执行分析器：session_end 时分析任务执行质量。

作为 CMDC Plugin 运行，订阅事件：

• :session_start — 从 ctx.config.skills 记录本次会话装载的 Skill 列表 （对应 OpenSpace「已选中 Skills」）。
• {:before_prompt, text} — 累积用户消息，供 LLM 分析。
• {:after_response, msg} — 累积助手回复，供 LLM 分析。
• {:after_tool, ...} — 累积工具调用成败，用于生成 tool_issues。
• :session_end — 产出 ExecutionAnalysis，驱动 QualityTracker 更新、 写回 Store，并发出 :skill_analysis_completed（可选触发 Evolver）。

配置

{CMDCSkillEngine.Analyzer,
  analysis_model: "openai:gpt-4o-mini",  # nil/"builtin"/"manual"/"rule" 走规则
  enabled: true,                         # 主开关
  auto_evolve: false,                    # true 时把 suggestions 交给 Evolver
  llm_opts: [
    analysis_timeout: 15_000,
    generate_fn: nil                     # 测试可注入 stub
  ]
}

分析策略

• 规则分析（默认）：统计 tool_results 的成败 + selected_skill_ids 是否 至少一次成功调用 → 推断 task_completed；evolution_suggestions 基于 工具失败或 Skill 未命中的启发式规则产出。
• LLM 分析：analysis_model 配置成 LLM model spec（如 "openai:gpt-4o-mini"） 时，在 :session_end 调 CMDCSkillEngine.Analyzer.LLM.analyze/2 产出 结构化 ExecutionAnalysis。任何失败自动降级到规则分析。

设计决策

• Skill 选中信号：CMDC 会在 Config.skills 里保存本次会话 Selector 选中的 Skills；这是 :session_end 时唯一稳定的 selected_skills 数据源， 不需要改动 CMDC Core。
• 降级兜底：LLM 不可用时（超时 / HTTP 失败 / schema 反序列化出错）永远 不会打断 agent 正常结束流程，只是回退到启发式规则。