用 Codemode 编排工具

脚本是程序，输出是模型观察

Codemode 接收原始 JavaScript，作为 async 函数体在 QuickJS 中执行，可使用顶层 await 和 return。脚本没有 Node、文件、网络或计时器 API，只能通过注入工具和 models 到外部。它可以先组合与过滤工具结果，只把 text()、image() 或返回值交给模型。减少上下文的关键是输出选择，不是把失败隐藏；脚本结束时未等待的任务会被取消或丢弃。

部分失败要保留

独立只读调用可以用 Promise.allSettled。每个 rejected 结果都应变成明确的失败观察；MCP 正常返回值还可能有 isError:true，必须另外检查。不要并行依赖前一步结果的步骤，也别把写操作的失败重试默认为安全。官方文档明确指出：脚本失败不撤销已经完成的工具副作用。

const results = await Promise.allSettled([
  tools.read({ path: 'README.md' }),
  tools.read({ path: 'package.json' }),
]);
for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  text(result.status === 'fulfilled'
    ? { index: i, summary: String(result.value).slice(0, 300) }
    : { index: i, error: String(result.reason) });
}
// 在 Pi codemode 中运行；这里不执行宿主工具

宿主限制与 store

CodemodeSandbox.execute 复制工具清单并传入 signal、超时、内存限额和序列化 store。低层包不自行持久化 store；coding-agent 在成功执行后把 store 写入会话分支。store 适合 ID、游标和摘要，不能视为外部副作用事务。1.0 的 models.generateImages 通过会话凭证调用图像模型，须检查 stopReason/errorMessage，再用 image() 展示结果；会话成本会计入这些调用。

图像分类是另一种模型调用

1.1 允许 models.classify() 同时接收 state、questions 和 images，但必须先确认分类模型的 input 包含 image。不支持图像的分类模型收到非空 images 会返回错误；这与生成图像不同。官方示例从 tools.read() 得到图片块再传给分类器，例如用 GPT-6 Luna 判断截图布局。练习只用假图片块与假分类器，记录不支持输入、错误结果和成功结果，不需要真实凭证或付费调用。