fix(solver+execution): Checkpoint-1 假成功修復 + Checkpoint-2 K8s 環境感知

## Checkpoint-1: 假成功根治
- approval_execution.py: execute_approved_action 改返回 bool
  (原返回 None，呼叫端無法判斷 K8s 是否接受指令)
- decision_manager.py auto-execute 路徑: 用 _exec_success 取代硬編 success=True
  修復: K8s 拒絕指令時正確發 ❌ 而非 ✅ 自動修復完成

## Checkpoint-2: K8s 環境感知 (Inventory Pre-flight)
- solver_agent.py: 新增 _fetch_k8s_inventory() — 生成 kubectl 指令前先拉
  kubectl get deployments,statefulsets -n awoooi-prod，將真實名稱清單
  注入 Solver prompt，LLM 必須從清單選擇，防止幻覺（awooiii-api 三個 i）
- 超時 5s 或失敗 → 返回 ""，prompt 顯示警示但不中斷主流程

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

apps/api/src/agents/solver_agent.py

@@ -105,10 +105,17 @@ class SolverAgent(BaseAgent):
                 vote=AgentVote.ABSTAIN,
             )
 
+        # 2026-04-17 ogt + Claude Sonnet 4.6 (Checkpoint-2 環境感知):
+        # 根因：LLM 在無叢集上下文時「盲猜」資源名稱 → awooiii-api（三個 i）→ K8s not found
+        # 修復：生成指令前先拉取實際 Deployment 清單，注入 prompt 讓 LLM 對齊真實名稱
+        # 失敗無害：kubectl 超時或拒絕 → _k8s_inventory 為空 → prompt 仍正常但無鎖定效果
+        _k8s_inventory = await _fetch_k8s_inventory(namespace="awoooi-prod")
+
         prompt = self._build_prompt({
             "hypothesis": top.description,
             "category": top.category,
             "confidence": top.confidence,
+            "k8s_inventory": _k8s_inventory,
         })
 
         # 2026-04-16 ogt + Claude Sonnet 4.6: 傳遞 hypothesis 結構化資料給 OPENCLAW_NEMO
@@ -150,12 +157,20 @@ class SolverAgent(BaseAgent):
         #       → auto_approve Condition 1c 拒絕（無 kubectl 關鍵字）
         #       → blast_radius_calculator 永遠不被調用（fill rate = 0%）
         # 修復：要求 action 必須是真實 kubectl 命令，並提供正確範例
+        # 2026-04-17 ogt + Claude Sonnet 4.6 (Checkpoint-2): 注入 K8s 實際 Deployment 清單
+        # LLM 必須從此清單選擇資源名稱，不可自行編造
+        _inventory = context.get("k8s_inventory", "")
+        _inventory_section = (
+            f"\n🔒 叢集實際 Deployment 清單（awoooi-prod）— 必須從此清單選擇資源名稱：\n{_inventory}\n"
+            if _inventory
+            else "\n⚠️ 無法取得叢集清單，請謹慎填寫資源名稱。\n"
+        )
         return f"""你是 AWOOOI SRE 系統的軍師 Agent，專職修復方案設計。
 
 根因假設：{context.get("hypothesis", "")}
 告警類別：{context.get("category", "")}
 診斷信心：{context.get("confidence", 0.0):.0%}
-
+{_inventory_section}
 你的工作：為此根因提出 1-3 個修復候選方案。
 每個方案必須評估：
 - blast_radius（0-100）：影響範圍（越高 = 風險越大）
@@ -221,6 +236,48 @@ blast_radius 參考：
 # Helpers
 # ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 
+async def _fetch_k8s_inventory(namespace: str = "awoooi-prod", timeout_sec: float = 5.0) -> str:
+    """
+    取得 K8s 叢集實際 Deployment/StatefulSet 清單，供 Solver prompt 注入。
+
+    2026-04-17 ogt + Claude Sonnet 4.6 (Checkpoint-2 環境感知):
+    - 在生成 kubectl 指令前查詢叢集真實資源，防止 LLM 幻覺資源名（如 awooiii-api）
+    - 超時或失敗 → 返回 ""（呼叫端降級為警示模式，不中斷 Solver 主流程）
+    - 只執行唯讀 get 指令，不修改叢集
+
+    Returns:
+        "awoooi-api, awoooi-web, postgres, ..." 格式字串，失敗時返回 ""
+    """
+    import asyncio as _asyncio
+    try:
+        cmd = f"kubectl get deployments,statefulsets -n {namespace} -o jsonpath='{{.items[*].metadata.name}}' 2>/dev/null"
+        proc = await _asyncio.create_subprocess_shell(
+            cmd,
+            stdout=_asyncio.subprocess.PIPE,
+            stderr=_asyncio.subprocess.PIPE,
+        )
+        try:
+            stdout, _ = await _asyncio.wait_for(proc.communicate(), timeout=timeout_sec)
+        except _asyncio.TimeoutError:
+            proc.kill()
+            logger.warning("k8s_inventory_timeout", namespace=namespace, timeout_sec=timeout_sec)
+            return ""
+
+        raw = (stdout or b"").decode("utf-8", errors="replace").strip()
+        if not raw:
+            return ""
+
+        # jsonpath 輸出以空格分隔，轉成可讀逗號格式
+        names = [n.strip() for n in raw.split() if n.strip()]
+        inventory = ", ".join(names)
+        logger.debug("k8s_inventory_fetched", namespace=namespace, count=len(names))
+        return inventory
+
+    except Exception as _e:
+        logger.warning("k8s_inventory_failed", namespace=namespace, error=str(_e))
+        return ""
+
+
 def _extract_candidates(parsed: dict[str, Any]) -> list[CandidateAction]:
     """從 LLM 解析結果提取候選方案（按信心降序）。