量測解鎖：離線 token 估算＋quality_log 結構化欄位＋escaped-defect 登記

[benwu95]

背景

兩個量測缺口：

1. token harness 因無 API key 停擺：scripts/measure/providers.ts 走真實 REST 呼叫（envKeys/apiKey() 找不到憑證即無法送測）。before hash 已凍結（650fc385）、runbook 完整，但三組報告 pending 至今——所有 context 節省宣稱（如「省 70-80% token」）零實測支撐
2. 準確度指標不存在：現有基建只量成本（harness）與一致性（drift checker），「skill 套件提升實作準確度」目前是 unmeasured 因果宣稱；且已有兩個 escaped defects 前科（init clobber P0、issue prospec 的升級流程並沒有涵蓋完全 #48 以 Grade A 出貨）卻無登記機制

範圍

1. prospec measure 加離線估算 mode：用現成 lib/token-accounting 計 size，無 API key 也能追蹤（真正需要 API 的只有 cache-behavior 量測）。另外，上網搜尋 LiteLLM 能否達成更準確的估算，如果更精準，考慮用 LiteLLM
2. metadata quality_log 加結構化計數欄位：criticals/majors found→fixed、verify 各維度結果——讓品質趨勢可機器聚合
3. escaped-defect 登記約定：bug-fix change 的 metadata 加 introduced_by 欄位回指漏掉它的 change，讓 gate 漏接率可追蹤

明確不做

API key 的配置屬 ops，不在本 issue 範圍（配好後直接跑既有 runbook 即可）。

驗收條件

• 無 key 環境下 prospec measure 可產出 size 報告
• 新 change 的 quality_log 帶結構化欄位（schema 驗證）
• introduced_by 欄位有格式約定與範例

來源

稽核報告 03-F3、05（.tasks/chore/scan-by-fable5/，2026-07-03）