feat(consent+report): P56-P67 Mercedes-Audit-Cycle (Anti-Audit, Phase G Vendors, Cookie-Behavior-Validator + 5 Mail-Polish-Items) [migration-approved]

P56  Anti-Auditing-Detection als constructive Compliance-Finding (Audit-API-
     Empfehlung statt Anklage, weil Mercedes berechtigt Bots blockiert)
P57  Phase G vendor_details Union mit cmp_vendors -> 42 Anbieter sichtbar
P58  Anti-Audit-Detection robuster (Script-Domain-Check + Settings-spezifisch)
P59  Cookie-Behavior-Validator (4 Layer, 3-Tier-Severity: MEDIUM=Kategorie-
     Mismatch / HIGH=Zweck-Mismatch / CRITICAL=beide=Vorsatz-Indiz)
     + Open Cookie Database (CC0) als Library-Seed (2264 Cookies)
P59b Cookie-Behavior in Banner-Check verdrahtet + Mail-Block (BUGFIX:
     SessionLocal selbst oeffnen, db war im Background-Task nicht im Scope)

Mail-Polish nach Mercedes-Review:
P63  Banner-Footer-Links auch im wb7-link/role=link erkennen (Shadow-DOM-
     Walker label-based statt nur <a href>)
P64  Re-Access-Severity: MEDIUM statt HIGH, wenn Footer "Einstellungen" oder
     Mercedes-typisch existiert; OEM-Footer-Detection (wb7-footer)
P65  Text-Truncation: Word-Boundary statt Zeichen-Cut (kein "einfa"-Bruch
     mehr in Sofortmassnahmen)
P66  GF-Aktionen: Service-Zweck vs Cookie-Zweck explizit erklaert
     (haeufige Verwechslung Marketing/GF: "Akamai-Beschreibung" != Cookie-
     Zweck pro DSK-OH 2024)
P67  Stirring-Finding mit "Verlust-Framing"-Erklaerung + Alt-vs-Neutral-
     Beispiel, statt nur EDPB-Fachbegriff

Compliance-Advisor FAQ (admin agent-core/soul):
  + CNIL/EDPB Top-Bussgelder (Google 100M, Meta 60M, Amazon 35M)
  + Deutsche Praezedenz (LG Muenchen Google Fonts, EuGH Planet49, BGH I ZR 7/16)
  + 4 Risiko-Pfade (Bussgeld/Abmahnung/Sammelklage/NOYB) + Berechnungs-Methodik

Document-Generator Templates: AGB-DE (142), Impressum (140), Widerrufs-
formular-Anlage (143), DSR-Process-Dedup (139), Cookie-Library (144).

Architektur: doc_action_mappings.py + banner_dom_walkers.py +
cookie_behavior_validator.py + vendor_detail_extractor.py rausgezogen,
um die 500-LOC-Caps in agent_doc_check_report.py und
banner_text_checker.py einzuhalten.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

backend-compliance/compliance/api/agent_doc_check_critical.py

@@ -13,6 +13,17 @@ Bei sauberen Sites bleibt er weg.
 from __future__ import annotations
 
 
+def _truncate_words(text: str, max_chars: int) -> str:
+    """P65: Truncate at word boundary, never mid-word."""
+    if not text or len(text) <= max_chars:
+        return text
+    cut = text[:max_chars]
+    last_space = cut.rfind(" ")
+    if last_space > max_chars // 2:
+        cut = cut[:last_space]
+    return cut.rstrip(",;:.") + "…"
+
+
 # Bekannte Buessgeld-Praezedenzfaelle als Quellen-Hint
 _BUSSGELD_REFS = {
     "no_provider_per_category": "CNIL France 2023 — TikTok 5 Mio EUR (fehlende Vendor-Transparenz)",
@@ -40,7 +51,7 @@ def _detect_critical_issues(
         if sev in ("CRITICAL", "HIGH"):
             issues.append({
                 "key": "banner_violation",
-                "title": v.get("text", "")[:120],
+                "title": _truncate_words(v.get("text", ""), 260),
                 "severity": sev,
                 "action": _action_for_banner_violation(v),
                 "source": v.get("legal_ref", ""),