fix: optimize visualization hot paths and refine bgp brief workspace

docs/ai-playground-development-plan.md

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 - 不再依赖手工填写“观察项”
 - 让系统自动把真实 BGP 数据注入 AI
+- 让 BGP 页面逐步从“摘要汇总”升级为“证据驱动的区域态势分析”
 
 建议实现：
 
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 - 后端将结构化事实注入 `context / observations`
 - 前端在 BGP 页面增加“生成 AI 简报”
 
+当前阶段说明：
+
+- 第一版 `BGP AI 简报` 允许先落地为“值班摘要生成器”
+- 也就是先把 incidents / anomalies / events / collector coverage 自动注入
+- 允许模型先做事实摘要、风险归纳、建议动作
+
+但这不应被视为 Phase B 的最终形态。
+
+Phase B 后续还需要补齐：
+
+- prefix geography 证据注入
+  - `iptoasn`
+  - `opengeofeed`
+  - `nro_delegated`
+- 基于 `affected_regions` 与 prefix geography 的区域聚合
+- 区分“真实区域热度”与“collector coverage 偏差”
+- 对高风险 prefix / ASN 给出更明确的国家、城市、运营商归属线索
+- 让 AI 输出明确回答：
+  - 哪些区域正在异常升温
+  - 哪些结论只是观测站偏差
+  - 当前还缺哪些区域证据
+
 完成标准：
 
 - 用户不需要手工录入 BGP 观察项
 - AI 输出能明确区分“事实”和“研判”
+- AI 不只是复述总量和最近几条事件，还能利用 prefix geography 与 affected regions 做区域态势判断
+- 输出中能明确指出：
+  - 高风险区域
+  - 区域证据来源
+  - collector coverage 偏差对判断的影响
 
 ### Phase C: 告警 / 数据源健康 AI 简报
 
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 1. 稳住 `Playground` 当前布局，不再大幅重做
 2. 在 `BGP` 页面新增专用 “AI 简报” 入口
 3. 后端新增 `BGP brief` 专用接口，自动注入真实数据
-4. 把 AI 输出逐步从自由文本升级为结构化 assessment
+4. 补齐 `BGP brief` 的区域态势证据层
+5. 把 AI 输出逐步从自由文本升级为结构化 assessment
+
+### BGP Brief 后续子项
+
+为避免把“已有 AI 简报”误判成“区域分析已完成”，这里单独记录 `BGP brief` 的后续 backlog：
+
+1. 把高风险 prefix 命中的 `iptoasn / opengeofeed / nro_delegated` 结果注入 brief context
+2. 按国家/城市聚合 active incidents、anomalies、affected prefixes，生成区域热点事实层
+3. 把 collector coverage 与区域热点并排注入，避免模型把观测偏差误判成区域风险
+4. 对高风险 ASN / prefix 追加归属线索，如国家、城市、可能运营商或注册区域
+5. 在输出结构中单独增加：
+   - 区域态势
+   - 证据来源
+   - 观测偏差说明
+   - 缺失区域证据