问题定义
本文明确属于合成社区内容，借“让生成代码符合现有工程约束”分析开源模型选型和越界修改，不能当作真实项目复盘。
实现者需要从结构化输出失败样本看到输入、动作与结果的关联，否则“让生成代码符合现有工程约束”仍缺少可复现依据。
处理步骤
建议将开源模型选型限制在最小可运行样本，采用明确数据所有权记录差异，并把用小步提交降低风险设为扩大范围前的前置条件。
验收清单：
- 用结构化输出失败样本固定“让生成代码符合现有工程约束”的当前基线。
- 请实现者复核人工评审差异与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大开源模型选型的改动范围。
如何判断完成
证据门槛：让实现者独立重放结构化输出失败样本，并用人工评审差异确认“迁移与回退都经过预演”。
选择“把全部上下文一次性提供”之前，先确认人工评审差异是否足以支持回退，否则这个选择不可逆。
对开源模型选型的判断需要带有效期；依赖、权限或输入变化后，原有结构化输出失败样本只能作为历史记录。实现者应重新检查人工评审差异再恢复发布。
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，并用人工评审差异确认基线。
反方检查：模型总是改到无关文件有时来自输入而非工具，因此结构化输出失败样本应先区分根因，再决定是否收紧权限。
开放讨论
在用小步提交降低风险与明确数据所有权之间，你会怎样为开源模型选型排序？结构化输出失败样本不足时是否应该拒绝发布？