解释 Claude Code Hooks 适合处理的自动化场景，并给出团队落地时的风险边界。

Agent 调用工具后，系统需要记录计划、参数、返回、重试、权限和最终输出，才能定位问题。

梳理 Agentic Coding 的工作流转变：上下文、计划、执行、验证和复盘如何形成可重复交付。

Agent 权限设计要区分读取、建议、草稿、执行和高风险动作，并为每类动作设计确认与审计。

AI 辅助重构应先建立行为保护、拆分小步、控制 diff 范围，并用验证命令证明没有回归。

代码库索引要处理语义检索、符号关系、目录边界、最近变更和项目规则，避免 Agent 读错上下文。

说明 Skills 如何把团队经验、工具说明、检查清单和写作风格沉淀为 Agent 可复用能力。

AI 成本控制要看 token、缓存、模型分层、批处理、失败重试和用户价值，而不是只压单次调用价格。

AI Evals 可以进入 CI 流程，帮助团队在 Prompt、模型或检索变更时发现质量回归。

AI 生成 UI 要重点审查布局稳定性、响应式、可访问性、文案溢出、真实数据和交互状态。