docs: 全部 12 个命令文件完整化 — 消除 P0/P1 操作歧义

P0: 9 个存根命令文件从 11 行模板扩展为完整操作文档
- dbg: 7 步工作流表格 + 证据类型 + 子命令 + Dbg↔Do 集成路径
- ctx: 三级降级压缩 + 质量校验 + Token 估算 + 陈旧锁清理
- dep: SSH 部署流程 + MD5 校验 + systemd 管理
- tst: 5 种测试框架 + run 命令 + T-TEST 集成
- sec: advisory/blocking 双模式 + 文件/目录/Woker result 三种扫描
- rvr: 审查模式 + highRiskAudit + code-to-design + Eng merge 集成
- sdb: 6 种后端 + diff 模式 + Dbg 取证集成
- ndb: 网络抓包 + Dbg 取证集成
- xdb: kmsgrab/xvfb/fallback 三后端 + Dbg/Do GUI 验证集成

P1: 3 个有内容文件的歧义修复
- do: AirDbg 路由具体命令 + 证据采集（xdb/ndb/sdb/tst）命令
- arc: 三阶段→命令映射表 + phase 推进方式
- eng: monitor 轮询循环伪代码（Agent 无时钟概念，必须循环调 monitor）

全部命令统一使用 `python scripts/airplan.py` 路径（清除旧 $HOME/plugins 引用）

63 项功能测试全通过

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

commands/eng.md

@@ -100,11 +100,36 @@ dispatch 返回 `{waveId, taskIds, dispatchPath}`。**然后按以下步骤操
 
 ### monitor
 
+spawn Worker 之后**必须进入轮询循环**。CLI 的 `monitor_engine()` 只执行一次检测——你需要循环调用它。
+
 ```bash
-python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub monitor
+python scripts/airplan.py --mode eng --project . --sub monitor
 ```
 
-合并就绪结果，检测停滞 Worker，更新 nextAction。
+monitor 返回 `{activeWorkerCount, readyToMergeCount, stalledCount, interventionCount, nextAction}`。
+
+**轮询循环（伪代码，每轮执行）**：
+```
+while 有活跃 Worker (activeWorkerCount > 0):
+  1. 等待 60-300 秒（根据 Worker 阶段自适应）
+  2. 运行 monitor 命令
+  3. 如果 readyToMergeCount > 0:
+     a. 找到完成的 Worker（读 state.json activeWorkers 中 status=done 的）
+     b. 对每个完成的 Worker 运行 merge 命令
+  4. 如果 stalledCount > 0:
+     a. 检查 interventions 列表
+     b. action="upgraded-to-airdbg" → 启动 Dbg 会话
+     c. action="terminate-and-block" → 标记任务 blocked
+  5. 如果 activeWorkerCount == 0:
+     退出循环，检查是否需要下一波 dispatch
+```
+
+**停滞检测逻辑**（代码自动执行，Agent 只需读结果）：
+- Worker state 文件 mtime > 5 分钟未更新 → 标记 stalled
+- Worker 存活时间 > 2 小时 → 标记 wall-time-exceeded
+- 资源压力（loadavg > 2× CPU 数）→ 暂停派发
+
+**注意**：Agent 没有内置时钟——你必须主动循环调用 monitor，不能等。
 
 ### merge