文章摘要
Claude Code的“扩展思考”输出并非真实的推理过程，而是经过加密和摘要处理的结果。Anthropic持有加密密钥，用户只能获得推理摘要而非完整内容，完整输出需企业协议。这提醒用户不要将其作为审计依据。
文章总结
好的，这是根据您的要求，对原文主要内容进行的中文重述，保留了关键细节，并删减了与主题无关的评论。
文章标题：Claude Code“扩展思考”输出的文本并非真实思考过程
文章指出，Claude Code 会将每次会话记录到本地磁盘，其中包含“思考块”，即模型工作时的推理过程。然而，作者在检查这些日志时，发现其中只有一段600字符长的“签名”，而没有实际的文本内容。
根据官方文档，关键信息如下：
- Claude 会将其推理过程加密成上述签名。
- Anthropic 公司持有解密密钥，用户的本地机器无法获取。
- API 返回的并非推理过程本身，而是一个推理摘要。
- 要获取完整的思考输出，需要签订企业级协议。
文章强调，这一点在承诺提供审计追踪之前必须了解。特别需要注意的是，通过快捷键（ctrl+o）获取的“扩展思考”输出，实际上是模型（Fable/Opus）思考过程的摘要，而非驱动模型在会话中执行操作的真实思考。这就像将JPEG图片保存为BMP格式，再编辑BMP文件并声称它是原始JPEG一样，转换过程会导致数据丢失。
因此，如果您需要记录会话中代理程序所使用的逻辑，请注意： * 无法通过本地文件获取。您系统上的推理日志对您是不可访问的。 * 虽然可以通过一些手段记录运行中Claude Code的输入、输出和操作，但这仍然不是驱动代理行为的真实推理过程。
文章最后指出，文档中的措辞非常隐晦，如果不仔细阅读，很容易忽略“扩展思考返回的是Claude完整思考过程的摘要”这一关键信息。
评论总结
根据评论内容，主要观点和论据总结如下：
1. 隐藏推理是行业普遍做法，主要出于商业竞争和安全考虑 - 多家公司（如OpenAI、Google）隐藏模型真实推理，以保护研发投入和防止竞争对手蒸馏模型（评论10、14、21）。 - 关键引用："This is not just Anthropic... Exposing those thinking mechanics to competitors would completely defeat the purpose of their spending."（评论10）；"It's an anti distillation effort. They are scared."（评论24）。
2. 对用户透明度和信任的担忧 - 用户无法查看付费的推理过程，可能增加安全风险（如提示注入、数据泄露），并影响模型优化（评论18、27）。 - 关键引用："Imagine not being able to read the tokens you are paying for."（评论27）；"It makes it possible for an attacker to prompt inject the reasoning chain... and to hide that from the summary and output."（评论18）。
3. 对“推理”本质的质疑 - 部分评论认为LLM的“思考”并非真正推理，而是基于统计的文本生成，隐藏的推理链可能不反映真实过程（评论3、11、15、19、20、26）。 - 关键引用："Computers don't think they process, those are very different activities."（评论3）；"Research shows that even the raw trace tokens do not actually reflect underlying model 'thoughts'."（评论19）。
4. 对隐藏推理的实用性和必要性的不同看法 - 有人认为摘要已足够，隐藏推理对用户体验影响不大（评论9）；也有人认为这是“洗白”或“欺诈”行为（评论13、30）。 - 关键引用："For me having a summary is honestly better from a context management perspective."（评论9）；"Providing a summary could be seen as form of sane-washing, making the model look more purposeful and directed than it really is!"（评论13）。
5. 技术细节与潜在问题 - 推理可能并非基于真实token，而是残差流，导致用户无法直接观察（评论16）；隐藏推理可能掩盖模型“死循环”或异常行为（评论18、22）。 - 关键引用："Is the thinking even done in real tokens? I thought it was done using the pure residual stream."（评论16）；"Opus 4.8 after 100k-200k tokens starts to leak it's own thinking. It's comedy really."（评论22）。