场景与透明边界
这是用于填充社区工作流的合成讨论，主题是开源模型选型在“把演示原型推进到生产环境”里如何面对生成结果看起来正确却无法运行。
这里把“失败路径会返回可理解的结果”作为完成定义，并让最终使用者检查开源模型选型有没有越过原始任务范围。
实施顺序
执行时先列出不可改动区域，再让开源模型选型只处理一个失败样本；人工评审差异未出现前，不追加工具权限。
验收清单：
- 用结构化输出失败样本固定“把演示原型推进到生产环境”的当前基线。
- 请最终使用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。
证据与取舍
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。
选择“把提示词当作长期工程资产”之前，先确认人工评审差异是否足以支持回退，否则这个选择不可逆。
对开源模型选型的判断需要带有效期；依赖、权限或输入变化后，原有结构化输出失败样本只能作为历史记录。最终使用者应重新检查人工评审差异再恢复发布。
回退方案：若“失败路径会返回可理解的结果”没有满足，就关闭新增权限后重新确认必要工具，再由最终使用者重跑结构化输出失败样本。
社区问题
社区里有没有更适合“把演示原型推进到生产环境”的停止条件？希望答案能说明开源模型选型遇到生成结果看起来正确却无法运行后的恢复顺序。