feat: 修复 AI 风险语义并隔离 Mock 数据

开发交接记录.md

@@ -921,3 +921,33 @@ MVP 沿用 IoTDB（现状）；TDengine 作为生产规模化候选（先基准
 
 - 本任务前分支提交为 `1a29def`；回滚可还原 Task 5 提交；
 - WS/AI 改动无数据库 schema 变更；若已部署，恢复旧二进制并重启即可，但需同步回滚客户端 WS 连接方式。
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+## 2026-08-14 整改 Task 6：修复 AI 风险语义并隔离 Mock 数据
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+### 做了什么
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+- AI 服务 `/detect` 响应新增 `modelVersion`、`isMock`、`status`、`abnormalProbability`；`healthy` 高置信度不再贡献异常概率，空检测或 `unknown` 返回 `unknown`，不自动当健康；
+- Go 风险评分改为只消费 AI 异常概率：`RiskInput` 四个组件全部可空，缺失项不填 0；可用权重归一化后输出 `RiskAssessment`（score/level/confidence/modelVersion/ruleVersion/components/missing）；
+- 巡检记录新增 `risk_assessment`、`model_version`、`is_mock` 字段和 `000002_risk_assessment` 迁移；健康画像统计默认排除 mock，Mock 结果不触发微信告警；
+- `APP_ENV=production` 时收到 `isMock=true` 按失败记录并输出 error 日志，避免把联调数据当作生产检测结论；
+- Web/小程序巡检页显示 Mock 标识；交叉验证中空检测/`unknown` 不再被当作 healthy；
+- 新增只读历史评估 SQL `scripts/risk_historical_review.sql`，统计历史 healthy 高置信度记录与风险分布，未执行批量重算。
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+### 设计思路与决策依据
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+- 规格书 AI-INS-002 要求只用 `abnormalProbability` 计算 AI 风险，因此修复了原先取最大 confidence 导致 healthy=0.95 也能得 47.5 分的问题；
+- RISK-002 要求缺失数据不能以 0 冒充正常，所以环境/阶段/整齐度改为指针输入，缺失项进入 `missing` 并在 JSON 中返回 null；
+- 权重沿用 0.5/0.2/0.15/0.15 并标记为 `risk-v2-2026.08.14` 待试点校准规则；`confidence` 只输出 low/medium/unknown，不声称未校准结论为 high；
+- `000007_inspection_idempotency` 未另建迁移，因为 `000001_baseline` 已包含 `idempotency_key` 唯一索引；本次只补风险语义相关字段。
+- 历史旧记录没有 `is_mock` 标识，不能自动判别是否来自 mock；只读 SQL 报告用于人工审阅，未批量重算或改写旧数据。
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+### 验证结果
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+- `scripts/verify.ps1` exit 0：Go test/vet/build、Web test/lint/build、小程序 typecheck/build、APP typecheck/lint、AI pytest 15/15 均通过；
+- 新增测试覆盖 healthy/sick/unknown 异常概率、缺失组件归一化、风险分级边界、AI 响应解析、空检测 unknown、handler 风险输入和迁移版本；
+- 未部署开发服务器，未对现有库执行 `000002` 迁移；历史只读 SQL 报告未执行。
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+### 回滚点
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+- 本任务前分支提交为 `839ba91`；回滚可还原 Task 6 提交；
+- 数据库回滚执行 `migrate -path ... -database ... down 1` 或手工执行 `000002_risk_assessment.down.sql`，可移除新增三列和索引；`risk_score/risk_level` 仍保留，历史数据不回写。