fix(v2): 修复预审模型字段表三处缺陷并留出工具预算余量

- 补 8 个标准字段（还款来源/涉诉/增信/保证金/保险/客户名称），对齐原生方法文档声明的 inputs
- 字段守卫改为比对标准字段表，不再把"标准字段但本次无数据"误判为未知字段
- 向模型下发 standard_fields 并在提示词约束字段名，避免自造派生指标
- 补 insurance./deposit. 维度前缀；方案预算 12→18、120s→180s，版本升 1.1.0

实测（临时库 + DeepSeek）：模型类技能由 failed 转为 partial（部分 unknown 属如实标注），
降级记录为空，工具调用 11 次。字段表三处为代码层改动，对既有库即时生效。
验证：scripts/verify.py 11/11 PASS，531 项单测。

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

backend/services/assistant_model.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from langchain_openai import ChatOpenAI
 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, field_validator
 
 from graph.agent import agent_manager
+from services.assistant_materials import FIELDS
 
 
 class ModelCheck(BaseModel):
@@ -82,6 +83,8 @@ PROMPT = """你是兴邦项目核查助手，必须通过受限工具读取本
 必须读取 read_project_snapshot、read_checks；每个选中方法都用 read_method 读取。
 输出一个JSON对象，只含 findings 和 requirement_response。findings 每项字段为 code（稳定英文码）、title、result
 （pass/issue/unknown/not_applicable）、evidence_ids（真实证据ID数组）、fields（标准字段数组）、suggested_action。
+fields 每项必须**逐字**取自本次任务给出的 standard_fields 列表；不得自造字段名，也不得使用派生指标名
+（如负债率、流动比率）；派生值只能引用程序已计算的 metrics.* 。清单里没有的字段，说明该项无法核查。
 没有依据不得判定pass/issue。缺失资料标unknown，证据只能引用冻结快照。不得引用其他项目经验中的客户信息。
 requirement_response必须是一个普通字符串，不得输出对象或数组；逐项说明是否完成用户要求，无法验证要明确说明。
 示例顶层结构：{"findings": [], "requirement_response": "已读取授权事实并完成核查。"}。不要Markdown围栏。"""
@@ -134,6 +137,7 @@ def invoke(skill, snapshot, checks, rules, requirement, experiences, model_confi
     available = [read_project_snapshot, read_document, read_checks, read_method, read_experiences]
     selected = [t for t in available if t.name in skill["allowed_tools"]]
     task = {"instructions": skill.get("instructions"), "requirement": requirement, "methods": list(skill.get("methods", {})),
+            "standard_fields": sorted(FIELDS.values()),
             "documents": [{"id": d["id"], "name": d["name"]} for d in snapshot["documents"]]}
     prompt = PROMPT
     if feedback:
@@ -153,7 +157,6 @@ def invoke(skill, snapshot, checks, rules, requirement, experiences, model_confi
     if feedback and parsed.experience_proposal is None:
         raise ValueError("模型未返回结构化经验草稿")
     if parsed.experience_proposal:
-        from services.assistant_materials import FIELDS
         proposal = parsed.experience_proposal
         if not proposal.conditions or set(proposal.conditions) - set(FIELDS.values()) or proposal.required_field not in FIELDS.values() or proposal.exception_field not in FIELDS.values() or proposal.required_field in proposal.conditions:
             raise ValueError("经验草稿的触发条件或执行字段无效")
@@ -168,7 +171,11 @@ def invoke(skill, snapshot, checks, rules, requirement, experiences, model_confi
             raise ValueError("模型结论缺少证据")
         if any("document:" + document_evidence[e] not in reads for e in finding.evidence_ids if e in document_evidence):
             raise ValueError("模型引用了尚未读取的材料片段")
-        if set(finding.fields) - set(snapshot["values"]):
-            raise ValueError("模型引用未知字段")
+        # 白名单比的是**标准字段表**，不是"当前恰好有值的字段"：
+        # 后者会把"标准字段但本次无数据"误判成未知字段，与提示词"缺失资料标 unknown"相矛盾。
+        # 仍是封闭白名单——表外字段一样被拒，模型不能自造指标。
+        unknown = sorted(set(finding.fields) - set(FIELDS.values()))
+        if unknown:
+            raise ValueError("模型引用未知字段：" + ",".join(unknown))
         seen.add(finding.code)
     return parsed.model_dump(), {"engine": result["engine"], "tool_calls": count[0], "tools_read": sorted(reads), "model": model_config["name"]}