run_scenario()
→ load_scenario() # 读 YAML，解析 Scenario + optimization_advisor 字段
→ build_models() # 已有：创建 llm, embeddings
→ build_metric_pipeline() # 已有
→ Evaluator.evaluate() # 已有：打分 → EvaluationResult
→ write_run_artifacts() # 已有：scores.csv / summary.md / ...
→ run_advisor(result, scenario, llm) # 新增 3 行
→ rules.diagnose(score_rows) # 规则引擎：识别异常指标 + 方向
→ llm_analyzer.analyze(diag, samples) # LLM：结合低分样本生成中文建议
→ writer.write(advice, paths) # 写 optimization_advice.md + 日志