用途：为 AI 生成内容建立完整溯源与审计追踪，回答“为什么这样建议、数据来自哪里、如何推理、成本多少”。适用于需要解释 AI 建议、监管合规审计、追踪生成成本、为输出打置信度、构建可解释 AI 系统的场景。
主要能力：记录决策因素（原因）、数据血缘（来源）、推理链（过程）、置信度评分与生成指标（成本/Token）。核心数据结构包括 InsightType、ConfidenceLevel、DataSource、DecisionFactor、ReasoningStep、GenerationMetrics、ProvenanceRecord。提供 ProvenanceBuilder 流式 API，可链式添加数据库/API 来源、决策因素、推理步骤、生成指标、洞察摘要与置信度，并最终 build 出记录。
使用方式：在函数入口创建 ProvenanceBuilder，依次调用 setUser、addDatabaseSource、addApiSource、addFactor、addReasoningStep、setGenerationMetrics、setInsight、setConfidence，最后 build 并持久化。示例中通过 fetchTrending、scoreItems 与 OpenAI 调用演示完整流程。
最佳实践：入口即启动 builder 以捕获完整耗时；记录所有数据源及新鲜度；为每个决策因素写人类可读理由；追踪 Token 用量与成本；保存样本 ID 供审计验证。
常见错误：遗漏决策所用数据源、只记数字缺解释、忘记追踪生成成本、未持久化记录、跳过置信度评分。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、存储后端、定价与平台支持等细节，暂未提供。