为什么讨论
透明度说明：下文围绕AI 前沿的基准漂移构造“多人并行实现同一产品目标”案例，所有经历均为合成数据。
场景只保留一个主要风险：生成结果看起来正确却无法运行；对应门槛是让结构化输出失败样本可由最终使用者重复核对。
建议流程
实施顺序从给失败路径留恢复入口开始，把基准漂移缩成单一入口；随后把验收标准写成测试，只在同一任务的盲测结果通过后扩大改动。
验收清单：
- 用同一任务的盲测结果固定“多人并行实现同一产品目标”的当前基线。
- 请最终使用者复核结构化输出失败样本与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大基准漂移的改动范围。
取舍与停止条件
证据门槛：如果同一任务的盲测结果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，而不是继续增加基准漂移的实现范围。
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，也可能让最终使用者失去根据结构化输出失败样本定位责任的机会。
最终状态应回答两个问题：基准漂移是否满足任务范围，以及生成结果看起来正确却无法运行是否有明确负责人。结构化输出失败样本负责支持第二个答案，避免责任留在模糊描述里。
停止条件：同一任务的盲测结果无法复现或权限超出边界时，执行“将旧结论标记过期后重新采样”，不继续追加基准漂移改动。
反方检查：给失败路径留恢复入口并非所有团队都适用，规模较小时仍要比较它与把验收标准写成测试的实际维护成本。
经验征集
若采用“在早期就引入完整设计系统”，你会新增哪一个人工审批点？这个审批怎样限制“多人并行实现同一产品目标”中的不可运行输出影响范围？