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举个例子：如果你让 AI 做一个记账工具，需要把金额加在一起，AI 很可能用"浮点数"（计算机中表示小数的常见方式）来做加法。
下文以一个平台产品的 CLI 设计实践为例，对过程中的关键设计决策进行介绍，整体思路如下图： 一、编程语言 CLI 在开发语言选择上有几个硬指标： 单文件且无运行时依赖：Agent 的运行环境不可预测，可能是本地计算机、Docker 容器、远程 Linux 等，无法假设它装了正确的 Node 或 Python 版本，最好是下载一个二进制就能跑 可交叉编译：需要覆盖 macOS / Linux / Windows × amd64 / arm64，支持一套代码跨平台编译 启动快：Agent 会高频反复调用命令，静态语言是首选 几个候选对照： Node / TypeScript：生态好、写得快，但依赖目标机器有 Node 运行时，打包成单文件产物大 Python：同样受运行时和版本问题限制，分发是大问题 Rust：单二进制、性能好，各项都满足，但是开发效率和编译速度偏低 Go：单静态二进制，设置 CGO_ENABLED=0 后零依赖，交叉编译支持好，启动毫秒级，开发效率不错 最终选择 Golang 作为开发语言，并使用 Cobra 作为 CLI 框架，处理命令解析和路由。
CreateCompleted(1); Console.WriteLine($"First result: {await first}"); // source 开始下一次操作，版本令牌发生变化。
使用函数作为信号处理程序 将复杂逻辑直接写在trap的字符串参数中可读性较差，更常见的做法是定义一个函数来处理信号：