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Worktrunk 架构：配置、批准与钩子的执行顺序
跟踪操作如何经过配置和批准进入前置、后置钩子，理解启动依赖、后台任务与合并失败的恢复边界。
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九篇面向 AI 开发协作的实用教程，提供固定版本来源、七个独立教学模型案例，并明确实机与性能验证范围。
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跟踪操作如何经过配置和批准进入前置、后置钩子，理解启动依赖、后台任务与合并失败的恢复边界。
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跟踪操作如何经过配置和批准进入前置、后置钩子，理解启动依赖、后台任务与合并失败的恢复边界。
区分手动工作树管理、Worktrunk 生命周期自动化与智能体编排，以具体采用条件代替空泛的优劣排名。
按 macOS、Linux 与 Windows 区分安装方式，记录实际版本，并为终端设置和团队推广准备明确的回退路径。
从一次最小工作树练习开始，区分创建成功与终端切换成功，避免首次试用就触发钩子或清理操作。
用分支、配置和未解决风险设计一个小型学习项目，不自动批准钩子、合并代码或删除工作树。
理解 Worktrunk 如何连接分支、独立目录与生命周期命令，以及为什么独立工作树不等于智能体安全沙箱。
把工作树准备、依赖构建、模型请求和人工审阅分别记账，再判断更多智能体是否真的带来更多已验收成果。
在自动合并或清理前，检查命令实际权限、可选模型的数据流和恢复边界，不把批准记录或临时垃圾目录当安全保证。
沿 approve_command_batch 和批准存储读取真实分支，区分本次允许执行、长期记住批准以及保存失败后的行为。