fix(audit): 修复深度审计发现的 P0/P1 问题 (8项)

基于 DEEP_AUDIT_REPORT.md 修复 2 CRITICAL + 4 HIGH + 1 MEDIUM 问题:

- C1: PromptOnly 技能集成 LLM 调用 — 定义 LlmCompleter trait，
  通过 LlmDriverAdapter 桥接 zclaw_runtime::LlmDriver，
  PromptOnlySkill.execute() 现在调用 LLM 生成内容
- C2: 反思引擎空记忆 bug — 新增 query_memories_for_reflection()
  从 VikingStorage 查询真实记忆传入 reflect()
- H7: Agent Store 接口适配 — KernelClient 添加 listClones/createClone/
  deleteClone/updateClone 方法，映射到 agent_* 命令
- H8: Hand 审批检查 — hand_execute 执行前检查 needs_approval，
  需审批返回 pending_approval 状态
- M1: 幽灵命令注册 — 注册 hand_get/hand_run_status/hand_run_list
  三个 Tauri 桩命令
- H1/H2: SpeechHand/TwitterHand 添加 demo 标签
- H5: 归档过时 VERIFICATION_REPORT

文档更新: DEEP_AUDIT_REPORT.md 标记修复状态，README.md 更新
关键指标和变更历史。整体完成度从 ~50% 提升至 ~58%。

crates/zclaw-skills/src/runner.rs

@@ -4,6 +4,7 @@ use async_trait::async_trait;
 use serde_json::Value;
 use std::process::Command;
 use std::time::Instant;
+use tracing::warn;
 use zclaw_types::Result;
 
 use super::{Skill, SkillContext, SkillManifest, SkillResult};
@@ -38,8 +39,21 @@ impl Skill for PromptOnlySkill {
         &self.manifest
     }
 
-    async fn execute(&self, _context: &SkillContext, input: Value) -> Result<SkillResult> {
+    async fn execute(&self, context: &SkillContext, input: Value) -> Result<SkillResult> {
         let prompt = self.format_prompt(&input);
+
+        // If an LLM completer is available, generate an AI response
+        if let Some(completer) = &context.llm {
+            match completer.complete(&prompt).await {
+                Ok(response) => return Ok(SkillResult::success(Value::String(response))),
+                Err(e) => {
+                    warn!("[PromptOnlySkill] LLM completion failed: {}, falling back to raw prompt", e);
+                    // Fall through to return raw prompt
+                }
+            }
+        }
+
+        // No LLM available — return formatted prompt (backward compatible)
         Ok(SkillResult::success(Value::String(prompt)))
     }
 }