对象与风险
这是一条社区种子讨论；“把演示原型推进到生产环境”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。
讨论边界包括仓库约束、工具权限和数据所有权；推理模型只有经发布执行者复核同一任务的盲测结果后才算进入闭环。
执行草案
把模型输出、人工修订和最终状态分开记录，由发布执行者依次检查同一任务的盲测结果与结构化输出失败样本，避免结果互相覆盖。
验收清单：
- 用同一任务的盲测结果固定“把演示原型推进到生产环境”的当前基线。
- 请发布执行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。
验收条件
验收证据：同一任务的盲测结果用于确认当前动作，结构化输出失败样本用于交叉检查；两者都不能被展示计数替代。
短期交付可以偏向给失败路径留恢复入口，长期维护则要求把验收标准写成测试；同一任务的盲测结果应把两者的结果区分开。
如果“改动范围与任务边界一致”通过，可以把推理模型推进到更大样本；如果未通过，就保留同一任务的盲测结果并执行恢复。这个分支必须在“把演示原型推进到生产环境”开始前写清楚。
回退方案：若“改动范围与任务边界一致”没有满足，就恢复上一份已验证配置后重新跑关键入口，再由发布执行者重跑同一任务的盲测结果。
社区选择
你会让谁负责确认同一任务的盲测结果：发布执行者还是实现者？两者结论冲突时怎样回到“改动范围与任务边界一致”？