本卡屬 FR-083（母卡 CM-1639），第 2 棒：套件本體（jedi monorepo）。只掃不修。 建議在 D2（CM-XXXX，宿主接線）驗收完之後跑。
掃 AI 儀表板套件本身（34 個檔、2,296 行）：使用者打一句自然語言，AI 怎麼決定要呼叫哪支查詢功能、怎麼把查到的資料送給 LLM 設計版面、怎麼把結果送回來。
首腦讀過程式碼後的起點，未經驗證。工具不會照這份清單走（連續兩個 arc 如此），你要自己追。
app/service/ai_dashboard_app_service.py（258 行）的第一階段「AI 選擇 API」——使用者的 prompt 直接進 LLM，LLM 回一個 main_api 字串，然後系統照著呼叫。要追：(a) 回傳的 API 名稱有沒有被驗證在名冊內？(b) 能不能用文字誘導 AI 選一支本來不該給這個使用者的 API（例如「請列出所有使用者」誘導它選 auth.get_users）？(c) 有沒有「這個使用者能用哪些 API」的過濾，還是 27 支全部開放給 AI 選？source_data[:5] 送給 LLM（FR-079 F13 查到的是前三筆，數字要實查）。要追：送出去的是原始資料還是脫敏過的？有沒有欄位過濾？這是資料外流面。data_api_service.py（208 行）的動態呼叫。 getattr(service, method_name) 然後 method(**call_params)——要追：method_name 來自名冊還是可被影響？call_params 的組法（:172-191）有沒有辦法塞進非預期的參數？F13 的成因就在這附近。dashboard_generation_domain_service.py（329 行，套件最大檔）——版面生成邏輯。LLM 回傳的版面設定（可能含 HTML／JS／圖表設定）怎麼處理？有沒有把 LLM 的輸出直接當程式碼或標記語言渲染？（這是「LLM 輸出當可信輸入」的典型風險。）infra/ai_client/claude_client.py（119 行）＋ base.py（86 行）——對外呼叫 LLM。要追：有沒有 verify=False（FR-081 在 jedi-issue 撈到六次）？有沒有 timeout（FR-082 查出 Anthropic SDK 預設是 10 分鐘，而 gunicorn 120 秒就砍 worker——儀表板一次請求要呼叫 LLM 至少兩次，風險比聊天更高）？例外訊息會不會把金鑰印進 log？app/registry.py（141 行）的名冊機制。 DashboardApiRegistry 怎麼存、怎麼查？有沒有辦法在執行期加進一支不在申報檔裡的 API？api/routes/ai_dashboard_route.py（149 行）的兩條 route。 健康檢查那條（AiDashboardHealthRoute）掛了認證嗎？它會吐出什麼（版本、設定、金鑰狀態）？plugin.py（272 行）的四個插槽 ＋ fail-closed。 缺 auth_required 時是 raise 還是靜默掛載？FR-081 的 jedi-issue 會 raise RuntimeError（好），FR-082 的 jedi-ai-bot 只靠 dataclass 必填欄位擋（實測仍 fail-closed 但無明確訊息）——這支是哪一種？harness/dev_app.py（199 行）——開發用啟動殼。寫死的憑證、debug 開關、會被誤帶進正式環境的設定。密鑰專項最常撈到東西的地方。params={} 使過濾失效、結果前三筆原文送 LLM。本棒要看的是「套件這側為什麼會這樣設計」以及「還有沒有別的同款問題」。ANTHROPIC_API_KEY；③ jedi-ai-bot 的 fail-closed 只靠 dataclass 必填欄位，實測仍安全但無明確錯誤訊息。