合成情境
以下AI 编程案例来自社区种子数据，没有采集真实用户故事；案例只模拟让生成代码符合现有工程约束中的调试闭环决策。
先把成功条件限定为“日志能够关联到一次具体执行”，再观察生成结果看起来正确却无法运行是否会让最小可运行补丁失去解释力。
推进顺序
每轮只改变一个假设：先保持改动范围可解释，观察最小可运行补丁，再决定是否用将假设转成可检查条件推进下一轮。
验收清单：
- 用真实浏览器操作固定“让生成代码符合现有工程约束”的当前基线。
- 请产品负责人复核最小可运行补丁与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大调试闭环的改动范围。
恢复设计
证据门槛：调试闭环至少要留下真实浏览器操作和一个失败样本，才能支持“日志能够关联到一次具体执行”这一判断。
需要明确谁承担恢复成本：如果采用“用生成速度换取更多评审成本”，调试闭环的停止条件就不能只写在提示词里。
对调试闭环的判断需要带有效期；依赖、权限或输入变化后，原有真实浏览器操作只能作为历史记录。产品负责人应重新检查最小可运行补丁再恢复发布。
停止条件：当调试闭环触碰无关模块或数据所有权不清时，将旧结论标记过期后重新采样，并撤销新增工具权限。
你会如何处理
你如何判断“日志能够关联到一次具体执行”已经满足？产品负责人还应补看哪类调试闭环证据？