在文本到SQL（Text-to‑SQL）和 AI 代理分析中，SQL 能成功执行并不意味着在业务定义变化后仍然语义正确。本文研究了在退款归属、税收处理、合格人群和汇率日期等业务语义变更后，对固定查询的重新验证方法。
我们提出一种可执行的验证配置文件，将修订请求和知识截止时间绑定到合法的反例数据，并进行精确的货币比较。通过预注册的实验，对 32 个新建的修订族和两个本地生产者捆绑进行确认，保留了 192 个查询‑定义单元格，其中 144 为不符合，36 为有限套件一致，12 为未决。非一致单元格中，有 63 在当前快照上仍然一致。
在八账本预算下，基于义务的检查发现 137 处差异，而通用排序发现 127 处差异，配对差异为 6.9 个百分点（族 bootstrap 95% 区间 [2.1, 13.6]；精确族符号翻转 p=0.0156）。所有账本分支对 36 个一致单元格均未拒绝。当前义务和等权重评分与引导结果相匹配，表明覆盖率而非修订特定优先级是收益的来源。
受控实验、自然查询试点和重复抽样分别提供了机制和稳健性证据。一次法律层面的差异否定了整体一致性；一致性仅限于记录的套件。研究在其自定义模式和本地模型范围内，建立了可审计的业务语义重新验证配置文件。
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