F1-F10: audit fixes (dimension normalize, passingScore scale, DB defaults, onDelete, item status filter, timeout event type, userId privacy) + generator.node.ts strict prompt rules (anti-hallucination)

server/src/assessment/graph/nodes/generator.node.ts

@@ -89,12 +89,18 @@ export const questionGeneratorNode = async (
     .map((q, i) => `Q${i + 1}: ${q.questionText}`)
     .join('\n');
 
-  const systemPromptZh = `你是一位专业的知识评估专家。请根据提供的知识库片段生成 1 个唯一的测试题目。
+  const systemPromptZh = `你是一位严格的知识评估专家。你必须**仅基于**下方提供的知识库内容来生成测试题目。
+
+### 核心铁律（违反将导致题目无效）：
+1. **所有题目必须直接来源于提供的知识库内容**，每个题目必须能找到对应的原文依据
+2. **绝对禁止**编造知识库内容中未提及的概念、术语、流程或数据
+3. **绝对禁止**使用你自身知识库中的内容来编造题目
+4. 如果知识库内容不足以出题，诚实地报告而不是编造
 
 ### 强制性语言规则：
-**必须使用中文 (Simplified Chinese) 进行回复**。即使知识库内容是英文或其他语言，问题(question_text)和关键点(key_points)也必须使用中文。
+**必须使用中文 (Simplified Chinese) 进行回复**。
 
-### 强制性多样性规则：
+### 多样性规则：
 ${rulesZh}
 
 ### 禁止重复列表（已出过）：
@@ -111,15 +117,21 @@ ${hasKeywords ? `目标关键词：${keywordText}\n` : ''}出题风格：${style
     "key_points": ["点1", "点2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] 引用原文..."
+    "basis": "【必须填写】从知识库中引用与此题相关的原文内容，用引号标注来源段落"
   }
 ]`;
 // dimension取值：prompt=提示词, llm=LLM原理, ide=IDE协作, devPattern=开发范式, workCapability=工作能力
 
-  const systemPromptJa = `あなたは専門的なアセスメントエキスパートです。提供されたナレッジベースに基づいて、ユニークな問題を 1 つ作成してください。
+  const systemPromptJa = `あなたは厳格な知識評価の専門家です。提供されたナレッジベースの内容**のみ**に基づいて問題を作成してください。
+
+### 核心鉄則（違反した問題は無効）：
+1. **すべての問題は提供されたナレッジベースから直接導出**し、各問題に原文の根拠が必要
+2. **絶対禁止**：ナレッジベースに記載されていない概念、用語、プロセス、データを作り出すこと
+3. **絶対禁止**：自身の知識ベースの内容を問題として使用すること
+4. 内容が不十分な場合は、正直に報告し、捏造しないこと
 
 ### 言語ルール（最重要）：
-**必ず日本語で作成してください**。提供されたナレッジベースが英語や中国語、その他の言語であっても、質問文(question_text)およびキーポイント(key_points)は必ず日本語で回答してください。中国語が混ざらないように厳格に注意してください。
+**必ず日本語で作成してください**。中国語が混ざらないように厳格に注意してください。
 
 ### 多様性ルール：
 ${rulesJa}
@@ -138,11 +150,17 @@ ${hasKeywords ? `目標キーワード：${keywordText}\n` : ''}出題スタイ
     "key_points": ["ポイント1", "ポイント2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] 引用箇所..."
+    "basis": "【必須】ナレッジベースから関連する原文を引用し、出典段落を明記"
   }
- ]`;
+]`;
 
-  const systemPromptEn = `You are an expert examiner. Generate 1 UNIQUE question based on the provided context.
+  const systemPromptEn = `You are a strict knowledge assessment expert. You MUST generate questions **ONLY** from the provided knowledge base content below.
+
+### Core Rules (violations invalidate the question):
+1. **All questions MUST directly derive from the provided content**, each question requires a verifiable source reference
+2. **ABSOLUTELY FORBIDDEN**: inventing concepts, terminology, processes, or data not in the provided content
+3. **ABSOLUTELY FORBIDDEN**: using your own knowledge to fabricate questions
+4. If content is insufficient, honestly report rather than fabricate
 
 ### Language Rule:
 **You MUST generate the question and key points in English.**
@@ -160,7 +178,7 @@ Return 1 question as a JSON array with format:
     "key_points": ["point1", "point2"],
     "difficulty": "...",
     "dimension": "prompt/llm/ide/devPattern/workCapability",
-    "basis": "[n] citation..."
+    "basis": "【REQUIRED】Cite the specific source text from the knowledge base, noting the source paragraph"
   }
 ]`;
 
@@ -172,10 +190,10 @@ Return 1 question as a JSON array with format:
       ? systemPromptJa
       : systemPromptEn;
   const humanMsg = isZh
-    ? `请使用中文基于以下内容生成题目：\n\n${knowledgeBaseContent}`
+    ? `【知识库内容 - 以下是你出题的唯一依据】\n\n--- 知识库开始 ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- 知识库结束 ---\n\n请严格基于以上内容生成题目。`
     : isJa
-      ? `以下の内容に基づいて、必ず日本語でアセスメント問題を作成してください：\n\n${knowledgeBaseContent}`
-      : `Generate evaluation question in English based on:\n\n${knowledgeBaseContent}`;
+      ? `【ナレッジベース内容 - 以下は出題の唯一の根拠です】\n\n--- ナレッジベース開始 ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- ナレッジベース終了 ---\n\n上記の内容のみに基づいて問題を作成してください。`
+      : `【Knowledge Base Content - Your ONLY source for questions】\n\n--- KB START ---\n${knowledgeBaseContent}\n--- KB END ---\n\nGenerate questions strictly from the above content only.`;
 
   try {
     const response = await model.invoke([