- 先定义稳定 API 边界，再落地实现
- 每个能力都配套 tests + examples + docs
- 高风险转换默认禁止隐式触发，只允许显式 API
- 明确分层职责：
algorithms负责值域/排序/边界元信息与值算法；conversion负责显式类型变换 - 明确依赖方向：
conversion可依赖algorithms，algorithms不反向依赖conversion
- 定义稳定 C ABI（命名规范、导出宏、版本策略）
- 设计双向能力：C 调用 primitives；primitives 适配并调用 C API
- 统一错误模型（error code + 可选 message buffer）
- 提供最小可用头文件：
include/mcpplibs/primitives/c_api.h - 增加 C/C++ 混合构建测试（C 编译器 + C++ 链接）
- 增加示例：
examples/c/basic.c、examples/cpp/use_c_api.cpp
- 纯 C 工程可链接并完成基础能力调用
- C++ 对外部 C API 的适配调用行为可控、无未定义行为
- 扩展 concept 分层（category/representation/policy-capability）
- 明确
underlying::traits<T>与algorithms::traits<T>的职责边界：前者描述表示层；后者描述值算法层 - 完善
traits<T>元信息（kind、rep_type、policy tags） - 设计
algorithms::traits<T>，内容参考std::numeric_limits，但只保留算法/比较所需子集： -
min()/lowest()/max()/epsilon()/infinity()/quiet_nan() -
is_bounded/is_exact/is_signed/is_integer/is_iec559 -
has_infinity/has_quiet_nan/digits/digits10/radix - 增加排序能力元信息：
comparison_category、totally_ordered、partially_ordered、unordered_possible - 提供双参聚合元信息：
algorithms::common_traits<Lhs, Rhs>，统一暴露common_rep、可比较性、边界查询与策略兼容性 - 提供检测类 API（可比较性/可裁剪性/可转换性/是否有损/错误模型能力）
- 统一
constexpr查询入口，减少分散 traits 访问 - 增加编译期测试矩阵（
static_assert覆盖）
- 上层模块仅依赖公开 concept/traits，不依赖
details::* -
algorithms::traits可直接支撑算法层判定，并作为 conversion 的元信息依赖 -
std::numeric_limits相关逻辑不再散落在conversion/operations内部
- 设计统一接口族（建议）：
explicit_cast、try_cast、checked_cast - 将边界、NaN、无穷大、精度与排序相关判定统一改为依赖
algorithms::traits/algorithms::common_traits - 支持任意策略组组合，不绑定特定策略实现
- 风险可见化（截断/溢出/精度损失）并可程序化读取
- 定义失败语义（错误码或 expected 风格，按策略可配置）
- 建立转换矩阵测试（同类/跨类/跨策略组）
- 所有跨类高风险转换必须走显式 API
- 风险信息可在编译期或运行期被确定性获取
-
conversion模块仅消费algorithms提供的元信息，不反向定义算法层协议
- 确定模块结构：
mcpplibs.primitives.algorithms、mcpplibs.primitives.algorithms.traits、mcpplibs.primitives.algorithms.compare、mcpplibs.primitives.algorithms.minmax - 先实现
algorithms::traits与algorithms::common_traits，作为整个算法层与 conversion 的基础依赖 - 约束算法职责只涉及值的比较、选择、裁剪与边界处理，不提供目标类型导向的 cast API
-
max/min内部仅允许做common_rep归一化或排序语义协商，不绕回 conversion 层 - 实现
max/min，并预留clamp/compare扩展位 - 支持同类输入与受约束的异类输入；异类场景必须满足
common_rep、排序能力与策略组约束 - 明确
partial_ordering/unordered语义，尤其是浮点NaN路径 - 为
clamp/compare抽出复用内核：公共比较、边界判定、值选择 - 在可行范围保持
constexpr/noexcept特性 - 增加边界测试（极值、NaN、有符号/无符号混合、不同
comparison_category）
- 算法行为与策略约束一致
- 风险路径始终显式、可审计
-
algorithms可独立编译并被conversion依赖，不形成反向模块耦合 - 算法层实现不通过“显式转换 API”间接完成值比较
- M2（先夯实约束与元信息基础）
- M4 前半：
algorithms::traits/common_traits/ 排序能力查询 - M3（让 conversion 改为依赖 algorithms 元信息）
- M4 后半：
max/min/clamp/compare - M1（建立跨语言边界，可按需求并行推进）
- M1 完成
- M2 完成
- M3 完成
- M4 完成