三次生产事故已经处理完了。现在，整个客服系统交到你手上。继承的候选版本存在真实的跨层缺陷，你只有 5 次工程变更机会，而 Launch Review 今天就要开始。
先处理问题，再阅读解释。
你是最终对生产发布决策负责的工程师。
候选版本继承了你已经见过的几类问题：Instruction Authority 仍然宽松，执行策略过度自主，Graph 协调复杂度超过任务真正需要的程度，而且 Evaluation 仍偏向 Demo。与此同时，Retrieval 与 Context 并没有明显坏掉——这意味着对健康子系统乱动，同样会浪费宝贵的工程预算。
最多使用 5 次工程变更。先检查证据，修复真正具有约束力的跨层 blocker，重放候选版本并比较不同 Attempt，然后为 SHIP、BLOCK 或 INCONCLUSIVE 给出可辩护的工程理由。
系统给出的 Release Score 只是证据之一。Safety Veto 与硬性生产约束不能被平均分冲掉。
Production Readiness 是整个系统的属性：再高的平均分，也不能抵消关键 Safety Veto、薄弱证据或不安全的执行边界。
把结果整理成可以复用的判断。
最终工程复盘
Production Readiness 是系统属性。即使其他指标全部漂亮，Critical Veto 仍然是 Veto。
继承下来的候选版本故意很有迷惑性：Retrieval 与 Context 已经相对可辩护，真正具有决定性风险的是 Prompt Authority、Execution Control、Graph Topology 与 Evaluation Evidence。因此，把预算平均花在所有子系统上并不叫“全面”，反而意味着没有识别 Binding Constraint。生产工程师要做的是找到真正限制发布的约束，进行有限修改，重放候选版本，然后用证据而不是架构潮流来辩护最终 Release Decision。
把这次体验连接到概念、参考与迁移。
Broken RAG 告诉你：更多 Context 并不等于更好的 Evidence。
$47,000 Retry 告诉你：Recovery 与 Idempotency 本质上是同一个设计问题。
Prompt Injection 告诉你：Untrusted Data 不能因为像 Instruction 就获得运行时权力。
现在，这些边界必须在同一个 Production Decision 中同时成立。
LEARNING CONTEXT
Production Readiness 是系统属性；关键 Veto 不能被其他局部高分平均掉。
Mental Model
迁移这个模型
人工审批延迟翻倍，但业务 SLA 不变。重新判断 SHIP、BLOCK 或 INCONCLUSIVE，并解释为什么。
把这个判断带到另一个问题或构建中。
接下来 AhaFrame 不再继续堆第四个旗舰 Mission，而是进入开发者体验预览与 Validation Alpha 证据阶段。
加入 Validation Alpha