diff --git a/docs/LOGBOOK.md b/docs/LOGBOOK.md
index 1a378af0..871c96c3 100644
--- a/docs/LOGBOOK.md
+++ b/docs/LOGBOOK.md
@@ -11736,3 +11736,112 @@ Traceback / ERROR / CRITICAL matches in recent API logs.
 - 低風險自動修復閉環：約 95%。
 - 前端 AI 自動化管理介面同步：約 91%。
 - 完整 AI 自動化管理產品化：約 86%。
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+### 2026-05-19 — T83/T84 治理告警可讀性與 Alert Chain smoke 收斂
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+**觸發**：
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+- Telegram `knowledge_degradation` 告警只顯示 raw 欄位與抽象下一步，值班者難以判斷「這是服務事故、治理品質問題、AI 已做什麼、接下來誰要做什麼」。
+- post-deploy Alert Chain Smoke 曾因 runner 容器內無 `kubectl` 無法檢查 OTEL/Event Exporter；這會讓告警鏈路的部署證據不完整。
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+**修正**：
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+- `scripts/alert_chain_smoke_test.py` 支援由 CI 預先帶入 OTEL Collector / Event Exporter Pod 狀態，保留本機 `kubectl` fallback。
+- `.gitea/workflows/cd.yaml` 在 host runner 端透過 SSH 到 K3s 節點查 observability Pod，將狀態注入 smoke 容器；post-deploy 可直接證明 OTEL/Event Exporter 正在跑。
+- `apps/api/src/services/failover_alerter.py` 將 `knowledge_degradation` 顯示名改為「KM 需要更新（影響 AI 判斷）」，並新增：
+  - `💬 白話說明`
+  - `🧩 AI 流程狀態`
+  - `✅ 現在要做`
+- 同一類告警 payload 現在相容 `impact.total_count` 與舊式/外部式 `total`、`next_step`、`automatable_work`；避免 Telegram 顯示 `? / ?` 或把 raw 欄位倒到 `補充欄位`。
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+**local verification**：
+
+```text
+python3 -m py_compile scripts/alert_chain_smoke_test.py OK
+ruby -e 'require "yaml"; YAML.load_file(".gitea/workflows/cd.yaml"); puts "yaml ok"' -> yaml ok
+python3 -m py_compile apps/api/src/services/failover_alerter.py apps/api/src/services/governance_agent.py apps/api/tests/test_failover_alerter.py OK
+DATABASE_URL='postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test' pytest apps/api/tests/test_failover_alerter.py apps/api/tests/test_governance_agent.py -q
+  -> 35 passed
+git diff --check OK
+```
+
+**production deploy / smoke（完成）**：
+
+```text
+T83 code commit:
+d6c941ea fix(ci): feed observability pod status into alert smoke
+
+T83 deploy marker:
+038f1a0d chore(cd): deploy d6c941e [skip ci]
+
+T83 Gitea Actions:
+2461 Code Review -> success
+2462 CD -> success
+  tests 3078 -> success
+  build-and-deploy 3079 -> success
+  post-deploy-checks 3080 -> success
+
+T83 post-deploy evidence:
+OTEL Collector -> 2 Pod(s) Running
+Event Exporter -> 1 Pod(s) Running
+Alert Chain Smoke -> 8/8 checks passed
+
+T84 code commits:
+795c9a4e fix(governance): clarify knowledge degradation alerts
+bf8974be fix(governance): normalize knowledge degradation payloads
+
+T84 deploy markers:
+81ac1f0f chore(cd): deploy 795c9a4 [skip ci]
+477a7d46 chore(cd): deploy bf8974b [skip ci]
+
+T84 Gitea Actions:
+2464 Code Review -> success
+2463 CD -> success
+2468 Code Review -> success
+2467 CD -> success
+  tests 3087 -> success
+  build-and-deploy 3088 -> success
+  post-deploy-checks 3089 -> success
+
+K8s image:
+awoooi-api    192.168.0.110:5000/awoooi/api:bf8974be0355cdfdcabcb127547c046353f8e34d
+awoooi-web    192.168.0.110:5000/awoooi/web:bf8974be0355cdfdcabcb127547c046353f8e34d
+awoooi-worker 192.168.0.110:5000/awoooi/api:bf8974be0355cdfdcabcb127547c046353f8e34d
+
+health:
+GET https://awoooi.wooo.work/api/v1/health -> healthy, prod, mock_mode=false
+
+post-deploy evidence:
+Alert Chain Metric -> 最後告警成功 20 分鐘前
+OTEL Collector -> 2 Pod(s) Running
+Event Exporter -> 1 Pod(s) Running
+Alert Chain Smoke -> 8/8 checks passed
+E2E smoke -> 5 passed
+CI/CD success notification -> mirrored through AWOOI API
+
+production card smoke:
+format_governance_alert_card("knowledge_degradation", legacy payload)
+  -> contains "1425 / 1856 筆 KM"
+  -> contains "陳舊比例：76.8%"
+  -> contains "白話說明 / AI 流程狀態 / 現在要做"
+  -> no "補充欄位"
+  -> no "? / ?"
+```
+
+**判讀**：
+
+- `knowledge_degradation` 是 AI 自我治理警報，不是服務故障；不應重啟服務。
+- 正確處置是確認或觸發 `run_kb_growth_healthcheck`，讓 AI 反查 Incident / Sentry / SigNoz / PlayBook 產生 KM 更新草稿，並讓 owner 審核最近被告警引用的高影響 KM。
+- 告警關閉條件應以 `stale_ratio < 20%` 或對應治理門檻恢復為準；Telegram 只顯示「該做什麼」，完整欄位仍以 AwoooP 稽核資料為準。
+- T84 第一版 production smoke 抓到舊式 payload 會顯示 `? / ?`，已在 T84b 補上相容層並重新部署驗證。
+- 後續技術債：`awoooi_alert_chain_last_success_timestamp` 仍是 process-local Prometheus gauge，部署後若尚未有新 webhook 被 Prometheus scrape，可能短暫出現非 critical warning；長期應改成 DB-backed / timeline-backed evidence。
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+**目前整體進度**：
+
+- AwoooP 告警可觀測鏈：約 97%。
+- 低風險自動修復閉環：約 95%。
+- 前端 AI 自動化管理介面同步：約 92.5%。
+- CI/CD 通知與部署證據鏈：約 99%。
+- CI/CD runner hygiene：約 96%。
+- 治理告警可讀性 / 可處置性：約 90%。
+- 完整 AI 自動化管理產品化：約 89.6%。