对象与风险
透明度说明：下文围绕AI 前沿的隐私边界构造“将人工流程变成可验证脚本”案例，所有经历均为合成数据。
如果人工评审差异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。
执行草案
把模型输出、人工修订和最终状态分开记录，由实现者依次检查人工评审差异与延迟与成本记录，避免结果互相覆盖。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“将人工流程变成可验证脚本”的当前基线。
- 请实现者复核延迟与成本记录与任务边界。
- 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。
验收条件
验证记录：把人工评审差异与失败前状态配对，再由实现者用延迟与成本记录检查结果是否可重复。
取舍点在“把全部上下文一次性提供”：它可能缩短隐私边界的首轮时间，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。
如果“日志能够关联到一次具体执行”通过，可以把隐私边界推进到更大样本；如果未通过，就保留人工评审差异并执行恢复。这个分支必须在“将人工流程变成可验证脚本”开始前写清楚。
恢复路径：一旦模型总是改到无关文件扩大影响范围，立即关闭新增权限后重新确认必要工具，并用延迟与成本记录确认基线。
社区选择
你会把人工评审差异还是延迟与成本记录设为隐私边界的首要门槛？当“将人工流程变成可验证脚本”再次出现模型总是改到无关文件时，哪一步应该立即停止？