合成案例
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；案例只模拟将人工流程变成可验证脚本中的隐私边界决策。
如果人工评审差异无法回答不可运行输出发生在哪里，隐私边界就仍处于演示阶段，不能进入发布判断。
最小执行路径
针对生成结果看起来正确却无法运行，先用人工评审差异复现，再将假设转成可检查条件；若复现条件改变，就回到在真实环境复现重新建立基线。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“将人工流程变成可验证脚本”的当前基线。
- 请安全评审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。
验收与恢复
验收证据：先看延迟与成本记录能否定位不可运行输出，再用人工评审差异证明改动没有扩散到无关路径。
当生成结果看起来正确却无法运行出现时，继续扩大自动化可能更快，也可能让安全评审者失去根据延迟与成本记录定位责任的机会。
记录里应把自动动作、人工修改和最终状态分开，让人工评审差异只证明本轮发生的事情。对于生成结果看起来正确却无法运行，还要保留延迟与成本记录作为后续重放入口。
回退方案：若“关键入口能够重复执行”没有满足，就隔离冲突改动后逐项重新合并，再由安全评审者重跑人工评审差异。
请教
面对“将人工流程变成可验证脚本”，你会先将假设转成可检查条件还是先在真实环境复现？请给出能由安全评审者执行的检查动作。