fix(api): 全面清除假信心分數 - 遵循 feedback_confidence_truthfulness.md

🔴 違規修正: 規則匹配/Expert System 不是 AI 分析，confidence 必須 = 0.0

修正檔案:
- agents/action_planner.py: 0.9 → 0.0
- agents/blast_radius.py: 0.85/0.5/0.9 → 0.0
- agents/security.py: 計算公式 → 0.0
- signoz_webhook.py: 0.7 → 0.0
- auto_approve.py: default 0.5 → 0.0
- ci_auto_repair.py: 整個計算函數 → return 0.0
- error_analyzer_service.py: default 0.5 → 0.0
- intent_classifier.py: 計算公式 → 0.0
- openclaw.py: default 0.5 → 0.0
- resource_resolver.py: 0.8 → 0.0
- k8s_naming.py: 0.9/0.7 → 0.0

只有 LLM 真實分析返回的 confidence 才能 > 0

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

apps/api/src/agents/security.py

@@ -279,8 +279,8 @@ class SecurityAgent(BaseAgent[SecurityResult]):
             risk_factors.append("未偵測到明顯風險因素")
             max_risk_score = 2.0  # 基礎低風險
 
-        # 計算信心分數 (規則匹配越多，信心越高)
-        confidence = min(0.95, 0.7 + len(risk_factors) * 0.05)
+        # 🔴 規則匹配，非 AI 分析，信心度設 0
+        confidence = 0.0
 
         # 生成分析摘要
         if max_risk_score >= 8.0: