问题定义
以下AI 前沿案例来自社区种子数据，没有采集真实用户故事；案例只模拟修复只在真实浏览器出现的问题中的长上下文模型决策。
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；对应门槛是让人工评审差异可由最终使用者重复核对。
处理步骤
先让最终使用者声明验收门槛，再执行长上下文模型；这样结构化输出失败样本可以判断生成结果看起来正确却无法运行是输入问题还是实现问题。
验收清单：
- 用结构化输出失败样本固定“修复只在真实浏览器出现的问题”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，停止扩大长上下文模型的改动范围。
如何判断完成
验证记录：用人工评审差异说明边界，用结构化输出失败样本说明结果，并让最终使用者记录仍未覆盖的条件。
速度并不是唯一指标；对长上下文模型而言，“先做原型再补测试”还会改变权限、归因和回退责任。
本轮最多证明“修复只在真实浏览器出现的问题”中的一个受控路径，不能证明工具在未知条件下也安全。把不可运行输出和结构化输出失败样本一起记录，才能为下一次决策留下上下文。
回退方案：若“迁移与回退都经过预演”没有满足，就恢复上一份已验证配置后重新跑关键入口，再由最终使用者重跑结构化输出失败样本。
反方检查：过早增加门禁可能拖慢长上下文模型，因此需要用人工评审差异证明门禁确实减少了不可运行输出。
开放讨论
如果只能保留一份证据，你会为长上下文模型选择结构化输出失败样本吗？它怎样帮助“修复只在真实浏览器出现的问题”里的团队识别不可运行输出？