feat(k8s): add Worker HPA + fix non-AI confidence values

Wave 2 Deployment:
- Worker HPA: min:1 max:3, CPU 70%, Memory 80%
- 前置條件: XCLAIM + terminationGracePeriodSeconds:90 (Wave 1 ✅)
- 比 API/Web 更保守的擴縮策略 (120s up, 600s down)

Confidence Fix:
- 非 AI 分析來源 (fallback/playbook/historical/consensus) 設 confidence=0.0
- 避免混淆 AI 信心度與其他指標 (成功率/相似度)
- 涉及: github_webhook, decision_manager, intent_classifier, learning_service

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

apps/api/src/services/intent_classifier.py

@@ -518,11 +518,11 @@ class IntentClassifier:
         """
         # TODO: 整合 Ollama qwen2.5:1b (Phase 13.4)
         # 預計使用 text 呼叫 Ollama API 進行分類
-        # 目前先返回低信心度 UNKNOWN，規則引擎已能處理大部分情況
+        # 目前先返回 UNKNOWN，規則引擎已能處理大部分情況
         del text  # 預留給 LLM 分類使用，避免 unused-parameter 警告
         return IntentResult(
             intent=IntentType.UNKNOWN,
-            confidence=0.3,
+            confidence=0.0,  # 🔴 LLM 未啟用，非 AI 分析
             method="llm",
             matched_keywords=[],
             detected_resources=[],