为什么讨论
透明度说明：下文围绕AI 编程的生成代码审查构造“为后续维护者留下清晰证据”案例，所有经历均为合成数据。
在“为后续维护者留下清晰证据”里，最容易被忽略的是生成结果看起来正确却无法运行，因此先要求静态检查与运行日志能够支持停止或继续的决定。
建议流程
实施顺序从将假设转成可检查条件开始，把生成代码审查缩成单一入口；随后先验证关键路径，只在逐文件差异通过后扩大改动。
验收清单：
- 用逐文件差异固定“为后续维护者留下清晰证据”的当前基线。
- 请发布执行者复核静态检查与运行日志与任务边界。
- 若生成结果看起来正确却无法运行仍出现，停止扩大生成代码审查的改动范围。
取舍与停止条件
验收证据：将逐文件差异固定到同一输入，再比较静态检查与运行日志，避免把偶然成功解释为稳定能力。
取舍点在“把全部上下文一次性提供”：它可能缩短生成代码审查的首轮时间，也可能放大生成结果看起来正确却无法运行带来的评审与恢复成本。
这套路径的价值在于把生成代码审查变成可复核任务，而不是制造更像成品的输出。若发布执行者无法确认“日志能够关联到一次具体执行”，本轮状态仍应保留为待评审。
恢复路径：一旦生成结果看起来正确却无法运行扩大影响范围，立即将旧结论标记过期后重新采样，并用静态检查与运行日志确认基线。
反方检查：过早增加门禁可能拖慢生成代码审查，因此需要用静态检查与运行日志证明门禁确实减少了不可运行输出。
经验征集
社区里有没有更适合“为后续维护者留下清晰证据”的停止条件？希望答案能说明生成代码审查遇到生成结果看起来正确却无法运行后的恢复顺序。