场景和目标
这是一条社区种子讨论；“将人工流程变成可验证脚本”和其中的生成结果看起来正确却无法运行都是合成设定，不代表任何用户的实际经历。
先把成功条件限定为“工具权限没有超出任务需要”，再观察生成结果看起来正确却无法运行是否会让人工评审差异失去解释力。
操作边界
每轮只改变一个假设：先用小步提交降低风险，观察人工评审差异，再决定是否用明确数据所有权推进下一轮。
验收清单：
- 用结构化输出失败样本固定“将人工流程变成可验证脚本”的当前基线。
- 请产品负责人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。
验收闭环
验收证据：将结构化输出失败样本固定到同一输入，再比较人工评审差异，避免把偶然成功解释为稳定能力。
速度并不是唯一指标；对开源模型选型而言，“把提示词当作长期工程资产”还会改变权限、归因和回退责任。
完成定义需要同时包含正向结果和失败结果：前者用结构化输出失败样本说明，后者用人工评审差异定位不可运行输出。缺少任一侧，都不能宣称开源模型选型已经稳定。
恢复路径：发现不可运行输出后先冻结发布，再先恢复数据快照再检查关系计数，最后重新确认“工具权限没有超出任务需要”。
反方检查：若“将人工流程变成可验证脚本”只用于原型，严格回退看似过重；但产品负责人仍需声明原型不能进入哪些入口。
分歧点
面对“将人工流程变成可验证脚本”，你会先用小步提交降低风险还是先明确数据所有权？请给出能由产品负责人执行的检查动作。