给 AI 一包该看的上下文，而不是让它乱翻全仓库
说明 AI 执行任务时为什么需要受控上下文包：只给它该看的来源、规则和真相边界，而不是让它在全仓库里随机搜索。
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Evidence Contract：AI 交付必须带证据
说明 AI 交付不能只说已经完成，而必须附带可复核证据、验证结果、风险说明、人工决策入口和可追责路径。
从一次失败到项目记忆：让流水线自己变得更强
说明如何把一次 AI 失败转化为项目记忆：更新规则、测试、检查清单和上下文包，让流水线持续变强，而不是停留在聊天纠错。
人应该站在风险边界，而不是只在最后点确认
说明 human-in-the-loop 不应只是最后确认，而应站在需求、风险、发布和回滚等关键边界上。
把 AI 放进隔离执行区：分阶段 worker 才能进入真实项目
说明真实项目中 AI 不应直接修改主工作区，而应在隔离空间执行，并通过阶段门、证据和人工检查进入主线。
AI 不是流程本身：什么是项目专用 AI 交付流水线
很多人使用 AI 写代码时，会把整个流程放进一个聊天窗口：描述需求，让 AI 读仓库、改代码、跑测试、总结结果。
从聊天需求到任务合同：AI 执行前必须先分流
说明 AI 开发任务为什么要先从聊天需求转成任务合同，并根据成熟度、风险和证据要求选择执行模式，再进入写代码。