feat: KI-Absicherung gegen Falsch-Negative bei Dienstausfall

Bisher: Konnte die KI kein Verdikt liefern (alle Modellstufen scheitern),
ging der Inhalt still als grün durch — für ein Sicherheitswerkzeug ein
Falsch-Negativ-Risiko ("konnte nicht prüfen" ≠ "sauber").

Zwei Maßnahmen:
1. Retry: _classify wiederholt die ganze Modell-Kette bei Komplettausfall
   bis max_retries (Default 1) mit Backoff — fängt transiente Aussetzer ab.
2. Tracking: nicht prüfbare Inhalte landen in ai_result["unchecked"] (statt
   stillem skip) und werden sichtbar in Terminal, Report (Markdown), diff-only
   und E-Mail — jeweils mit URL. score_ai_findings nimmt sie als Grund auf;
   mit unchecked_level="yellow" heben sie das Level auf mindestens Gelb an
   (Default "warn" = nur Hinweis, Ampel unberührt).

Config: max_retries, retry_backoff_seconds, unchecked_level (ai_analysis).
Tests: 230 grün (+ Retry-Recovery, unchecked-Tracking, unchecked_level).

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

scanner/alerter.py

@@ -124,6 +124,13 @@ def _format_body(report: dict) -> str:
                 lines.append(f"      Begründung: {f['explanation']}")
             if f.get("fingerprint"):
                 lines.append(f"      Quittieren: python -m scanner ai-dismiss --hash {f['fingerprint']}")
+    if ai.get("unchecked"):
+        lines += ["", "--- KI-Inhaltsanalyse: NICHT geprüfte Inhalte ---",
+                  "  Achtung: Der Prüfdienst war nicht erreichbar. „Nicht geprüft“ ≠ „sauber“ —"
+                  " bitte beim nächsten Lauf erneut prüfen."]
+        for u in ai["unchecked"]:
+            ziel = u.get("asset_url") or u.get("url", "?")
+            lines.append(f"  [{u.get('kind', '?')}] {ziel}")
 
     lines += [
         "",