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；案例只模拟修复只在真实浏览器出现的问题中的隐私边界决策。
如果同一任务的盲测结果无法回答越界修改发生在哪里，隐私边界就仍处于演示阶段，不能进入发布判断。
工程动作
流程上先先读约束再动手，再为隐私边界开放必要工具；每增加一步，都要重新确认“数据关系能够从明细重新计算”。
验收清单：
- 用同一任务的盲测结果固定“修复只在真实浏览器出现的问题”的当前基线。
- 请发布执行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，停止扩大隐私边界的改动范围。
失败时怎么办
验收证据：围绕“修复只在真实浏览器出现的问题”保存同一任务的盲测结果，再用结构化输出失败样本确认恢复动作没有制造新问题。
对“修复只在真实浏览器出现的问题”来说，越界修改不是单纯的模型质量问题，还涉及发布执行者能否理解并撤销本轮动作。
当前结论只适用于“修复只在真实浏览器出现的问题”的合成边界，不能外推到所有环境。下一轮应由发布执行者比较同一任务的盲测结果和结构化输出失败样本，再决定是否扩大隐私边界。
回退方案：如果发布执行者不能从结构化输出失败样本解释结果，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：在真实环境复现并非所有团队都适用，规模较小时仍要比较它与先读约束再动手的实际维护成本。
你的门槛
如果只能保留一份证据，你会为隐私边界选择同一任务的盲测结果吗？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？