新任务若先写坐标、先设计奖励、先遥操作示教，人进不来。把相对、接触、对齐写成几何结构，再从演示视频抽取，标注和示教都能砍。结构不过关，不准写已经…

倒水是抓、移、倾、放四步，每步都绑对象和关系。先估注意，再写成随时间改的知识图，用分类体系做常识约束。静态标签过关、关系对不上，不能动手。

桌面物体会换，手标点线跟不上。指称语言圈出区域，边界收成点线约束，交给未标定图像伺服。解码器可以很轻，但边界要细到能抓把手。热力图不能当动作。

维度一高，人不知道在拧哪一截，潜变量更是黑盒。观测映射成随状态改的正交基底，人的输入只是线性组合。基底要平滑转向，完成率和超参鲁棒要一起过。

检测框分不出停着的和插进来的。运动分割和检测放进同一双流网络，共享编码才能用够稀缺的运动监督。动静标签要多帧一致才入账，只报检测精度不准进制动。

拟合出来的分不是知识。关键决策要先写成可推理的句子，交给专门的引擎。引擎推不出就别上线。藏在网络里的规则改不了。表示和推理分开，知识改了不必整网…

流畅的为什么不是解释。排课问为什么不能换教室，对比解释必须从规则证出。语言归语言，证明归证明。给不出反例路径，就不算会解释。

实验室基准过了仍可能没人用。声明式求解要过现场：案例、可扩展、接手路径必须写进验收。没有接手路径的引擎先停。先交领域数据、工具和教训。

企业知识默认会冲突。规则打架时要指出哪条例外仍可用，给出可辩护结论。把库清空重标不是运维。遇到反例要局部收，不能把还能用的规则一起砍掉。

能连续执行不是能担责。出事要能指出权限谁开、不可逆动作谁能否决、日志能不能给受害人看。人在回路只勾选不算接管。智能体不是独立法律主体。