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New resource note with 6 core methodologies, community best practices, pitfalls, and practical examples. Three zettelkasten notes extract key insights: hook vs prompt reliability, MCP context tradeoffs, and the instinct learning system. Updated existing guides with cross-links.
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created, type, tags, source
| created | type | tags | source | |||
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| 2026-03-19 12:01 | zettel |
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https://github.com/affaan-m/everything-claude-code |
Hook 驱动优于提示词驱动
AI Agent 的行为控制有两种机制：提示词（Skill/Rule）和 Hook。核心区别在于确定性：
- Hook: 触发率 100%，确定性执行，不依赖模型判断
- 提示词: 触发率 50-80%，概率性，受上下文长度、模型注意力影响
因此，关键质量控制（格式化、安全检查、状态保存）应通过 Hook 实现，而非依赖提示词。提示词适合灵活的、需要判断力的任务；Hook 适合必须每次都执行的不变量。
这解释了 ECC v2 为什么把学习观察从 Skill 迁移到了 Hook — v1 中观察经常遗漏，v2 通过 PreToolUse/PostToolUse Hook 实现了 100% 捕获率。