feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated)

Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf
problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda,
diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung,
widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum
deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die
Erkennung nicht.

Kern:
- scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings.
  Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache-
  Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas.
- Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3
  günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout).
  Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt.
- KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts-
  Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird
  übersprungen, Scan läuft unverändert weiter.

Integration:
- baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries.
- config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel.
- __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand,
  approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report.
- alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL,
  Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report.
- plain.py: laienverständliche KI-Sätze.

API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als
abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus).

Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte
korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit
Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt).

Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

tests/test_alerter.py

@@ -103,6 +103,23 @@ class TestFormatBody:
         body = _format_body(_report("yellow"))
         assert "python -m scanner" in body
 
+    def test_ai_finding_includes_url_and_reason(self):
+        """Beanstandete Dateien müssen mit URL und Begründung im Body stehen."""
+        rep = _report("yellow")
+        rep["ai_result"] = {
+            "checked": 1, "cache_hits": 0, "api_calls": 1, "skipped": None,
+            "findings": [{
+                "kind": "image", "url": "https://x.de/galerie",
+                "asset_url": "https://x.de/img/bad.jpg", "fingerprint": "a1b2c3d4",
+                "category": "pornography", "severity": "high", "confidence": 0.95,
+                "explanation": "Explizite Darstellung, passt nicht zum Thema.",
+            }],
+        }
+        body = _format_body(rep)
+        assert "https://x.de/img/bad.jpg" in body          # URL der Datei
+        assert "Explizite Darstellung" in body              # Begründung
+        assert "ai-dismiss --hash a1b2c3d4" in body         # Quittier-Hinweis
+
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # send_alert — level filtering