套用 AI surface benchmark golden signals

docs/guides/external_professional_benchmark.md

@@ -71,6 +71,7 @@ Baymard 的商品頁與比較 UX 研究強調：使用者需要清楚的 product
 - 證據按需: 產品畫面顯示「回讀、異動、留存、資料寫入」等營運語；receipt、hash、artifact、DB table 名稱只留在 detailed readback 與 tests。
 - Golden signals: AI automation 第一視窗至少要有四個核心訊號：已自動落地、已驗證、異動狀態、下一步。
 - Dashboard-as-code: benchmark 結論必須進 tests；`tests/test_pchome_dashboard_benchmark_guardrails.py` 是 PChome AI dashboard benchmark guard。
+- Surface rollout: `/ai_intelligence` 與 `/observability/overview` 已套用相同 golden-signal guardrails；`tests/test_ai_surface_benchmark_guardrails.py` 鎖住兩頁首屏的狀態分層、下一步優先與 evidence-on-demand 語言。
 
 ## 下一步 TODO 候選
 
@@ -78,7 +79,7 @@ Baymard 的商品頁與比較 UX 研究強調：使用者需要清楚的 product
 2. 在覆核頁新增差異高亮：色號、香味、容量、入數、任選、效期、來源新鮮度。
 3. 將 PPT / AI payload 的比價項目拆成 identity evidence 與 offer evidence。
 4. 每週 benchmark 結果若命中上述 TODO，回寫 `TODO_NEXT_STEPS.txt` 或新增 ADR / memory。
-5. 將 PChome AI automation benchmark guardrails 套到 `/ai_intelligence`、`/observability/overview` 與後續 AI Agent surfaces。
+5. 將 PChome AI automation benchmark guardrails 套到後續 AI Agent surfaces 與每條 safe automation lane 的 first-viewport summary。
 
 ## 參考來源
 

docs/guides/pchome_ai_automation_priority_backlog.md

@@ -159,6 +159,9 @@
 下一步:
 
 1. 將同一套 benchmark guardrails 套到 `/ai_intelligence` 與 `/observability/overview`。
+   - 已完成: `/ai_intelligence` 與 `/observability/overview` 首屏都有 `AI 自動化狀態` golden-signal strip。
+   - 已完成: 兩頁都明確呈現「已自動落地、已驗證、異動狀態、下一步」。
+   - 已完成: `tests/test_ai_surface_benchmark_guardrails.py` 鎖住 DOM、下一步優先與 evidence-on-demand wording。
 2. 為後續 safe automation lanes 建立同樣的 first-viewport summary。
 
 完成標準:
@@ -235,6 +238,7 @@
 | P3.3 | Rollback evidence packages | 已完成 | controlled apply rollback evidence route + focused tests | P3.4 observability metrics integration |
 | P3.4 | Observability metrics integration | 已完成 | `/metrics` exports scheduled health summary gauges + focused tests | P4 source / deployment governance ongoing |
 | P4.1 | Source / deployment / runtime truth package | 已完成 | `scripts/ops/report_source_deploy_runtime_truth.py` + focused tests | 每次 Gitea push / production deploy 後執行 P4 report |
+| P2.2 | Benchmark guardrails applied to core AI surfaces | 已完成 | `/ai_intelligence` + `/observability/overview` golden-signal strips + focused tests | 後續 safe automation lanes 套同樣 first-viewport summary |
 
 ## 後續回報格式