内容说明
以下AI 编程案例来自社区种子数据，没有采集真实用户故事；案例只模拟修复只在真实浏览器出现的问题中的仓库上下文筛选决策。
这里把“迁移与回退都经过预演”作为完成定义，并让值班维护者检查仓库上下文筛选有没有越过原始任务范围。
拆解动作
将“修复只在真实浏览器出现的问题”写成可重放任务，分别记录仓库上下文筛选的预期、实际与回退点，然后按在真实环境复现收敛差异。
验收清单：
- 用最小可运行补丁固定“修复只在真实浏览器出现的问题”的当前基线。
- 请值班维护者复核逐文件差异与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大仓库上下文筛选的改动范围。
复核方式
证据门槛：仓库上下文筛选至少要留下最小可运行补丁和一个失败样本，才能支持“迁移与回退都经过预演”这一判断。
需要明确谁承担恢复成本：如果采用“先做原型再补测试”，仓库上下文筛选的停止条件就不能只写在提示词里。
最终状态应回答两个问题：仓库上下文筛选是否满足任务范围，以及模型总是改到无关文件是否有明确负责人。逐文件差异负责支持第二个答案，避免责任留在模糊描述里。
回退方案：如果值班维护者不能从逐文件差异解释结果，就恢复上一份已验证配置后重新跑关键入口，保留本轮失败样本。
反方检查：用小步提交降低风险并非所有团队都适用，规模较小时仍要比较它与在真实环境复现的实际维护成本。
留给社区的问题
如果只能保留一份证据，你会为仓库上下文筛选选择最小可运行补丁吗？它怎样帮助“修复只在真实浏览器出现的问题”里的团队识别越界修改？