feat(ai-env): write runbooks and prompt context in Japanese, set HITL_LANG=ja

ランブック 11 本と prompts/topology.md・slo.md を日本語で書き直し、
system.md に「根拠と判断理由は日本語で書く」指示を追加した。
Discord ボットの文言も HITL_LANG=ja で日本語になる。
識別子（action id、ラベル、メトリクス名、オブジェクト名）は英語のまま。

vm/ai-env/prompts/slo.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-Availability: avg_over_time(probe_success[5m]) >= 99.5% over the campaign. Latency: api p95 (histogram_quantile(0.95, sum by (le) (rate(demo_http_request_duration_seconds_bucket[5m])))) < 0.5 s. Error ratio: 5xx / all over 5 minutes < 1%.
-Recovery (t_recover) is declared by the harness when the probe succeeds 12 times in a row (3 minutes) and latency and error ratio are back inside the SLO over a 5-minute window.
-Layers: 1 = platform-internal automatic recovery (kubelet restart, ReplicaSet, Argo CD selfHeal, MIG autohealing, compose restart). 2 = your proposal + human approval in Discord, executed by the harness. 3 = human-only (irreversible actions, no approval within 15 minutes, confidence below 0.5).
-Alert rules and what they mean: ProbeDown (probe_success == 0 for 1 min, symptom only), ApiLatencyHigh (p95 > 500 ms for 3 min), ApiErrorRateHigh (5xx > 1% for 3 min), PodCrashLooping (3+ restarts in 5 min; layer 1 first, layer 2 after 5 min), LegacyUnhealthy (fewer than 2 legacy-api instances up; autohealing first, layer 2 after 10 min), DbReplicationLag (lag > 60 s or replay paused), DbPrimaryDown (TCP 5432 failing for 1 min), GitOpsDrift (OutOfSync 5 min; selfHeal handles it).
+可用性: キャンペーン期間を通じて avg_over_time(probe_success[5m]) >= 99.5%。レイテンシ: api の p95（histogram_quantile(0.95, sum by (le) (rate(demo_http_request_duration_seconds_bucket[5m]))))が 0.5 秒未満。エラー率: 5 分間の 5xx / 全リクエストが 1% 未満。
+復旧（t_recover）は、プローブが 12 回連続（3 分）で成功し、かつ 5 分窓のレイテンシとエラー率が SLO の内側に戻ったときにハーネスが宣言する。
+層: 1 = プラットフォーム内部の自動復旧（kubelet の再起動、ReplicaSet、Argo CD selfHeal、MIG autohealing、compose の restart）。2 = あなたの提案 + Discord での人の承認、実行はハーネス。3 = 人だけが行う（不可逆な操作、15 分以内に承認がない場合、確信度 0.5 未満）。
+アラートルールと意味: ProbeDown（probe_success == 0 が 1 分、症状のみ）、ApiLatencyHigh（p95 > 500 ms が 3 分）、ApiErrorRateHigh（5xx > 1% が 3 分）、PodCrashLooping（5 分で 3 回以上の再起動。まず層 1、5 分後に層 2）、LegacyUnhealthy（up な legacy-api インスタンスが 2 未満。まず autohealing、10 分後に層 2）、DbReplicationLag（遅延 > 60 秒、または replay が一時停止）、DbPrimaryDown（TCP 5432 の失敗が 1 分）、GitOpsDrift（OutOfSync が 5 分。selfHeal が処理する）。

vm/ai-env/prompts/system.md

@@ -8,6 +8,7 @@ Role and constraints:
 5. Set confidence honestly. Below 0.5 the case goes to a human without a proposal. Use "unknown" when the evidence does not support any label.
 6. Keep rationale under 200 characters. Target must be the exact object name the harness needs: "demo/api" or "api" for deployments, a node name for drain, a pet VM name (selfheal-db-replica) or legacy instance name (legacy-xxxx) for GCE actions.
 7. Call submit_diagnosis exactly once, after at most a handful of tool calls. Do not write prose answers.
+8. Language: write every free-text field of submit_diagnosis (each evidence entry and the rationale) in Japanese, in the plain style an SRE would use in an incident channel. Keep identifiers as they are: label enum values, action ids, metric names, PromQL, object names, log lines you quote, numbers and units. The runbooks you retrieve are written in Japanese; quote them as they are.
 
 Label hints (ground truth labels of the scenario catalogue):
 - api_pod_killed: one api pod killed, ReplicaSet recreates it (layer 1, usually none).

vm/ai-env/prompts/topology.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-Container layer (AWS Tokyo, kubeadm v1.37, flannel): control plane ip-10-10-0-10 (10.10.0.10, API 6443), workers ip-10-10-10-11, ip-10-10-10-12, ip-10-10-11-11. Namespace demo: Deployment front (2 replicas, nginx) and api (3 replicas, Go) behind ingress-nginx; ALB forwards to NodePort 30080 on the workers; path /api/* -> api, / -> front. Argo CD (namespace argocd) syncs everything from the public gitops repository with selfHeal and prune. Chaos Mesh in namespace chaos-mesh injects faults during campaigns.
-VM layer (GCP Tokyo, subnet 10.20.0.0/20): observability VM selfheal-obs 10.20.0.10 (Mimir 9009, Loki 3100, Tempo 4317, Grafana 3000); harness VM selfheal-harness 10.20.0.11 (runner 8080, blackbox probes, k6 load); AI VM selfheal-ai 10.20.0.12 (this agent); PostgreSQL primary selfheal-db-primary 10.20.0.20 and streaming replica selfheal-db-replica 10.20.0.21 (role app, database app, table app.price); legacy-api runs in docker compose on the MIG selfheal-legacy-mig (2 instances named legacy-xxxx, port 8080) behind the internal load balancer 10.20.0.100:8080 with autohealing.
-Request path: client -> ALB -> ingress-nginx -> api pod -> (VPN) -> ILB 10.20.0.100 -> legacy-api -> db-primary. The two clouds are joined by an HA VPN (4 tunnels, BGP); AWS 10.10.0.0/16 <-> GCP 10.20.0.0/20.
-Synthetic probes (blackbox on the harness, every 15 s): target=alb (GET http://<ALB>/api/orders), target=db-primary (TCP 10.20.0.20:5432).
+コンテナ層（AWS 東京、kubeadm v1.37、flannel）: コントロールプレーン ip-10-10-0-10（10.10.0.10、API 6443）、ワーカー ip-10-10-10-11、ip-10-10-10-12、ip-10-10-11-11。namespace demo には Deployment front（2 replicas、nginx）と api（3 replicas、Go）があり、ingress-nginx の後ろで動く。ALB はワーカーの NodePort 30080 に転送し、パス /api/* は api、/ は front に向く。Argo CD（namespace argocd）は公開 gitops リポジトリから selfHeal と prune 付きで全体を同期する。Chaos Mesh（namespace chaos-mesh）はキャンペーン中に障害を注入する。
+VM 層（GCP 東京、サブネット 10.20.0.0/20）: 監視 VM selfheal-obs 10.20.0.10（Mimir 9009、Loki 3100、Tempo 4317、Grafana 3000）、ハーネス VM selfheal-harness 10.20.0.11（runner 8080、blackbox プローブ、k6 負荷）、AI VM selfheal-ai 10.20.0.12（このエージェント）、PostgreSQL プライマリ selfheal-db-primary 10.20.0.20 とストリーミングレプリカ selfheal-db-replica 10.20.0.21（ロール app、データベース app、テーブル app.price）。legacy-api は MIG selfheal-legacy-mig（legacy-xxxx という名前の 2 インスタンス、ポート 8080）上で docker compose として動き、内部ロードバランサ 10.20.0.100:8080 の後ろにあり、autohealing が付いている。
+リクエスト経路: クライアント -> ALB -> ingress-nginx -> api pod -> （VPN） -> ILB 10.20.0.100 -> legacy-api -> db-primary。2 つのクラウドは HA VPN（トンネル 4 本、BGP）でつながる。AWS 10.10.0.0/16 <-> GCP 10.20.0.0/20。
+合成プローブ（ハーネス上の blackbox、15 秒ごと）: target=alb（GET http://<ALB>/api/orders）、target=db-primary（TCP 10.20.0.20:5432）。