强化 HKO 天文台观测的 AI 解读能力

- HKO instruction 从纯否定句改为正向指导，明确告知 AI 可用数据维度
  （温度、最高/最低温、湿度、10分钟风速风向）
- AI 输入 current 对象新增 wind_speed_kt/wind_dir/humidity 字段，
  HKO 和 METAR 城市均受益
- 提示词统一补充湿度分析要求

web/scan_city_ai_prompt.py

@@ -45,7 +45,7 @@ def build_city_ai_request_json(
         "独立判断该城市今日最高温路径。不要写套利、交易、BUY YES/NO、价格、edge 或 Kelly。"
         f"你的核心输出是：最终最高温点估计、置信区间、置信度、最终判断、{observation_label_zh}、判断依据和风险。"
         "预测方法：首先查看 model_cluster.sources 中的全部模型（含 DEB）的集中区间和中位数作为基线；"
-        "然后重点阅读 metar_context 中的最新观测/报文（温度趋势、风向风速、云量、能见度、露点），"
+        "然后重点阅读 metar_context 和 current 中的最新观测数据（温度趋势、风向风速、湿度、云量、能见度、露点），"
         "根据实测信号独立判断基线应该是上修、下修还是维持，并在 predicted_max 中给出你的独立判断。"
         "DEB 只是模型集群中的一个融合参考，不应该直接照搬为 predicted_max；"
         "你必须综合所有模型 + 观测信号后给出自己的数字，与 DEB 有差异是正常的。"
@@ -211,7 +211,7 @@ def build_city_ai_stream_request(
         f"必须基于最新观测/报文独立判断该城市今日最高温，输出 metar_read_zh、metar_read_en、predicted_max、range_low、range_high、unit、confidence、final_judgment_zh、final_judgment_en、reasoning_zh、reasoning_en 字段，便于前端快速显示{read_label}和最高温预测；"
         "模型一致性和风险清单由后端规则补齐，不要生成这些字段。"
         f"预测方法：先看 model_cluster.sources 中各模型（含 DEB）的集中区间作为基线；"
-        "然后重点阅读 metar_context 中的报文/观测信号——温度趋势、风向风速、云量、能见度——"
+        "然后重点阅读 metar_context 和 current 中的观测信号——温度趋势、风向风速、湿度、云量、能见度——"
         "独立判断 predicted_max 应该落在基线区间的哪个位置（偏上/偏下/中枢），不要直接照搬 DEB 的值。"
         f"{source_instruction}"
         "观测解读必须具体说明观测/报文时间、温度、风向风速、云量/天气/能见度/露点中与温度路径相关的因素；每个字段最多 1-2 句。"