LLM 驱动的执行分析器 —— v0.2 新增。

v0.1 的 CMDCSkillEngine.Analyzer 使用基于规则的启发式（统计工具调用成败） 判定任务是否完成。v0.2 引入本模块，用 ReqLLM.generate_object/4 在会话结束 时让指定模型做结构化 JSON 输出，产生更准确的判断与进化建议。

调用方式

{:ok, analysis} =
  CMDCSkillEngine.Analyzer.LLM.analyze(
    %{
      session_id: "sess-1",
      skills: [%CMDC.Skill{skill_id: "sk_a", name: "a", description: "..."}],
      tool_results: [%{tool: :read_file, success: true}],
      messages: [%{role: :user, content: "summarize foo.md"}]
    },
    model: "openai:gpt-4o-mini",
    analysis_timeout: 15_000
  )

返回 {:ok, %ExecutionAnalysis{}} 或 {:error, reason}。任何失败都应被调用方 捕获并降级到规则 Analyzer，不要向用户报错。

设计约束

• 纯函数入口：不依赖 Plugin state；便于测试、离线回放、手动触发。
• 超时控制：Task.await/2 + analysis_timeout（默认 10s）。
• 幂等：多次调 analyze/2 返回语义相同的 ExecutionAnalysis。
• 失败降级：捕获 exit/throw/error/rescue 返回 {:error, reason}。

Schema（强制）

• task_completed :: boolean()
• execution_note :: String.t()
• tool_issues :: [String.t()]
• skill_judgments :: [%{skill_id, skill_applied, note}]
• evolution_suggestions :: [%{evolution_type, target_skill_ids, category, direction}]

测试注入

• :generate_fn — fn model, messages, schema, opts -> ... end。 返回值可以是 {:ok, %ReqLLM.Response{}}、{:ok, map()} 或 {:error, reason}。 未提供时默认调 ReqLLM.generate_object/4。