確定性優先

LangDrift 分析的是變化，而不是儲存庫本身。 儲存庫檔案是結構化輸入；正規化事件及其明確的關係，才是描述產品變化的單位。

確定性工作

目前的套件實作了可重現的操作：

• 依版本化 JSON Schema 驗證專案、產出物、Record 與 Drift 資料；
• 解析明確的 langdrift 前置資料，同時將 Markdown 本文保留為文字；
• 只探索套件宣告的 .drifts 位置，依排序處理，且不跟隨符號連結；
• 當 recordId 收到不可變的來源身分時，推導穩定的 Record 身分；
• 解析明確的本機與已登錄參照，不進行遠端查詢；
• 建立包含路由、來源、參照與已驗證內容的酬載封套；
• 將設定計畫分類為 create、preserve 或 conflict，避免覆寫既有內容。

驗證不會強制轉換值、移除未知欄位、補上缺少的事實，或遷移不支援的版本。 設定不會發送網路請求。

解釋性工作

應用程式或人員仍需決定：

• 觀察到的變化應與哪個 Vision Target 比較；
• 該變化是 expected 還是 unexpected；
• 哪些 Evidence 支持這項解釋；
• 適當的影響單位與數值；
• 推理方法是 human、deterministic 還是 llm；
• 如何計算與呈現 Product Vision。

SDK 會記錄並驗證所提供的決策，不會將它們認定為唯一的標準答案。

不依賴 LLM

@langdrift/sdk 不會內建、呼叫或要求使用 LLM。 Drift Event 可宣告使用 human、deterministic 或 llm 推理。 提供 llm 時，結構定義要求模型識別碼，以及至少一個已連結的證據 ID； 呼叫端仍負責執行模型並提供有依據的輸出。

傳輸也遵守同樣的界線。應用程式向 sendPayload 注入傳輸機制； SDK 不會提供執行中的後端、端點、佇列、自動重試或自動上傳。