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CrazyBoyM
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README-zh.md
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README-zh.md
@@ -24,7 +24,7 @@
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**12 个递进式课程, 从简单循环到隔离化的自治执行。**
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**每个课程添加一个机制。每个机制有一句格言。**
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> **s01** *"Bash 就够了"* — 一个工具 + 一个循环 = 一个智能体
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> **s01** *"One loop & Bash is all you need"* — 一个工具 + 一个循环 = 一个智能体
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> **s02** *"循环没有变"* — 加工具就是加 handler, 不是重写循环
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>
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@@ -101,8 +101,8 @@ pip install -r requirements.txt
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cp .env.example .env # 编辑 .env 填入你的 ANTHROPIC_API_KEY
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python agents/s01_agent_loop.py # 从这里开始
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python agents/s11_autonomous_agents.py # 完整自治团队
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python agents/s12_worktree_task_isolation.py # Task 感知的 worktree 隔离
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python agents/s12_worktree_task_isolation.py # 完整递进终点
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python agents/s_full.py # 总纲: 全部机制合一
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```
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### Web 平台
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@@ -121,13 +121,13 @@ cd web && npm install && npm run dev # http://localhost:3000
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s01 Agent 循环 [1] s03 TodoWrite [5]
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while + stop_reason TodoManager + nag 提醒
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+-> s02 工具 [4] s04 子智能体 [5]
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+-> s02 Tool Use [4] s04 子智能体 [5]
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dispatch map: name->handler 每个子智能体独立 messages[]
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s05 Skills [5]
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SKILL.md 通过 tool_result 注入
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s06 Compact [5]
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s06 Context Compact [5]
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三层上下文压缩
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第三阶段: 持久化 第四阶段: 团队
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@@ -152,7 +152,7 @@ s08 后台任务 [6] s10 团队协议 [12]
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learn-claude-code/
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|-- agents/ # Python 参考实现 (s01-s12 + 完整版)
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|-- agents/ # Python 参考实现 (s01-s12 + s_full 总纲)
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|-- docs/{en,zh,ja}/ # 心智模型优先的文档 (3 种语言)
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|-- web/ # 交互式学习平台 (Next.js)
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|-- skills/ # s05 的 Skill 文件
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@@ -166,12 +166,12 @@ learn-claude-code/
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| 课程 | 主题 | 格言 |
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| [s01](./docs/zh/s01-the-agent-loop.md) | Agent 循环 | *Bash 就够了* |
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| [s02](./docs/zh/s02-tool-use.md) | 工具 | *循环没有变* |
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| [s01](./docs/zh/s01-the-agent-loop.md) | Agent 循环 | *One loop & Bash is all you need* |
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| [s02](./docs/zh/s02-tool-use.md) | Tool Use | *循环没有变* |
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| [s03](./docs/zh/s03-todo-write.md) | TodoWrite | *先计划再行动* |
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| [s04](./docs/zh/s04-subagent.md) | 子智能体 | *进程隔离 = 上下文隔离* |
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| [s05](./docs/zh/s05-skill-loading.md) | Skills | *按需加载, 而非预装* |
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| [s06](./docs/zh/s06-context-compact.md) | Compact | *策略性遗忘* |
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| [s06](./docs/zh/s06-context-compact.md) | Context Compact | *策略性遗忘* |
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| [s07](./docs/zh/s07-task-system.md) | 任务系统 | *状态在压缩后存活* |
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| [s08](./docs/zh/s08-background-tasks.md) | 后台任务 | *发射后不管* |
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| [s09](./docs/zh/s09-agent-teams.md) | 智能体团队 | *追加即发送, 排空即读取* |
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@@ -179,6 +179,50 @@ learn-claude-code/
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| [s11](./docs/zh/s11-autonomous-agents.md) | 自治智能体 | *轮询, 认领, 工作, 重复* |
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| [s12](./docs/zh/s12-worktree-task-isolation.md) | Worktree + 任务隔离 | *目录隔离, 任务 ID 协调* |
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## 学完之后 -- 从理解到落地
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12 个课程走完, 你已经从内到外理解了 agent 的工作原理。两种方式把知识变成产品:
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### Kode Agent CLI -- 开源 Coding Agent CLI
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> `npm i -g @shareai-lab/kode`
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支持 Skill & LSP, 适配 Windows, 可接 GLM / MiniMax / DeepSeek 等开放模型。装完即用。
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GitHub: **[shareAI-lab/Kode-cli](https://github.com/shareAI-lab/Kode-cli)**
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### Kode Agent SDK -- 把 Agent 能力嵌入你的应用
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官方 Claude Code Agent SDK 底层与完整 CLI 进程通信 -- 每个并发用户 = 一个终端进程。Kode SDK 是独立库, 无 per-user 进程开销, 可嵌入后端、浏览器插件、嵌入式设备等任意运行时。
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GitHub: **[shareAI-lab/Kode-agent-sdk](https://github.com/shareAI-lab/Kode-agent-sdk)**
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## 姊妹教程: 从*被动临时会话*到*主动常驻助手*
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本仓库教的 agent 属于 **用完即走** 型 -- 开终端、给任务、做完关掉, 下次重开是全新会话。Claude Code 就是这种模式。
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但 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) (小龙虾) 证明了另一种可能: 在同样的 agent core 之上, 加两个机制就能让 agent 从"踹一下动一下"变成"自己隔 30 秒醒一次找活干":
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- **心跳 (Heartbeat)** -- 每 30 秒系统给 agent 发一条消息, 让它检查有没有事可做。没事就继续睡, 有事立刻行动。
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- **定时任务 (Cron)** -- agent 可以给自己安排未来要做的事, 到点自动执行。
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再加上 IM 多通道路由 (WhatsApp/Telegram/Slack/Discord 等 13+ 平台)、不清空的上下文记忆、Soul 人格系统, agent 就从一个临时工具变成了始终在线的个人 AI 助手。
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**[claw0](https://github.com/shareAI-lab/claw0)** 是我们的姊妹教学仓库, 从零拆解这些机制:
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claw agent = agent core + heartbeat + cron + IM chat + memory + soul
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learn-claude-code claw0
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(agent 运行时内核: (主动式常驻 AI 助手:
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循环、工具、规划、 心跳、定时任务、IM 通道、
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团队、worktree 隔离) 记忆、Soul 人格)
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## 许可证
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MIT
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