AI 大模型种类实在是太多了，Opus、GPT、DeepSeek、Gemini... 各种模型满天飞，网上的朋友张口闭口就是"我用 Claude 写了个 XXX"、"DeepSeek 性价比真高"。读完之后，模型对语言规律有了"感觉"，但它只学会了"接着写"——你给它一段话，它会续写下去。同样是"React"这个词，在"我要用 React 写后台管理系统"和"React 的学习曲线不算陡"这两句话

AI 大模型种类实在是太多了，Opus、GPT、DeepSeek、Gemini... 各种模型满天飞，网上的朋友张口闭口就是"我用 Claude 写了个 XXX"、"DeepSeek 性价比真高"。读完之后，模型对语言规律有了"感觉"，但它只学会了"接着写"——你给它一段话，它会续写下去。同样是"React"这个词，在"我要用 React 写后台管理系统"和"React 的学习曲线不算陡"这两句话

比如 Anthropic 的 Claude Code，它的核心循环、上下文管理、权限系统、hook 机制都是从底层直接构建的——这种高度定制的场景，就适合在 SDK 层级或更底层去实现。Agent 在翻译完 PDF 后，没有经过 Think 步骤来判断"翻译结果是否可以返回给用户了"，而是直接又回到 Perceive，把翻译结果当成新的输入，开始翻译"翻译后的内容"... 然后无限循环 😵。因为

"core" 这个词给人的感觉是底层基础设施（像 React 的 react-core），但这个包装的是"标准编辑器功能"——基础几何体、灯光、相机这些。每一次追问"还有没有更好的方案"，每一次指出"这样设计对插件不友好"，每一次坚持"要考虑扩展性"——这些才是让最终产物从"能跑的 demo"变成"高扩展性的 SDK"的关键。非常好，你的建议就是我想要的，我希望你后面在设计方案的时候，都能像现在这

但说实话，用是用了，总感觉自己就是个"面向弹窗编程"选手 —— 它弹窗我就点确认，它问我就说好，至于它到底是怎么运作的？想想看，如果你每次都要提醒"用 TypeScript"、"用 Tailwind"，那就该放 CLAUDE.md 或者 rules 里了。不过这里有一点可以优化的，那就 CLAUDE.md 并不建议写太多的内容，太长的话中间段落可能会> 被忽略，一般建议在 200 行以内。，区别在