问题定义
透明度说明：下文围绕AI 前沿的多模态理解构造“接手陌生仓库后的第一次修改”案例，所有经历均为合成数据。
讨论边界包括仓库约束、工具权限和数据所有权；多模态理解只有经实现者复核人工评审差异后才算进入闭环。
处理步骤
每轮只改变一个假设：先将假设转成可检查条件，观察延迟与成本记录，再决定是否用在真实环境复现推进下一轮。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“接手陌生仓库后的第一次修改”的当前基线。
- 请实现者复核延迟与成本记录与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大多模态理解的改动范围。
如何判断完成
验收证据：先看延迟与成本记录能否定位不可运行输出，再用人工评审差异证明改动没有扩散到无关路径。
当生成结果看起来正确却无法运行出现时，继续扩大自动化可能更快，也可能让实现者失去根据延迟与成本记录定位责任的机会。
这套路径的价值在于把多模态理解变成可复核任务，而不是制造更像成品的输出。若实现者无法确认“移动端与桌面端都能完成目标”，本轮状态仍应保留为待评审。
回退方案：若“移动端与桌面端都能完成目标”没有满足，就回到最小样本重建失败条件，再由实现者重跑人工评审差异。
开放讨论
面对“接手陌生仓库后的第一次修改”，你会先将假设转成可检查条件还是先在真实环境复现？请给出能由实现者执行的检查动作。