正在接入 Apple HLS 视频源…
开场围绕 model、Foundation Models、prompt 展开，说明 334 的主题不是 App UI 调用，而是把模型能力带进脚本、CLI、Python 和离线工作流。它支撑 I1。
第二段出现 model、prompt、schema、cloud、command，说明 CLI/Python 不是随便调用模型，而需要 schema、命令、输入输出和云/本地边界。它支撑 I2/I3。
中段围绕 files、prompt、schema、Python、draft 展开，说明模型能力可以进入文件处理、草稿生成、数据整理和批量自动化。它支撑 I3。
第四段出现 evaluation、prompt、Python 等信号，说明脚本化能力同样需要评估、输入输出审计和失败处理。它支撑 I4。
收束段继续围绕 model、prompt、evaluation、Python，说明 Foundation Models 正从 App runtime 扩展到工具链、自动化和实验生态。它支撑 I5/I6。
334 的价值在于说明模型能力不只服务 App UI，也能进入 CLI、Python、脚本、批处理和离线实验。它让 Foundation Models 成为开发者工具链的一部分。
CLI/Python 场景看似轻量，但如果没有 schema、命令结构和输入输出约束，就难以审计和复用。334 把脚本体验拉回结构化工程路径，而不是临时 prompt。
files、Python、draft 等线索说明模型能力可以用于数据整理、草稿生成、文件转换和批量任务。这类场景不依赖复杂 UI，却非常适合快速验证价值。
当模型进入批量脚本，错误会被规模化放大。334 的工程边界在于提示词、输入数据、输出结果、失败重试和评估指标都需要被审计。 这使脚本化 AI 成为可治理的工程流程，而不是开发者本地的一次性实验。
Foundation Models 如果只留在 App runtime，影响范围有限。CLI 和 Python SDK 让模型能力进入研发实验、自动化工具、数据处理和离线评估，扩大了平台生态面。
334 应挂在 382 的开发者工具链主线下阅读：它把 241 的模型能力底座带入脚本、CLI、Python、评估和离线自动化。它说明 Apple 模型能力正在进入工程生产资料，而不只是应用运行时。