermes 對話 session preview）
K-3 budget（接 +3 表）
- 加當月 Top 5 燒錢呼叫端（caller × cost ranking）
- 加過去 30 日每日成本 by provider 趨勢表
- 加 ai_price_recommendations 7 日統計（strategy 分布 + 平均信心度）
K-4 promotion_review（接 +2 表）
- 加蒸餾池 30 日 status 分布（不只 awaiting，看 8 種完整流動）
- 加 ai_insights 最近 10 筆已晉升內容預覽
- 加 agent_strategy_weights TOP 12（OpenClaw 學習權重 + 成功率）
K-5 quality_trend（接 +3 表）
- 加 RAG 整體 feedback 1-5 分分布（過去 N 日，星等視覺）
- 加 action_plans status 分布（pending/approved/executed/rejected）
- 加 action_outcomes verdict 分布（effective/neutral/backfired
— ADR-012 閉環學習核心 KPI）
K-6 ppt_audit_history（接 +0 表，但 deeper SQL）
- 加 30 日統計卡（total/passed/failed/error/通過率/總 issue 數/平均信心度）
- 加 Top 10 反覆失敗檔案（30d 失敗次數 + total issues）
- 加 empty state 說明（PPT_VISION_ENABLED=false 時顯示啟用步驟）
DB 利用率對應：
- Phase 38 起點：5 表（22.7%）
- Phase 39-46 累計：12 表（54.5%）
- Phase 47 收官：17 表（77.3%）
新接：playbooks / backup_log / embedding_retry_queue / agent_context /
ai_price_recommendations / agent_strategy_weights / action_plans /
action_outcomes（之前已接：incidents/heal_logs/ai_insights/learning_episodes/
rag_query_log/mcp_calls/ai_calls/host_health_probes/ppt_audit_results）
每頁 widget 數對應：
- host_health: 5 卡 → 11 卡
- ai_calls: 5 卡 → 8 卡
- budget: 4 卡 → 7 卡
- promotion_review: 2 卡 → 5 卡
- quality_trend: 4 卡 → 7 卡
- ppt_audit: 3 卡 → 6 卡
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
