"这是给‘不会代码但想让 AI 帮你干活’的人准备的礼物。三步走，让你的本地目录拥有智能。"
1. 克隆仓库 (获取肉体)
2. 安装依赖 (注入血液)
3. 唤醒内核 (Initialising Core)
"这不仅是报错，这是 G-Rec 的体检报告。它消除了环境配置的不确定性。"
很多 AI 项目死在环境配置上。G-Rec 拒绝“猜测”你的环境，它通过 `health.py` 给出确定的事实。
如果缺少依赖，Doctor 会直接给出精确的安装命令，而不是让你去问 ChatGPT。这极大地降低了非程序员的使用门槛。
所有涉及 `rm`, `del` 的操作都会被 SSP 协议挂起。内核会强制暂停，直到你输入 `Y` 确认授权。
虽然有 Shield，但在测试新下载的第三方 Skill 时，仍建议在虚拟机或非核心工作区（如 `tmp/`）运行。
所有 Key 均存储在 `.env`，被 `.gitignore` 严密保护。G-Rec 承诺绝不主动上传任何密钥至云端。
绝对不会。
G-Rec 是纯本地运行的架构。除了调用 Gemini/Claude API 时发送必要的 Prompt，你的文件系统是物理隔离的。我们相信数据主权。可以。
G-Rec 的设计初衷就是服务“不会写代码但想让 AI 干活”的人。你只需要会运行 `python core/health.py`，剩下的交给 AI。所有的复杂性都被封装在 Skill 内部了。本质不同。
云端版是“无状态”的，关掉窗口就失忆。G-Rec 是“有状态”的，它记得你的项目结构、上次的任务进度和个人偏好。它是你的第二大脑，而不仅仅是一个聊天窗口。模块化设计。
硬核功能（如 Remotion 视频生成）依赖对应的 Skill 模块。只要通过 GUSS 协议安装了对应 Skill，该功能即插即用。