fix(ai): self-check default-off + parsing tollerante (3B reviewer troppo severo)

Author: AndreaPrestia

README.md

@@ -332,7 +332,7 @@ Modelli consigliati (da modificare in `Ai__Model` nel `.env`, poi `docker compos
 - **Tre livelli di guardrail**:
   1. *Input* — pattern regex + FluentValidation rifiutano tentativi di prompt injection ("ignora le istruzioni…", "act as DAN", ecc.), argomenti fuori scope (politica, trading, codice) e individuano segnali di autolesionismo per rispondere con i contatti di supporto.
   2. *Prompt hardening* — system prompt che fissa l'ambito caregiving + sandwich di "regola finale" ripetuta dopo l'input utente; ogni risposta fuori scope deve essere la sentinella `fuori_scopo`.
-  3. *Output* — sentinella + cap di lunghezza + redazione PII; con `Ai__SelfCheckEnabled=true` (default) il modello viene interrogato una seconda volta per dichiarare "questa risposta è coerente?".
+  3. *Output* — sentinella + cap di lunghezza + redazione PII; con `Ai__SelfCheckEnabled=true` il modello viene interrogato una seconda volta per dichiarare "questa risposta è coerente?". Disabilitato di default: su modelli piccoli (3B) il reviewer tende a bloccare risposte legittime; abilitare solo con modelli 8B+.
 - **Persistenza cifrata** di ogni interazione (`AiInteraction`, AES-256-GCM via `IFieldProtector`): l'utente può rileggere input + output dal proprio storico ("Cronologia AI" in Account), l'owner del cerchio vede le interazioni di cerchio degli altri membri (escluse le riflessioni personali).
 - **Feedback** 👍 / 👎 / 🚩 su ogni risposta, salvato come parte dell'interazione (utile per migliorare prompt e modello).
 - **Cache idempotency 1 h** per input identici nello stesso scope (utente+cerchio+funzione): risparmia chiamate e mostra `X-AI-Cache: hit` nella risposta.

backend/src/Accanto.Application/Ai/AiOptions.cs

@@ -38,8 +38,12 @@ public class AiOptions
     /// <summary>Cap finale sul testo della risposta (post-self-check). Taglio + ellipsis.</summary>
     public int MaxOutputChars { get; set; } = 2000;
 
-    /// <summary>Abilita il secondo passaggio LLM di verifica on-topic + safety.</summary>
-    public bool SelfCheckEnabled { get; set; } = true;
+    /// <summary>
+    /// Abilita il secondo passaggio LLM di verifica on-topic + safety.
+    /// Default false: su modelli piccoli (3B) il reviewer tende a marcare come fuori-tema
+    /// risposte legittime di caregiving. Attivare solo con modelli 8B+ ben istruiti.
+    /// </summary>
+    public bool SelfCheckEnabled { get; set; } = false;
 
     /// <summary>TTL (in minuti) della cache idempotency. 0 = disabilitata.</summary>
     public int CacheTtlMinutes { get; set; } = 60;

backend/src/Accanto.Application/Ai/Guardrails/OutputGuardrail.cs

@@ -97,30 +97,52 @@ private async Task<bool> SelfCheckAsync(string responseText, string language, IA
     {
         var isEn = string.Equals(language, "en", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
         var prompt = isEn
-            ? "You are a strict reviewer. Decide if the ASSISTANT REPLY below is strictly about family caregiving " +
-              "and does NOT contain direct medical, legal or financial advice, instructions to perform code, off-topic content, " +
-              "or anything unrelated to caregiving. Answer with ONE word: YES or NO. Nothing else.\n\n" +
+            ? "You review whether the ASSISTANT REPLY below is appropriate for a family-caregiving app. " +
+              "It is APPROPRIATE if it talks about a sick or fragile relative, the caregiver's feelings, " +
+              "updates to share with family, messages to or from doctors, daily care, logistics, emotional support. " +
+              "It is INAPPROPRIATE only if it is clearly off-topic (politics, finance, programming, sexual content) " +
+              "or contains explicit medical/legal/financial advice with prescriptions. " +
+              "Reply with exactly one token: YES (appropriate) or NO (inappropriate). Default to YES if unsure.\n\n" +
               "ASSISTANT REPLY:\n" + responseText
-            : "Sei un revisore severo. Decidi se la RISPOSTA DELL'ASSISTENTE qui sotto è strettamente sul caregiving familiare " +
-              "e NON contiene pareri medici/legali/finanziari diretti, istruzioni di codice, contenuti fuori tema o non pertinenti. " +
-              "Rispondi con UNA sola parola: SI oppure NO. Niente altro.\n\n" +
+            : "Devi valutare se la RISPOSTA DELL'ASSISTENTE qui sotto è adeguata per un'app di caregiving familiare. " +
+              "È ADEGUATA se parla di un familiare malato o fragile, dei sentimenti del caregiver, " +
+              "di aggiornamenti da condividere con la famiglia, messaggi da/per i medici, cura quotidiana, logistica, supporto emotivo. " +
+              "È INADEGUATA solo se è chiaramente fuori tema (politica, finanza, programmazione, contenuti sessuali) " +
+              "o contiene pareri medici/legali/finanziari espliciti con prescrizioni. " +
+              "Rispondi con un solo token: SI (adeguata) oppure NO (inadeguata). Se hai dubbi, rispondi SI.\n\n" +
               "RISPOSTA DELL'ASSISTENTE:\n" + responseText;
 
         try
         {
-            var verdict = await assistant.GenerateAsync(prompt, language, maxTokens: 4, cancellationToken: ct);
-            var token = (verdict.Text ?? string.Empty).Trim().Trim('.', ',', '!', '?', '"', '\'', '`').ToLowerInvariant();
-            // accetta "si"/"sì"/"yes" come pass; tutto il resto = fail (default deny)
-            return token == "si" || token == "sì" || token == "yes";
+            var verdict = await assistant.GenerateAsync(prompt, language, maxTokens: 8, cancellationToken: ct);
+            var raw = (verdict.Text ?? string.Empty).Trim();
+            // Estrai il primo "token alfabetico" (massimo 6 lettere) della risposta del reviewer.
+            // Accetta come PASS qualsiasi inizio con sì/si/yes; come FAIL solo "no"/"non".
+            // Default → PASS (i 3B sbagliano spesso il formato; meglio non bloccare l'utente).
+            var first = new string(raw.TakeWhile(c => char.IsLetter(c) || c == 'ì' || c == 'Ì').Take(6).ToArray())
+                              .ToLowerInvariant();
+            var passed = first.StartsWith("si") || first.StartsWith("sì") || first.StartsWith("yes");
+            var failed = first == "no" || first == "non";
+            if (failed)
+            {
+                _logger.LogInformation("AI self-check verdict NO (raw='{Raw}')", Truncate(raw, 60));
+                return false;
+            }
+            if (!passed)
+            {
+                _logger.LogDebug("AI self-check ambiguous verdict (raw='{Raw}') → default PASS", Truncate(raw, 60));
+            }
+            return true;
         }
         catch (Exception ex)
         {
             _logger.LogWarning(ex, "Self-check LLM call failed; treating as pass to avoid blocking legitimate replies.");
-            // policy: se il self-check è rotto (timeout/network), NON bloccare la risposta dell'utente
             return true;
         }
     }
 
+    private static string Truncate(string s, int max) => string.IsNullOrEmpty(s) || s.Length <= max ? s ?? string.Empty : s[..max] + "…";
+
     public static string OutOfScopeMessage(string language)
         => string.Equals(language, "en", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
             ? "I can only help with family caregiving topics. Try reformulating your request around caregiving for a relative."