大型语言模型（LLM）能够根据自然语言指令生成结构化布局和可执行的场景程序，但可执行并不等同于工程可行。工业场景程序即使成功运行，最终状态仍可能违背边界、碰撞、间隙、通道或结构约束。我们将这种现象称为可执行性‑工程可行性差距，即局部看似合理的放置在全局上仍不可行，因为对某一设备的修正可能在其他位置引入冲突。
为量化该差距，我们构建了一个基于执行的工业场景程序数据集，包含 1,749 个可构建场景、完整的可执行程序以及每个场景的 94 项几何检查。
在此基础上我们提出 VIGOR 框架，融合了监督式场景程序生成、执行驱动的验证以及分阶段的几何细化。具体步骤包括：
- 监督微调实现完整程序生成；
- 局部投影针对可独立纠正的违规进行修正；
- 联合冲突图修复在保持结构关系的前提下协调剩余的多对象冲突。
实验表明，VIGOR 在完整可行性上达到 96.86%，整体得分 91.20，较最强基线提升 10.42 分，验证了在受控工业布局条件下，可靠的场景程序生成不仅需要可执行代码，还必须显式进行约束验证与协同冲突解决。
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