先标明边界
这是一条社区种子讨论；“面对需求变化时控制返工”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。
这个情境的目标不是让输出看起来完整，而是让数据所有者通过人工评审差异确认“关键入口能够重复执行”。
从哪里开始
流程上先在真实环境复现，再为多模态理解开放必要工具；每增加一步，都要重新确认“关键入口能够重复执行”。
验收清单：
- 用人工评审差异固定“面对需求变化时控制返工”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，停止扩大多模态理解的改动范围。
证据和回退
验证记录：用延迟与成本记录说明边界，用人工评审差异说明结果，并让数据所有者记录仍未覆盖的条件。
对“面对需求变化时控制返工”来说，不可运行输出不是单纯的模型质量问题，还涉及数据所有者能否理解并撤销本轮动作。
完成定义需要同时包含正向结果和失败结果：前者用人工评审差异说明，后者用延迟与成本记录定位不可运行输出。缺少任一侧，都不能宣称多模态理解已经稳定。
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，立即关闭新增权限后重新确认必要工具，并用延迟与成本记录确认基线。
讨论题
面对“面对需求变化时控制返工”，你会先将假设转成可检查条件还是先在真实环境复现？请给出能由数据所有者执行的检查动作。