从检查者到预测者：延迟真值下模型生成策略路线的代码自有评估

许多对模型输出的评估要么依赖评估时即可检查的契约，要么依赖运营回路内即到的反馈。我们研究互补设定：真值延迟、删失或私有，确定性代码无法在打分时检查正确性，必须代之以发出代码自有的临时预测。RouteCast为模型生成的类型化策略路线实例化该regime：模型提出候选路线与结构化因子；时点证据、参照类与确定性变换产出临时预测排序；后续结果评估该预测。在一项回顾性风投试点（21个二元结果案例：6正15负）中：整包RouteCast分显示初步的回顾性判别力（AUC 0.756，95% CI [0.471, 0.980]）；盲法LLM裁判AUC 0.678 [0.419, 0.897]、身份暴露LLM裁判AUC 0.761 [0.515, 0.944]——与识别性或结果相关泄漏风险一致。同二元子集上的预注册分解消融发现：把相同输入转为类型化分段路线，与整包分数不可区分（ΔAUC=-0.144，95% CI [-0.471, 0.176]）、与确定性启发式亦不可区分（ΔAUC=-0.089，95% CI [-0.412, 0.278]）。该试点确立了可审计的可行性结果并暴露失败模式；它不确立前瞻校准、因果决策改进、路线分解优势或跨域效度。