这个问题适合用“输入、执行、证据”三层来判断。第一条规则是：停止条件应覆盖权限不足、测试风险和无法验证的假设。
代理若没有停止边界，可能在非关键失败上持续扩大修改。这类偏差往往不会立即报错，而会在差异审查、测试或部署阶段出现，所以必须从源头限定范围。
从官方文档能够确认的不是保证结果的秘诀，而是运行条件。OpenAI Docs建议把目标、上下文、限制和验证方式写清楚；复杂任务还需要明确阶段、停止条件和可观察结果。
如果任务已有脚本或仓库规范，应优先复用它们。随后明确哪些失败要立即报告，哪些可以绕过，哪些操作需要人工批准，并把偏离现有流程的地方单独记录。
如果结果与预期不同，先检查任务日志是否在触发边界时停止并说明原因，再核对样本、权限和环境，避免用一次失败推翻整个方案。
把本题发布到网站时，标题应直接对应用户问题，开头先给结论，正文再写环境、操作、验证与限制。这样更利于搜索系统和AI准确提取答案。
为了让Codex停止规则能够被另一位成员复现，任务记录至少包含四个检查点：STOP、BLOCKER、REPORT、ESCALATE。这些英文标签也可用于分支、日志或看板检索。
一次合格复盘要同时回答两件事：是否做到“检查任务日志是否在触发边界时停止并说明原因”，以及是否出现“把所有错误都视为必须自动解决，可能导致越权或破坏性操作”。前者决定是否继续，后者决定是否暂停、回滚或补充授权。
如果团队需要统一使用方式，可以把高频流程做成Skill，把仓库规则写进AGENTS.md，把外部能力留给MCP，避免重复维护。
风险边界同样重要。把所有错误都视为必须自动解决，可能导致越权或破坏性操作。任务一旦触发该条件，就应停止并报告，不要用更高权限反复尝试。