当 Agent 写完代码，开发者可能能说出需求，却解释不了失败路径。Sphinx 把这个落差做成一个具体流程：推送到受保护分支时，独立审查模型读取已提交的改动，以场景题让人预测代码行为；它不读取生成代码时的聊天。如果回答暴露误解，系统解释后再给新场景，通过后才继续同一次推送。项目提供跳过和 yolo 选项并记录原因，问答不返回给原编程 Agent；这些是实现文档中的设计声明，本日报未安装验证。
README 用后台队列作演示：worker 已提交业务操作，却在确认消息前崩溃，队列再次投递时会不会重复执行？下一题再改变可见性超时和并发条件，检查回答者是否真的理解去重边界。这个例子是作者的示范，不是已经发生的生产事故。更有信息量的是项目自己的评测：10 月 15 日记录的最新固定源码 V19/V20 覆盖五个小型合成仓库，七道生成题的十四个判分探针有十二个符合预期；授权题曾因回答未提特定代码条件而拒绝充分解释，配置题还暴露了题目措辞与格式问题。作者明确写出，即使 560 项单元与集成测试通过，也不代表语义评测全绿。