为什么讨论
种子内容说明：这里把“把演示原型推进到生产环境”设为合成场景，用隐私边界讨论不可运行输出，不对应真实用户或真实项目。
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；对应门槛是让延迟与成本记录可由数据所有者重复核对。
建议流程
每轮只改变一个假设：先将假设转成可检查条件，观察延迟与成本记录，再决定是否用在真实环境复现推进下一轮。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“把演示原型推进到生产环境”的当前基线。
- 请数据所有者复核延迟与成本记录与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大隐私边界的改动范围。
取舍与停止条件
证据门槛：隐私边界至少要留下人工评审差异和一个失败样本，才能支持“第二位评审者可以复现结论”这一判断。
如果隐私边界只优化生成速度，生成结果看起来正确却无法运行会转化为后续评审债务；因此要同时记录人工评审差异和恢复责任。
如果“第二位评审者可以复现结论”通过，可以把隐私边界推进到更大样本；如果未通过，就保留人工评审差异并执行恢复。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。
停止条件：当隐私边界触碰无关模块或数据所有权不清时，停止自动执行并把决策交回人工审核，并撤销新增工具权限。
经验征集
对“把演示原型推进到生产环境”而言，隐私边界最值得自动化的环节是什么？哪一环必须保留人工判断？