（7589期）Execution Verifier – 硬核进度锁，告别AI假忙碌

硬核进度锁，告别AI假忙碌 通过强制文件变更验证与闭环报告，根治AI任务空转、假进展问题，每15-30分钟硬证据锁死执行进度。 使用说明 核心用法 Execution Verifier 是一套针对AI长时任务执行缺陷的硬性约束机制，核心解决「Agent声称正在工作却无实际产出」的普遍痛点。其运作逻辑围绕「无文件变更=无进展」的铁律展开，强制要求每15-30分钟产生可验证的硬证据（文件修改、行级差异、代码提交、测试结果）。 显著优点 证据驱动的防幻觉设计：彻底杜绝AI自我欺骗式进度报告，所有声明必须绑定具体的文件系统变更 标准化闭环流程：30分钟最小操作环（执行→写产物→验证→报告）形成可复制的生产纪律 自动化解救机制：verifyexecuteverify.py脚本在无进展时自动触发执行器，减少人工干预 严格的报告格式：三行强制结构（已完成/进行中/下一步+ETA）消除模糊表述 潜在缺点与局限 硬性时间窗口可能不适应探索性任务：研究型、创意型工作难以量化15-30分钟产出 文件系统依赖：纯API调用、纯对话交互类任务难以用此模式验证 脚本环境要求：需预置Python验证脚本及标准化项目目录结构，迁移成本高 阻塞报告的刚性：频繁「本轮无新增」可能掩盖正常的长时编译或外部等待状态 适合人群 管理长时编程任务的开发者/技术负责人 需要AI代理执行多步骤工程任务的自动化工作流设计者 对AI输出可信度有严格要求的生产环境运维 常规风险 验证脚本本身成为单点故障，若脚本缺陷可能误报阻塞 自动触发执行器可能造成资源争抢或意外副作用 双Cron作业的时间偏移设计（+5m）若调度失败会导致验证-执行脱节 JSON输出的before/after状态若被篡改将破坏审计链 原始说明 Enforce real progress for long-running tasks by separating execution from reporting. Use when users complain that the agent is "saying it's working" without...