| feat(tests/system): ST 框架新增正向看护能力（skill_activated 程序化断言 + Distractor 沙箱注入）
Co-authored-by: hello_simida<wangyi206@huawei.com>
Co-authored-by: zzZzz__zzZzz<821946509@qq.com>
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feat(tests/system): ST 框架新增正向看护能力（skill_activated 程序化断言 + Distractor 沙箱注入）
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Commit-by: zzZzz__zzZzz;hello_simida
Merged-by: cann-robot
Description: ## 描述
本 PR 在 ST 框架现有的双 Phase 验证（静态结构 + AI 语义评测）基础上，新增 **正向看护（Forward Verification）能力** —— 验证 AI 在多个干扰 skill 同时可用的真实环境中，仍能正确选择并激活目标 skill。同时修复了 ST 文档与实际代码不一致的多处问题，并优化了评测报告的错误展示。
正向看护采用**程序化断言**（不依赖 AI 评审模型）：从导出的 session JSON 中精确匹配 tool=skill 事件的 state.input.name，给出确定性判断。
### 新特性 New Features
- 【tests/system 程序化断言】test_skill_evals.py 新增 [skill_activated] 类型 Expectation：从 ses.json 解析所有 tool=skill 事件的 state.input.name（fallback 到 state.metadata.name），与期望 skill 名严格匹配；失败时列出实际激活的 skill 列表辅助定位。
- 【tests/system Distractor 配置】evals_parser.py 新增解析 case-level ## Config - Distractor skills: a;b;c，sandbox_manager 支持在沙箱 .opencode/skills/ 下同时部署目标 + 多个 distractor skill 的目录树（默认软链接，不重复复制）。
- 【tests/system HTML 正向看护块】conftest.py 新增 _parse_skill_activated_block 钩子，将正向看护失败渲染为紫色专属块：清晰展示"期望激活"vs"实际加载"对比 + 失败原因提示，与普通 contains/file 类失败块视觉区分。
- 【tests/system 示例用例】cases/cann-env-setup_evals.md 新增 Case 7「正向看护 - 多 skill 环境下正确触发目标 skill」：4 个 distractor + [skill_activated] cann-env-setup 断言。
### 特性增强
- 【tests/system 报告优化】所有断言错误改为中文 + 过滤无关 traceback 行，提升评审可读性。
- 【tests/system 配置修复】skill-test.config 的 skill_dirs 路径 model/skills 修正为 model，与实际仓库目录结构对齐。
- 【tests/system 静态验证扩展】test_skill_basic.py 新增 test_eval_cases_distractor_skills_valid —— 校验 distractor skill 名称在仓库中真实存在。
### 文档更新
- 【tests/system ST 设计指南】ST_DESIGN_AND_DEVELOPMENT_GUIDE.md 大幅修订：补充缺失 skill 项、修正用例计数、移除无效引用、新增正向看护章节（+173/-97 行）。
## 关联的Issue
<!-- 暂未关联 Issue -->
## 测试
- **Phase 1 静态验证**：36/36 PASSED（含新增 distractor 字段校验）
- **_validate_skill_activated 单元行为**：6 种场景人工注入 session JSON 验证全部符合预期（命中 input.name / 命中 metadata.name fallback / 加载错误 skill / 未加载任何 skill / 多 skill 命中 / 空 pattern 配置错误）
- **沙箱多 skill 部署**：Case 7 的 1 目标 + 4 distractor 全部在 .opencode/skills/ 下完成软链接部署，SKILL.md 均可达
- **HTML 正向看护块渲染**：手工注入失败 longrepr 后 _parse_skill_activated_block 输出正确包含期望/实际对比与紫色样式
- **main.py 主流程**：Phase 1 → Phase 2 → 归档 zip 编排正常，exit code 反映失败状态
- **evals_parser 字段提取**：Case 7 正确解析出 distractor_skills=[ascendc-task-focus, npu-arch, ascendc-docs-search, ascendc-runtime-debug] 与 [skill_activated] cann-env-setup
## 文档更新
- 更新 tests/system/docs/ST_DESIGN_AND_DEVELOPMENT_GUIDE.md：补充正向看护章节、修正用例计数、移除无效引用。
## 类型标签
<!-- [x] 表示选中 -->
- [x] 🌟 新特性
- [x] ✨ 特性增强
- [ ] 🐛 Bug 修复
- [ ] ⚡ 性能优化
- [x] 🧪 测试用例
- [ ] 📦 构建 / CI
- [x] 📝 文档更新
- [x] 🔧 配置变更
- [ ] ⬆️ 依赖升级
- [ ] 🔒 安全修复
- [ ] ♻️ 代码重构
- [ ] 🧹 代码清理
- [ ] ❓ 其他，请描述：
## 流水线故障排查
<!-- 如果下方的流水线检查未通过，可参考以下指引进行自助修复 -->
> **UT_Test 未通过？**
> 请在下方流水线表格的 **UT_Test** 行，点击右侧的 >>>>> 下载 **CANNBot-skills UT 测试报告**（HTML 格式）。
> 打开报告后，展开页面中的「UT Test 失败修复指南」，复制其中的提示词并粘贴给 Agent，Agent 将根据日志自动定位并修复问题。
See merge request: cann/cannbot-skills!254 | 7 天前 |
