refine(ai): priority-ordered analysis P1-P4 with quantitative trigger thresholds

src/analysis/ai_analyzer.py

@@ -33,12 +33,25 @@ def get_ai_analysis(weather_insights: str, city_name: str, temp_symbol: str) ->
 【气象特征与事实】
 {weather_insights}
 
-【分析重点】
-1. **动力来源**：对比太阳辐射(W/m²)与最高温出现时间。如果低辐射时段气温冲高，说明是强暖平流，预报往往低估这种惯性。
-2. **阻碍因子**：由于高湿度(>80%)、降水或全阴天气导致的升温失速。
-3. **结算推演**：根据我提供给你的【博弈区间】以及【当前所处时段(是否过了最热期)】推断并告诉我最终结算温度落在哪个区间的希望更大。
-4. **结算边界**：如果当前温度处于 X.5 这种进位/舍位边缘，需特别预警。
-5. **概率参考**：我已经通过数学模型计算好了结算概率分布（见【气象特征与事实】中的"数学概率分布"），请在你的逻辑分析中参考它来判断最终结算方向。
+【分析优先级】（按此顺序逐项检查，前置项可推翻后置项的结论）
+
+P1 **实况节奏**（最高优先级）：
+  - 近2-4条METAR的温度走势：连涨/持平/回落？
+  - 触发阈值：连续2报创新高 → 升温未止；连续2报未创新高且已过峰值窗 → 偏死盘。
+  - 低辐射时段(<100W/m²)仍在升温 → 暖平流驱动，预报往往低估。
+
+P2 **阻碍因子**：
+  - 触发阈值：湿度>80% 且 云量BKN/OVC持续2报 → 判定压温有效。
+  - 降水已出现(非trace) → 强压温。
+  - 若阻碍条件未满足，不可凭"多云"单因子就判断"升温受限"。
+
+P3 **数学概率**：
+  - 参考我提供的结算概率分布，但不可用概率去压过 P1 实况节奏。
+  - 概率是辅助判据，实测趋势是主判据。
+
+P4 **预报背景**（最低优先级）：
+  - DEB融合值和预报可用于判断上沿空间和回落节奏，但当实测已超预报时，不可作为"难以升温"的主论据。
+  - 结算边界：温度处于 X.5 进位线附近时需特别预警。
 
 【输出要求】
 1. **禁止废话**，整体控制在 300 字以内。