场景与透明边界
这是一条社区种子讨论；“在旧系统中增加新能力”和其中的生成结果看起来正确却无法运行都是合成设定，不代表任何用户的实际经历。
先把成功条件限定为“关键入口能够重复执行”，再观察生成结果看起来正确却无法运行是否会让结构化输出失败样本失去解释力。
实施顺序
每轮只改变一个假设：先给失败路径留恢复入口，观察结构化输出失败样本，再决定是否用把验收标准写成测试推进下一轮。
验收清单：
- 用同一任务的盲测结果固定“在旧系统中增加新能力”的当前基线。
- 请数据所有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，停止扩大推理模型的改动范围。
证据与取舍
验证记录：数据所有者只根据同一任务的盲测结果判断本轮完成度，同时把结构化输出失败样本留给环境差异复查。
如果推理模型只优化生成速度，生成结果看起来正确却无法运行会转化为后续评审债务；因此要同时记录同一任务的盲测结果和恢复责任。
当前结论只适用于“在旧系统中增加新能力”的合成边界，不能外推到所有环境。下一轮应由数据所有者比较同一任务的盲测结果和结构化输出失败样本，再决定是否扩大推理模型。
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“固定依赖版本并重放同一输入”，不继续追加推理模型改动。
反方检查：生成结果看起来正确却无法运行有时来自输入而非工具，因此同一任务的盲测结果应先区分根因，再决定是否收紧权限。
社区问题
你如何判断“关键入口能够重复执行”已经满足？数据所有者还应补看哪类推理模型证据？