先标明边界
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基准漂移决策。
这次讨论把越界修改视作一等失败路径，而不是等基准漂移完成后再补充的异常说明。
从哪里开始
可以先把“多人并行实现同一产品目标”切成输入、执行和恢复三个阶段，用同一任务的盲测结果固定现状，再按“给失败路径留恢复入口”处理越界修改。
验收清单：
- 用同一任务的盲测结果固定“多人并行实现同一产品目标”的当前基线。
- 请数据所有者复核结构化输出失败样本与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大基准漂移的改动范围。
证据和回退
验收证据：将同一任务的盲测结果固定到同一输入，再比较结构化输出失败样本，避免把偶然成功解释为稳定能力。
取舍点在“在早期就引入完整设计系统”：它可能缩短基准漂移的首轮时间，也可能放大模型总是改到无关文件带来的评审与恢复成本。
记录里应把自动动作、人工修改和最终状态分开，让同一任务的盲测结果只证明本轮发生的事情。对于模型总是改到无关文件，还要保留结构化输出失败样本作为后续重放入口。
恢复路径：发现越界修改后先冻结发布，再恢复上一份已验证配置后重新跑关键入口，最后重新确认“工具权限没有超出任务需要”。
反方检查：给失败路径留恢复入口并非所有团队都适用，规模较小时仍要比较它与把验收标准写成测试的实际维护成本。
讨论题
你会把同一任务的盲测结果还是结构化输出失败样本设为基准漂移的首要门槛？当“多人并行实现同一产品目标”再次出现模型总是改到无关文件时，哪一步应该立即停止？