讨论前提
以下AI 前沿案例来自社区种子数据，没有采集真实用户故事；案例只模拟多人并行实现同一产品目标中的结构化输出决策。
讨论边界包括仓库约束、工具权限和数据所有权；结构化输出只有经独立评审者复核版本固定的复现实验后才算进入闭环。
工程动作
第一轮先先读约束再动手并保存基线，第二轮再保持改动范围可解释；两轮都由独立评审者核对同一任务的盲测结果。
验收清单：
- 用版本固定的复现实验固定“多人并行实现同一产品目标”的当前基线。
- 请独立评审者复核同一任务的盲测结果与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大结构化输出的改动范围。
失败时怎么办
验收证据：将版本固定的复现实验固定到同一输入，再比较同一任务的盲测结果，避免把偶然成功解释为稳定能力。
如果结构化输出只优化生成速度，模型总是改到无关文件会转化为后续评审债务；因此要同时记录版本固定的复现实验和恢复责任。
本轮最多证明“多人并行实现同一产品目标”中的一个受控路径，不能证明工具在未知条件下也安全。把越界修改和版本固定的复现实验一起记录，才能为下一次决策留下上下文。
回退方案：若“工具权限没有超出任务需要”没有满足，就停止自动执行并把决策交回人工审核，再由独立评审者重跑版本固定的复现实验。
你的门槛
如果只能保留一份证据，你会为结构化输出选择版本固定的复现实验吗？它怎样帮助“多人并行实现同一产品目标”里的团队识别越界修改？