CRCT通过三重机制实现开发过程的可解释性：
- 操作日志系统：所有AI操作都会实时记录在progress.md中，包括：
- 任务分解决策依据（如”Split auth module due to high complexity score”）
- 依赖关系变更原因（如”Added new dependency for JWT validation”）
- 阶段转换条件（如”Switched to Execution phase after 85% setup completion”）
- 双通道反馈::
- 在VS Code问题面板显示即时操作提示
- 在cline_docs/reflection.md生成周期性总结报告
- 人工复核点：在每个阶段转换时，系统会要求开发者确认.clinerules文件的变更内容
typical case：当AI建议重构某个模块时，开发者可以在activeContext.md查看：
- 当前代码复杂度评分
- 历史修改记录
- 受影响的其他模块列表
这种设计有效避免了AI系统的”黑箱”问题，特别适合需要严格审计的金融、医疗等行业项目。
This answer comes from the articleCRCT: Recursively Decompose Large Code Tasks and Persistently Save Project StateThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " CRCT的透明推理机制如何帮助开发者理解AI的操作逻辑？
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