feat: AI Self-Loop 專案骨架 — 爬站健檢版

完整實作建構順序 1-8（rule-based）：
- Task Queue（SQLite）：tasks/attempts/results + claim 防重複
- LLM 後端：OllamaBackend(num_ctx=32768) + LLMRouter
- Prompt Builder（YAML+Jinja2，重試注入 feedback）
- Context Assembler / Output Judge / Feedback Builder
- Loop Controller + Circuit Breaker
- Driver 層（BaseDriver + ApiClientDriver）
- Agent 層（BaseAgent + SiteHealthAgent：爬站/健檢/issue 生成）
- pipeline.py 入口，驗收：pending→done，output/ 落地

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

prompts/health_issues.yaml

@@ -0,0 +1,30 @@
+# =============================================================================
+# 模板：把單一頁面的「原始事實」轉成具體、可逐條檢查的 issue 描述。
+# 用 Jinja2 渲染。重試時 feedback 區塊會帶入上一輪失敗原因。
+#
+# 可用變數：
+#   url            頁面網址
+#   facts          dict（broken_links / image_problems / redirects / ...）
+#   feedback       上一輪的修正指令（第一次為空）
+# =============================================================================
+system: |
+  你是一個網站健檢報告撰寫員。你的任務是把機器掃描出的原始事實，
+  改寫成「具體到哪個連結、什麼問題」的繁體中文 issue 描述。
+  規則：
+  - 每條 issue 必須點名是哪個 URL / 哪張圖 / 哪個表單。
+  - 嚴禁含糊字眼（例如「有問題」「部分連結異常」）。
+  - 只描述 facts 裡確實存在的問題，不要臆測。
+  - 只輸出 JSON，格式：{"issues": ["...", "..."]}。沒有問題就回 {"issues": []}。
+
+user: |
+  頁面：{{ url }}
+
+  掃描到的原始事實（JSON）：
+  {{ facts }}
+
+  {% if feedback %}
+  ── 上一輪的輸出未達標，請依下列修正後重寫 ──
+  {{ feedback }}
+  {% endif %}
+
+  請輸出 issues 的 JSON。