新增: EnvSnapshot 环境感知注入 system_prompt

- EnvSnapshot 结构: OS/shell/工具版本/编码/路径分隔符
- OnceLock 全局缓存,启动时 spawn_blocking 探测一次
- to_prompt() 生成环境摘要注入 agentic loop system_prompt
- 探测: Windows 注册表/macOS sw_vers/Linux os-release + chcp 编码
- 工具版本: python/node/rust/go/docker/git 逐个探测,失败不阻塞
- 8 个单测覆盖版本号解析 + 平台 fallback

src-tauri/src/commands/ai/agentic/mod.rs

@@ -823,6 +823,15 @@ pub(crate) async fn run_agentic_loop(
         }
     }
 
+    // EnvSnapshot 环境感知:入口把当前平台的真实环境(OS/shell/工具版本)拼进 system_prompt 尾部。
+    //
+    // 治「LLM 跨平台命令幻觉」:LLM 训练数据 Unix 多,易生成 macOS/Linux 语法命令(PowerShell 5
+    // 不支持 `&&`、Windows 路径分隔符 `\`、GBK 终端中文乱码),把真实环境塞 prompt 即可锚定
+    // 输出平台一致性。detect() 是 OnceLock 全局缓存(启动时探一次,后续零开销),与 G1 一样
+    // 是 loop 不变量(整个会话不重探),与目标钉扎拼接次序无强约束(放其后,语义自然)。
+    let env_prompt = df_execute::EnvSnapshot::detect().await.to_prompt();
+    system_prompt = format!("{}\n\n{}", system_prompt, env_prompt);
+
     // 对话透明化 L1:拍快照供 AiCompleted 事件携带,前端直接读取 pinned_goals 无需等 loadConversations
     let pinned_goals_snapshot: Vec<String> = {
         let session = session_arc.lock().await;