讨论前提
透明度说明：下文围绕AI 编程的前端还原构造“接手陌生仓库后的第一次修改”案例，所有经历均为合成数据。
先把成功条件限定为“迁移与回退都经过预演”，再观察模型总是改到无关文件是否会让测试失败前后的对照失去解释力。
工程动作
把模型输出、人工修订和最终状态分开记录，由最终使用者依次检查静态检查与运行日志与测试失败前后的对照，避免结果互相覆盖。
验收清单：
- 用静态检查与运行日志固定“接手陌生仓库后的第一次修改”的当前基线。
- 请最终使用者复核测试失败前后的对照与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大前端还原的改动范围。
失败时怎么办
证据门槛：前端还原至少要留下静态检查与运行日志和一个失败样本，才能支持“迁移与回退都经过预演”这一判断。
如果前端还原只优化生成速度，模型总是改到无关文件会转化为后续评审债务；因此要同时记录静态检查与运行日志和恢复责任。
对前端还原的判断需要带有效期；依赖、权限或输入变化后，原有静态检查与运行日志只能作为历史记录。最终使用者应重新检查测试失败前后的对照再恢复发布。
回退方案：如果最终使用者不能从测试失败前后的对照解释结果，就撤销本轮生成补丁并保留失败日志，保留本轮失败样本。
反方检查：把验收标准写成测试并非所有团队都适用，规模较小时仍要比较它与将假设转成可检查条件的实际维护成本。
你的门槛
社区里有没有更适合“接手陌生仓库后的第一次修改”的停止条件？希望答案能说明前端还原遇到模型总是改到无关文件后的恢复顺序。