feat(safety): zweistufige Notfall-Erkennung mit LLM-Klassifikation
- app/safety/llm_classifier.py: LLM klassifiziert Aeusserungen (medical/self_harm/
help/none) mit Konfidenz-Schwelle, eigener JSON-Prompt, Reasoning aus, temp 0
- emergency.py: Eskalation in _escalate() gebuendelt (Log/Metrik/Webhook, source-Label);
schedule_llm_emergency_check() faehrt Stufe 2 als Hintergrund-Task NUR wenn die
Stichwort-Heuristik nichts fand -> faengt verpasste Formulierungen ohne Mehrlatenz
- /ws/voice schickt bei LLM-Treffer ein nachgelagertes emergency-Event (source=llm)
- Konfig: EMERGENCY_LLM_ENABLED/_PROVIDER/_MIN_CONFIDENCE
- Tests: Parsing, Konfidenz-Schwelle, Skip-bei-Keyword-Treffer, Eskalation+Callback,
disabled, kaputtes JSON
- Doku: README + Architektur-Roadmap (Punkt 6)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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