模型长任务验收表
把长任务交给模型前先锁定验收标准，结束后直接得到带证据的通过项和返工项。
产品负责人准备把跨网页、文档和代码库的长任务交给模型时，先放入目标、已有资料和交付期限。系统把自然语言委托拆成一张任务验收表：必须交出的文件、需要引用的事实、允许改动的目录，以及触发返工的失败条件。
负责人逐条修改后再授权开工。模型执行期间，任务页将每项承诺挂到对应产物上，例如某个提交、测试截图、数据来源或网页快照。涉及禁止改动的文件时，任务会停在待确认状态。
交付完成后，产品用事先约好的规则逐项检查。通过项附上文件链接、测试结果或来源引用；未通过项会明确缺少什么，并只把该部分退回模型重做，避免整项任务从头再来。
首版可先服务于“改一个仓库并产出说明文档”的工作，把代码检查、文件范围和事实引用做扎实。审美判断、战略取舍和开放式创作仍留给负责人亲自确认。
为什么是现在
OpenAI 于9月3日发布面向端到端工作的 GPT-6 Astra；截至9月5日观察时，它位于 Product Hunt 新品流第1名。S1S2 当模型开始承接更长的跨工具任务，负责人更容易遇到要求遗漏、改动越界和交付证据分散的问题。
目标用户
核心用户是把仓库级任务交给编码代理的产品负责人或技术负责人。任务跨越代码、说明文档和外部资料时，他们最需要这张表。此时口头要求容易在长执行中被遗漏，事后逐项追查又很慢。团队还可能同时使用不同代理，验收规则无法依赖某个模型的界面。
最小切入点
入口先接 GitHub 仓库与 OpenAI Responses API。系统用结构化输出生成验收项，字段包括产物、检查方式、证据类型和禁改路径。负责人确认后，再把任务交给编码代理执行。S2 执行器通过 git diff 获取改动文件，并调用仓库已有的测试与检查命令。网页事实保存网址、抓取时间与文本片段，不自行判断来源权威性。验收引擎优先采用确定性规则，例如文件存在、目录越界、测试退出码和引用缺失。主观质量先标为人工确认，避免用模型评分制造虚假确定性。返工时仅生成失败项及其关联证据，保留已通过产物。
以小博大
首批用户可从公开使用 AGENTS.md、复杂 CI 或多代理工作流的开发团队中寻找。发布一个 GitHub App，让拉取请求自动生成“承诺与证据”检查页。再开源验收表格式和命令行校验器，使团队无需迁移代理即可试用。可围绕真实失败案例写技术复盘，例如越界改文件、漏跑测试或引用失效，并提供可直接导入的规则模板。
竞品与缝隙
怎么赚钱
按活跃仓库订阅收费。个人版覆盖单仓库和基础验收，团队版增加审批角色、规则模板与审计留痕。模型调用费用由客户自付，避免长任务成本吞掉订阅收入。
反方视角
把自然语言稳定拆成可执行标准，本身就容易误解负责人意图。规则过严会频繁暂停任务，规则过松又挡不住越界修改。证据与验收项的关联也可能失真，例如测试通过却未覆盖实际改动。网页快照会带来存储、版权和敏感信息处理负担。接入不同代理后，还要统一任务状态、日志格式和中断语义。选择性返工若缺少依赖分析，可能破坏已经通过的部分。团队最终仍要人工确认主观质量，自动验收不能代替代码审查。若用户不愿在开工前维护验收表，产品会退化成更复杂的任务模板。