问题定义
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；案例只模拟接手陌生仓库后的第一次修改中的开源模型选型决策。
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“接手陌生仓库后的第一次修改”仍缺少可复现依据。
处理步骤
先让实现者声明验收门槛，再执行开源模型选型；这样结构化输出失败样本可以判断生成结果看起来正确却无法运行是输入问题还是实现问题。
验收清单：
- 用结构化输出失败样本固定“接手陌生仓库后的第一次修改”的当前基线。
- 请实现者复核人工评审差异与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大开源模型选型的改动范围。
如何判断完成
证据门槛：如果结构化输出失败样本不能复现生成结果看起来正确却无法运行，就先修正测试条件，而不是继续增加开源模型选型的实现范围。
取舍点在“把全部上下文一次性提供”：它可能缩短开源模型选型的首轮时间，也可能放大生成结果看起来正确却无法运行带来的评审与恢复成本。
最终状态应回答两个问题：开源模型选型是否满足任务范围，以及生成结果看起来正确却无法运行是否有明确负责人。人工评审差异负责支持第二个答案，避免责任留在模糊描述里。
恢复路径：发现不可运行输出后先冻结发布，再将旧结论标记过期后重新采样，最后重新确认“迁移与回退都经过预演”。
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？