AI-Native SDLC Playbook L11：Hooks 作為核准閘門
Hooks 是 AI-native SDLC 的治理基石——確定性的閘門，在 agent 執行動作前攔截，不通過就擋下。這堂課從單一 production gate 腳本講到完整的企業級 managed settings，涵蓋權限鎖定、沙箱、憑證隔離、marketplace 白名單，是整門課最硬核的一堂。
#hooks
11 篇文章Claude Academy：AI-Native SDLC Playbook 課程導讀
Anthropic 在 Claude Academy 推出 14 堂免費課程，把 AI 寫程式從「個人用 Claude Code」拉高到「整個團隊的開發流程」。核心概念只有四個：intent.md、CLAUDE.md、Skills、Hooks，但它們串起來就是一套完整的 AI-native SDLC。
OMP 內部設計導讀 #10：hooks/skills/MCP/marketplace 四大擴展面
OMP 將 hooks、skills、MCP、marketplace 整合為統一的擴展面：hooks 併入 extension runner 統一事件匯流排、skills 依 description 進行語意觸發、MCP 採 250ms 快速啟動閘 + deferred fallback、marketplace 採雙 scope 並相容 Claude Code catalog 格式。
pi-mono 深度導讀 7：Extension System——Hooks、Custom Tools、UI Components、Lifecycle 完整機制
Extension 系統完整解析：Extension 介面定義、onLoad/onUnload 生命週期、四大 Hook（onAgentStart/onBeforeToolCall/onAfterToolCall/onTurnEnd）、五大擴充點（tools/commands/keybindings/ui/settings）、ExtensionRunner 載入順序與依賴解析、ExtensionAPI 提供的能力、Dynamic Border、Widget、Dialog、Selector 等 UI 元件、Extension 間通訊、熱重載機制、官方範例 Extensions。
pi-mono 深度導讀 6：Tool System——8 核心工具定義、Factory 模式、Parallel/Sequential 執行、Before/After Hooks 攔截
pi-coding-agent 8 核心工具完整解析：ToolDefinition（給 LLM 看）vs AgentTool（執行邏輯）、createToolDefinition/createTool Factory、executionMode 決定 parallel/sequential、beforeToolCall/afterToolCall 攔截鏈、withFileMutationQueue 序列化檔案寫入、truncateHead/Line/Tail 輸出截斷、read/write/edit/bash/grep/find/ls/powershell 各工具實作細節。
Hooks／Skills／Plugins：成熟 coding agent 的三層擴展機制
Hooks 管控制流、skills 注入知識、plugins 負責打包。looplane 已有 opt-in deny-only project hooks、bounded SKILL.md loader、exact enabled_skills 選擇、plugin manifest/install/list 與 external runtime projection；仍缺 hook input rewrite、完整 lifecycle、遠端 registry 與成熟 marketplace。
Looplane 的 Skills、Blocking Hooks 與 Plugin Packages
Looplane 把 skills 當成有界的 repository-local guidance、把 hooks 當成 opt-in 且只能否決的 host commands，再用 local plugin manifest 封裝 skill 與 hook；三者的權限完全不同。
Kiro (AWS) 完整方案分析：Spec-Driven 開發的 Agentic IDE
Kiro 分五層：Free 50 credits、Pro $20/1,000、Pro+ $40/2,000、Pro Max $100/5,000、Power $200/10,000，加購 credit 一律 $0.04。Auto 模式混合模型省成本（同一任務走 Sonnet 要 1.3 倍 credit），Spec-Driven 流程把 vibe coding 變成可追蹤的結構化開發。
OpenClaw Agent Loop：序列化、寫入者宣告，與那個防止舊回合覆寫逐字稿的柵欄
Agent loop 是每個 session 序列化的執行。最值得學的是它處理並行的方式：每個被接受的回合會記下 activeWriterRunId 宣告，之後每次逐字稿寫入都要附上 expectedWriterRunId，在交易裡比對——被取代的回合因此無法提交過期資料。
Claude Code Plugins 與 Marketplaces：把 skills、hooks、MCP 打包成一個安裝單位
Plugin 的價值不是新能力，而是分發：把散在 .claude/ 的 skills、agents、hooks、MCP 設定收進一個帶 manifest 的目錄，透過 marketplace 安裝、更新、鎖版本。本文拆解 plugin 目錄結構、最小建立流程、marketplace 發佈與 dependencies 版本約束。
Claude Code Hooks 完整指南：用事件驅動控制 AI 的每一步
Hook 是 Claude Code 的事件系統。在 AI 執行工具前後、送出 prompt 時、結束任務時自動觸發 shell command、HTTP 請求、MCP tool 或 LLM 判斷。用來擋住危險操作、自動審核、注入上下文、記錄 audit log。