Bridge Trace：为什么先计划执行轨迹，再调用 SketchUp
解释为什么 live SketchUp 执行前需要可检查、可测试、可回放的 bridge trace。
mcp
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Codex 如何驱动 SketchUp 建模：从指令到可验证模型
解释 Codex 或其他 agent CLI 如何通过 runtime skills、MCP server、SketchUp Ruby bridge 和结构化设计模型，把自然语言意图转成可验证的 SketchUp 项目状态。
`design_model.json` 为什么必须站在 SketchUp scene 前面
解释为什么 SketchUp scene 是执行视图，而结构化 design model 才适合 agent 推理、验证、修复和回放。
Headless Smoke、Live Bridge 和 Installed Package：agent harness 怎么验证
解释为什么 agent harness 需要 headless smoke、live bridge、release smoke 和 installed package 验证。
MCP Server 到 Ruby Bridge：把自然语言变成可执行 SketchUp 操作
解释 MCP server、execution trace、JSON-RPC、Ruby bridge 和 execution feedback 如何把自然语言变成可执行操作。
让导入可修复：从 source evidence 到 working truth
解释为什么图纸导入应保留来源证据、生成可修复 working truth，并把识别不确定性纳入后续人工修正流程。
Runtime Skills 的产品边界：设计师 skill、动态 skill、开发 skill 不应混在一起
解释 product runtime skills、project dynamic skills 和 maintainer development skills 的产品边界。
Semantic Component Registry：让 agent 放置对象，而不是搜索模型素材
解释为什么 SketchUp agent 需要语义组件 registry，暴露对象用途、放置约束和复用规则，而不只是搜索 3D 模型素材。
SketchUp Agent Harness 技术架构：为什么 agent CLI 只是入口
解释为什么 Codex 和 Claude 只是入口，SAH 的核心在 MCP server、project workspace、bridge trace 和 SketchUp bridge。