refactor: optimize AI payload by reducing token usage and streamline findings structure

app/findings.js

@@ -76,22 +76,26 @@ function fallback(label, findings, e) {
   return findings;
 }
 
+/** 只保留 AI 需要的欄位，減少 token 用量 */
+function toAIPayload(findings) {
+  return findings.map(({ level, role, location, suggestion }) => ({ level, role, location, suggestion }));
+}
+
 /**
  * 呼叫 LLM 進行語意去重，失敗時降級回傳原始 findings
  */
 export async function deduplicateWithAI(findings) {
   if (findings.length === 0) return findings;
 
-  const systemPrompt = `你是一位程式碼審查問題去重專家。
-給你一份問題清單（JSON 陣列），請移除語意重複的問題（即使描述文字不同，但指的是同一個問題）。
-保留等級較高的版本，優先保留 critical > warning > info。
-只回傳去重後的 JSON 陣列，不要有其他文字。`;
+  const systemPrompt = `移除語意重複的程式碼審查問題（JSON 陣列）。保留等級較高者（critical > warning > info）。只回傳去重後的 JSON 陣列。`;
 
   try {
-    const result = await chatJSON(systemPrompt, `以下是問題清單，請去除語意重複的項目：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`);
+    const result = await chatJSON(systemPrompt, JSON.stringify(toAIPayload(findings)));
     if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
       console.log(`  AI 去重: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
-      return result;
+      // 以 location+suggestion 為 key，將原始 findings 的完整欄位（含 is_new）補回
+      const origMap = new Map(findings.map(f => [`${f.location}|${String(f.suggestion).slice(0, 50)}`, f]));
+      return result.map(r => origMap.get(`${r.location}|${String(r.suggestion).slice(0, 50)}`) ?? r);
     }
     throw new Error('AI 回傳空陣列');
   } catch (e) {
@@ -131,22 +135,17 @@ export async function filterFalsePositivesWithAI(findings, exclusions = []) {
   if (findings.length === 0) return findings;
 
   const exclusionHint = exclusions.length > 0
-    ? `\n\n以下是已知的誤報或不需處理的問題清單（供參考，相同檔案路徑且語意相近的問題應一併排除）：\n${JSON.stringify(exclusions, null, 2)}`
+    ? `\n已知誤報（相同路徑且語意相近者一併排除）：\n${JSON.stringify(exclusions.map(({ location, suggestion }) => ({ location, suggestion })))}`
     : '';
 
-  const systemPrompt = `你是一位資深程式碼審查專家，負責判斷審查問題是否為誤報或不需處理。
-給你一份問題清單（JSON 陣列），每筆包含 level、role、location、suggestion。
-請移除以下類型的問題：
-1. 誤報：問題描述與實際程式碼不符（例如：程式碼已正確使用環境變數或 secrets，卻被標記為硬編碼敏感資料）
-2. 不適用：問題在此專案情境下不需處理（例如：CI/CD action 本來就需要透過環境變數傳遞 token）
-3. 與已知誤報清單語意相近的問題（檔案路徑相同且建議內容相似）
-只回傳需要保留的問題 JSON 陣列，不要有其他文字。${exclusionHint}`;
+  const systemPrompt = `判斷以下程式碼審查問題是否為誤報或不適用（如已正確使用 secrets、CI/CD 必要權限等），移除後只回傳需保留的 JSON 陣列。${exclusionHint}`;
 
   try {
-    const result = await chatJSON(systemPrompt, `請判斷以下問題清單，移除誤報或不需處理的問題：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`);
+    const result = await chatJSON(systemPrompt, JSON.stringify(toAIPayload(findings)));
     if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
       console.log(`  AI 誤報過濾: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
-      return result;
+      const origMap = new Map(findings.map(f => [`${f.location}|${String(f.suggestion).slice(0, 50)}`, f]));
+      return result.map(r => origMap.get(`${r.location}|${String(r.suggestion).slice(0, 50)}`) ?? r);
     }
     throw new Error('AI 回傳空陣列或非陣列');
   } catch (e) {