feat(governance): AI 治理事件處理鏈四軌交付（C/D/B/A）

【十二人專家團隊全景掃描 + 並行四軌實施】

統帥質疑「有讓 12-agent 一起協作嗎」後，依照團隊規則完成全鏈路交付：
onboarder + critic + db-expert + debugger + frontend-designer 並行掃描，
找到 6 大 Gap，再由 fullstack-engineer × 4、refactor-specialist 協作落地。

【Track C — trust_drift 雙寫整併】

兩條獨立寫 event_type=trust_drift 路徑互不呼叫，下游 consumer 拿到雙份資料
無法判定 source-of-truth。整併保留 governance_agent.check_trust_drift（功能
更全：auto-deprecate + Telegram + PG），TrustDriftDetector 降為純統計 lib，
W-6 watchdog 改呼叫 governance_agent。新增 TestSinglePgWritePerDriftScenario
驗證同一 drift 場景只觸發一次 PG 寫入。

  變更：
    - apps/api/src/services/trust_drift_detector.py（lib only，不再寫 PG）
    - apps/api/tests/test_trust_drift_watchdog.py（W-6 改 mock governance_agent）

【Track D — governance_remediation_dispatch 派遣表】

ai_governance_events 是不可變 Event Sourcing，不能塞執行狀態。新建派遣表
作為投影層：1 event → 0..N dispatches，狀態可變、可重試、可審計。

  - PgEnum 5 種 event_type + 7 階段狀態機（pending → dispatched → executing →
    succeeded/failed/cancelled/skipped）
  - 失敗重試 INSERT 新 row（不改舊 row 的 status，保留審計痕跡）
  - Partial unique index ux_grd_one_active_per_event 強制「同事件唯一活躍」
  - 4 個複合 index 支援 worker poll、去重查詢、觀測面板
  - FK 對應 ai_governance_events / playbooks / incidents / approval_records
    全部 SET NULL（avoid cascade lock，但 governance_event 用 RESTRICT）

  變更：
    - apps/api/src/db/models.py（GovernanceRemediationDispatch ORM class）
    - apps/api/migrations/governance_remediation_dispatch_2026-05-03.sql
    - apps/api/src/repositories/governance_remediation_dispatch_repo.py
      （6 個 async 函式 + 3 個自訂例外：DispatchAlreadyActive /
       InvalidStatusTransition / DispatchNotFound）
    - apps/api/src/models/governance_dispatch.py（DecisionContextV1 等 4 schema）
    - apps/api/tests/test_governance_remediation_dispatch.py（29 tests）

【Track B — /governance 頁面】

後端 PR1 三個 endpoint + 前端 PR2-5 完整三 Tab。

PR1 後端：
  - GET /api/v1/ai/governance/events（events_tab，含 event_type/severity/
    狀態/時間範圍篩選 + 分頁）
  - GET /api/v1/ai/governance/queue（queue_tab，含 graceful fallback：
    dispatch 表不存在時回 table_pending=True 不拋 500）
  - GET /api/v1/ai/governance/summary（slo_tab 30d 違反時序圖）
  - severity 映射規則寫死（critic 建議未來移 settings）

PR2-5 前端：
  - /governance 路由 + AppLayout + Compliance Badge 橫幅 + PageTabs
  - SLO Tab：3 KPI 卡片（Syne 28px + StatusOrb + 7d sparkline）+
    30d 違反 stacked BarChart
  - Events Tab：篩選列 + 表格 + inline 展開行（JSON / 修復建議 / 派遣記錄）
  - Queue Tab：HITL 待辦卡片 + 信任度進度條 + 批准/拒絕按鈕（本 PR console.log）
  - Sidebar 加入「AI 治理」入口（ShieldCheck icon）
  - i18n 雙語完整（governance namespace + nav.governance）
  - 7 個新元件：slo-kpi-card / slo-violation-chart / events-table /
    events-filter-bar / event-detail-drawer / queue-item-card / queue-history-tabs

  變更：
    - apps/api/src/api/v1/ai_governance.py（router）
    - apps/api/src/services/governance_query_service.py
    - apps/api/src/models/governance.py（Pydantic V2 schemas）
    - apps/api/tests/test_ai_governance_endpoints.py（21 tests）
    - apps/web/src/app/[locale]/governance/（page + 3 tabs）
    - apps/web/src/components/governance/（7 元件）
    - apps/web/messages/{zh-TW,en}.json（governance namespace）
    - apps/web/src/components/layout/sidebar.tsx（+1 行）
    - apps/api/src/main.py（router include）

【Track A — GovernanceDispatcher 決策融合】

把治理事件接到 remediation 執行器，走北極星方向決策融合（LLM × Playbook trust
× MCP），符合「禁寫死規則」鐵律。

  - 設計鐵律：DecisionFusionAdapter 是新增 wrapper，**不修改任何 Tier 3 檔**
    （decision_manager / learning_service / trust_engine），只 consume 既有 API
  - 三維融合公式：confidence = 0.4×llm + 0.3×playbook_trust + 0.3×mcp_consistency
    （權重加 TODO 標明未來由 AI 自學調整）
  - 三分支決策路徑：
    confidence ≥ 0.85 → auto_dispatch（status=dispatched）
    0.65 ≤ confidence < 0.85 → pending_approval（HITL）
    confidence < 0.65 → skip + log
  - decision_context JSONB 完整記錄三維輸入快照（給未來 fine-tune 用）
  - poll 30s 掃 unresolved 事件，仿 governance loop 模式
  - 重複事件擋去重（呼叫 get_active_for_event）

  變更：
    - apps/api/src/services/governance_dispatcher.py
    - apps/api/src/services/decision_fusion_adapter.py
    - apps/api/tests/test_governance_dispatcher.py（14 tests）
    - apps/api/src/main.py（lifespan task 接 run_governance_dispatcher_loop）

【驗證】

1836 個 unit test 全過（29 skipped 為既有 PG integration env 問題）

【調度教訓 — 已記入 memory】

- vuln-verifier 應在 fullstack-engineer **之前**跑（避免並行讀到已修代碼誤判）
- critic 雙輪審查不可省（第二輪抓到 NaN sentinel + Prom rule 連鎖）
- 北極星「禁寫死規則」搭配 decision-fusion 確實實施

【未動 Tier 3 — 已驗證】

git diff 確認本 commit 完全沒改 decision_manager.py / learning_service.py /
trust_engine.py，只新增 wrapper service consume 既有 API。

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

apps/api/src/models/governance_dispatch.py

@@ -0,0 +1,175 @@
+"""
+GovernanceRemediationDispatch Pydantic Schemas
+================================================
+Wave 2 D: 治理事件修復派遣的輸入/輸出驗證 schema。
+
+用途：
+- DecisionContextV1: JSONB 欄位結構驗證（service 層寫入前必須通過）
+- DispatchCreate:    建立 dispatch 的輸入驗證
+- DispatchResponse:  單筆 dispatch API 回應
+- DispatchListItem:  列表頁輕量回應（含 /governance Queue tab）
+
+設計原則：
+- Pydantic V2（對齊 models/ 目錄）
+- DecisionContextV1 版本化：version 欄位方便 fine-tune pipeline 過濾相容版本
+- 所有時間欄位使用 datetime（含 timezone，台北時區）
+
+2026-05-03 ogt + Claude Sonnet 4.6（亞太）: Wave 2 D db-expert spec 實作
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime
+from typing import Any, Literal
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+
+# =============================================================================
+# DecisionContextV1 — JSONB 欄位驗證（service 層寫入 DB 前強制驗證）
+# =============================================================================
+
+class DecisionContextV1(BaseModel):
+    """治理派遣決策上下文 v1.
+
+    service 層必須用此 model 驗證後序列化為 dict 再寫入 decision_context 欄位。
+    版本欄位方便未來 schema 演進時過濾不相容記錄。
+
+    欄位均 optional：允許部分感官缺失（MCP 呼叫失敗時為 None）。
+    """
+
+    version: Literal["v1"] = Field(
+        default="v1",
+        description="schema 版本，固定為 v1",
+    )
+    trigger_source: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="觸發來源（如 governance_agent / trust_drift_watchdog）",
+    )
+    triggered_metric: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="觸發指標名稱（如 avg_trust_score / hallucination_rate）",
+    )
+    metric_value: float | None = Field(
+        default=None,
+        description="觸發時的指標數值",
+    )
+    threshold: float | None = Field(
+        default=None,
+        description="觸發閾值",
+    )
+    affected_resources: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="受影響的資源列表（如 playbook_id / km_entry_id）",
+    )
+    suggested_action: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="AI 建議的修復動作摘要（≤200 字）",
+    )
+    extra: dict[str, Any] = Field(
+        default_factory=dict,
+        description="其他擴充欄位（預留 forward compatibility）",
+    )
+
+
+# =============================================================================
+# DispatchCreate — 建立 dispatch 的輸入驗證
+# =============================================================================
+
+class DispatchCreate(BaseModel):
+    """建立新 dispatch 的輸入 schema.
+
+    service 層呼叫 create_dispatch() 前先用此 schema 驗證輸入。
+    decision_context 在此層以 DecisionContextV1 驗證，序列化後寫入 DB。
+    """
+
+    governance_event_id: str = Field(
+        description="關聯的 ai_governance_events.id（UUID）"
+    )
+    event_type: Literal[
+        "trust_drift",
+        "knowledge_degradation",
+        "llm_hallucination",
+        "execution_blast_radius",
+        "governance_slo_data_gap",
+    ] = Field(description="治理事件類型")
+    executor_type: str = Field(
+        max_length=80,
+        description="執行器類型（如 playbook_executor / manual / slo_repair）",
+    )
+    playbook_id: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="可選，關聯 playbooks.playbook_id",
+    )
+    incident_id: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="可選，關聯 incidents.incident_id",
+    )
+    approval_id: str | None = Field(
+        default=None,
+        description="可選，關聯 approval_records.id",
+    )
+    decision_context: DecisionContextV1 = Field(
+        default_factory=DecisionContextV1,
+        description="決策上下文（DecisionContextV1 強制驗證）",
+    )
+    max_attempts: int = Field(
+        default=3,
+        ge=1,
+        description="最大重試次數（含首次，必須 >= 1）",
+    )
+    created_by: str | None = Field(
+        default="governance_dispatcher",
+        description="建立者（系統自動派遣時為 governance_dispatcher）",
+    )
+
+
+# =============================================================================
+# DispatchResponse — 單筆 dispatch 完整回應
+# =============================================================================
+
+class DispatchResponse(BaseModel):
+    """單筆 GovernanceRemediationDispatch API 回應."""
+
+    id: str
+    governance_event_id: str
+    event_type: str
+    dispatch_status: str
+    playbook_id: str | None = None
+    incident_id: str | None = None
+    approval_id: str | None = None
+    decision_context: dict[str, Any]
+    executor_type: str
+    attempt_count: int
+    max_attempts: int
+    last_error: str | None = None
+    dispatched_at: datetime
+    started_at: datetime | None = None
+    completed_at: datetime | None = None
+    created_by: str | None = None
+
+    model_config = {"from_attributes": True}
+
+
+# =============================================================================
+# DispatchListItem — 列表頁輕量回應（/governance Queue tab 用）
+# =============================================================================
+
+class DispatchListItem(BaseModel):
+    """列表頁輕量 dispatch 回應.
+
+    僅回傳 Queue / Events tab 所需欄位，避免傳輸完整 decision_context。
+    """
+
+    id: str
+    governance_event_id: str
+    event_type: str
+    dispatch_status: str
+    executor_type: str
+    playbook_id: str | None = None
+    attempt_count: int
+    max_attempts: int
+    dispatched_at: datetime
+    completed_at: datetime | None = None
+
+    model_config = {"from_attributes": True}