從面向機器轉向面向人類的代理框架

傳統代理框架（Agent Harness）主要作為AI代理與執行環境之間的介面，負責發送指令、編輯檔案及呼叫工具。隨著模型能力增強，框架中剩餘的部分逐漸轉變為處理人類注意力的層級，即作者所称的「Attention Interface」。

Claude Mods被視為這種新介面的早期形式，它允許使用者透過程式碼自訂代理何時打斷使用者、顯示什麼內容以及需要使用者做哪些決策。這意味著框架的方向從代理指向機器，反轉為代理指向人類操作者。

Claude Mods的技術運作與內建功能

Mods是運行在Claude Code CLI或桌面版內的TypeScript或JavaScript函數插件，作為代理框架的中間件注入執行流程。它們能響應提示詞、工具呼叫或介面渲染等事件，觀察這些事件並修改其呈現方式，或直接取代預設行為。

Anthropic已在Claude Code中內建六個Mods，包括agents-md（載入專案說明）、diff（繪製差異窗格）、plugin-authoring（讓Claude撰寫新Mod的技能）、sec-default（管理組織權限）、telemetry（記錄分析數據）以及you-should-know。

其中「You Should Know」是唯一預設關閉的內建Mod，它運行一個側邊代理來觀察主代理的工作過程，標記那些對輸出有重大影響但容易被忽略的工具呼叫或決策。例如，當主代理編輯檔案時，該Mod會檢查是否有未提交的先前工作，建議先進行Commit或Stash以避免遺失變更。

與ChatGPT及Cursor的介面設計差異

目前市場上存在三種處理「注意力介面」的不同路徑。OpenAI於10月7日隨GPT-6推出的ChatGPT Intelligent UI，由模型根據回答內容即時生成圖表、地圖或表單等介面元件，使用者僅能調整視覺強度，無法控制互動邏輯。

Cursor的PR Routing & Approval則針對團隊協作場景，透過風險評分、Bugbot發現及政策檔案來決定哪些Pull Request需要人工審查。它允許團隊設定規則，但互動流程仍由Cursor固定，且明確指出該功能不能取代完整的程式碼審查。

Claude Mods的不同之處在於讓使用者與代理共同編寫程式碼來定義介面。使用者可以決定在迴圈的任何節點（從提交提示詞到工具呼叫結束）插入自訂邏輯，例如要求每次編輯檔案後都提供第二意見並列出捷徑，這種高度客製化的能力是其他兩家產品目前不提供的。

實際使用中的噪音、成本與信任挑戰

作者分享了自己開發的「Next Steps Supervisor」Mod，它在代理編輯檔案、執行命令或進行8次以上工具呼叫後觸發。然而，在10月15日至發文期間的111個對話回合中，有99個回合符合觸發條件，導致大量建議產生噪音，使用者開始選擇略過這些提示。

每次Supervisor檢查都會分叉對話並重新讀取內容，雖然大部分由Prompt Cache服務，但Mod的README估計在50k Token會話中，每次檢查約消耗5至6k輸入等效Token，若快取過期則成本更高。

安全性方面，Mods並非沙盒隔離執行，加載後可讀寫檔案、查看所有提示詞並消耗使用者額度。Anthropic文件明確指出，即使使用--safe-mode啟動Claude Code，內建Mods仍會運行。因此，安裝第三方Mod前需仔細審查其程式碼。

未來展望：由AI主動發現摩擦並建議改進

目前建立Mod的流程依賴使用者主動發現工作流程中的摩擦點，並用自然語言描述需求讓Claude協助編寫程式碼。作者認為下一步應是由框架自動偵測這些摩擦，例如透過背景程序分析對話記錄，找出使用者反覆修正代理或手動檢查的地方，並建議相應的Mod。

這種可變形的框架若能從實際使用中自我改進，將對AI工程師產生價值。作者的判斷標準是：該Mod是否揭示了被忽略的問題、簡化了決策或讓操作更專注；若無法達成這些目標，則僅屬裝飾性工具而非實用功能。