你的硬约束是学生数据不可上云，但架构里 NAS 是数据真相源，同时 Tailscale 全互联、WorkBuddy 走腾讯文档、IMA 做知识分发、mxai/GLM 做生成管线。这些云服务各自都有把本地文件带出去的可能，而边界目前靠你每次手动判断「这条能不能传」。一旦某次批量加工或交接协议里混进一份学生名单、成绩或获奖库明细，就是不可逆的泄露，且同事非技术背景，很难替你兜住。立正讲 fake work 时提到，责任每交接一次，原本的结果就被翻译成更容易验收的交付物，最初的问题可能原封不动⁠1；你的九条预案和交接规则越细，越说明这条边界目前是靠流程纪律而非结构在守。

Windows 主力机、Mac mini 常开枢纽、MacBook Air 瘦终端、NAS、T7 接力盘，再加 ZCode/Cursor、WorkBuddy、IMA、Typeless、mxai/GLM 五条软件线，以及 15 个 skills、规则母本三端分发、交接协议加九条预案。这套东西的复杂度已经接近一个小团队的基础设施，但服务的是一个人的产出。立正说，AI 没有填平 demo 到 production 的鸿沟，只是让你更快走到沟边，越能快速做出第一版的人越容易掉进去⁠2；他还讲过，用会议和反复打磨填充时间，常常是战术勤奋掩盖战略懒惰⁠3。多设备同步、规则三端分发、预案维护，很可能就是这类填充——它们让你感觉在推进，但没有让任何一个真实用户的结果变好。判断标准可以很简单：过去一个月里，哪条规则或哪台设备真的改变了一个决定？没有的话，它就在消耗你。

与其再加一条预案，不如把「学生数据」物理隔离：单独一台设备或一个不联 Tailscale、不装任何云连接器的目录，只放学生数据，加工完的脱敏结果才允许进入主架构。这样做能验证一个关键问题——你现在到底是靠结构在守边界，还是靠每次记得。如果隔离后发现日常流程几乎不受影响，说明之前的全互联本来就没在服务学生数据这条线，可以顺势砍掉一批同步和预案；如果发现处处卡住，说明你真正的工作量集中在学生数据上，那更该先解决它，而不是继续扩设备。立正讲学习时提到，撤掉帮助、过一段时间、换一道题还能做，才算真的会了⁠4；同理，撤掉云服务、隔一段时间、换一批数据，你的流程还能不能跑，才是这套架构真正的验收。