feat: Backlog 1-5 — soft-hints, chatbot-discovery, API-payload, LLM-Agent

5 Backlog-Items aus dem Multi-Site-Briefing in einem Sprint:

1. B13 B2C-Soft-Hints — Versicherungs/Tarif/Buchungs-Marker
   _B2C_WEAK erweitert um "Reiseversicherung", "Tarifrechner",
   "Online-Antrag", "Flug buchen", "Stromtarif" etc.
   Fängt Allianz-Reise-Chatbot (vorher False-Negative).

2. Chatbot-Policy-Discovery (chatbot_policy_discovery.py)
   Probt 14 Standard-Slugs (privacypolicychatbot, chatbot-datenschutz,
   ai-policy, ki-datenschutz, ...) × 5 Lang-Prefixe auf jeder
   submitted Origin. Successful >300-Wort-Findings werden in
   doc_texts['dse'] gemerged. Audit-Trail über
   doc_entries[dse].chatbot_policy_sources.
   Hebt Westfield-iAdvize-Lücke.

3. API-Response-Payload erweitert
   phase_f_persist.response um extra_findings, audit_walk und
   html_blocks erweitert. B-Wiring-Output (B1, B3-B18) ist nicht
   mehr nur im Mail-HTML versteckt — externe Aufrufer sehen jeden
   Finding. Schema additiv, legacy clients ignorieren neue Felder.

4. Plausibility-LLM Empty-Response-Fix
   Resilienz-Strategie A→B→C→D:
   A) format='json' (strict, default)
   B) format='' (loose, _try_extract_json mit ```json-fence + prose-
      wrap-Unterstützung)
   C) Split-Batch-Recursion (vorhanden)
   D) Give up, leeres dict (callers behandeln als skipped)
   Plus _post_llm() als isolierter LLM-Call-Helper, catched
   Network-Errors.

5. Specialist-Agents Phase 2 LLM (MVP) — Impressum-Agent
   impressum_agent_llm.py: qwen3:30b-a3b mit § 5 TMG System-Prompt,
   business_scope-hints aus profile_dict. Output identisches Schema
   wie pattern-agent für ein Merge ohne API-Bruch.
   _b18_wiring.py orchestriert beide Agents + deduplet nach
   field_id, rendert lila V2-Block mit KB/LLM-Tags pro Finding.
   Pattern-first im Dedup (deterministisch + stable).

Tests: 107/107 grün (7 Test-Suites + chatbot-discovery + b18).

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

backend-compliance/compliance/services/widerrufsbelehrung_reachability_check.py

@@ -44,6 +44,17 @@ _B2C_WEAK = (
     "shop", "store", "kaufen", "produkt", "ware", "rechnung",
     "agb", "widerrufsfrist", "widerrufsrecht", "wallbox", "hardware",
     "abonnement", "tarif buchen", "naturstrom", "ladetarif",
+    # Versicherungs- / Finanz-B2C
+    "reiseversicherung", "versicherung abschließen",
+    "versicherung kaufen", "online abschließen", "online-antrag",
+    "antrag stellen", "police", "vertrag abschließen",
+    "tarifrechner", "beitrag berechnen", "jetzt online",
+    # Telekom / Energie / Mobilfunk B2C
+    "vertrag buchen", "tarif wechseln", "stromtarif",
+    "gastarif", "mobilfunkvertrag", "dsl-tarif",
+    # Reise / Hotel / Mobility B2C
+    "buchen", "reservieren", "buchung", "ticket kaufen",
+    "fahrkarte", "flug buchen",
 )
 
 # Hard B2B-only signals that override B2C-Verdacht.