场景与透明边界
社区种子标记：围绕多模态理解展开的“让生成代码符合现有工程约束”情境是人工组合的讨论素材，并非线上事故记录。
如果人工评审差异无法回答越界修改发生在哪里，多模态理解就仍处于演示阶段，不能进入发布判断。
实施顺序
不要一次处理全部上下文；先围绕越界修改选择最小输入，完成将假设转成可检查条件后再用人工评审差异验证真实入口。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“让生成代码符合现有工程约束”的当前基线。
- 请安全评审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，停止扩大多模态理解的改动范围。
证据与取舍
证据门槛：多模态理解至少要留下人工评审差异和一个失败样本，才能支持“第二位评审者可以复现结论”这一判断。
若团队选择“在早期就引入完整设计系统”，就要额外让安全评审者检查延迟与成本记录，否则越界修改会被推迟到发布阶段。
对多模态理解而言，可接受结果是“让生成代码符合现有工程约束”中的越界修改出现后仍能定位、停止并恢复。安全评审者应依据人工评审差异签署结论，而不是依据生成速度。
恢复路径：一旦模型总是改到无关文件扩大影响范围，立即停止自动执行并把决策交回人工审核，并用延迟与成本记录确认基线。
反方检查：也有人会选择“在早期就引入完整设计系统”以换取速度，但这个方案必须解释人工评审差异缺失时由谁承担恢复成本。
社区问题
对“让生成代码符合现有工程约束”而言，多模态理解最值得自动化的环节是什么？哪一环必须保留人工判断？