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synix d9261ccc7f docs(readme): update Agent Skills Spec URL

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2026-01-31 20:45:48 +08:00

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Learn Claude Code - Bashがあれば、エージェントは作れる

免責事項: これは shareAI Lab による独立した教育プロジェクトです。Anthropic社とは無関係であり、同社からの承認やスポンサーを受けていません。「Claude Code」はAnthropic社の商標です。

ゼロからAIエージェントの仕組みを学ぶ。

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なぜこのリポジトリを作ったのか？

このリポジトリは、Claude Code への敬意から生まれました。私たちは Claude Code を世界最高のAIコーディングエージェント だと考えています。当初、行動観察と推測によってその設計をリバースエンジニアリングしようとしました。しかし、公開した分析には不正確な情報、根拠のない推測、技術的な誤りが含まれていました。Claude Code チームと、誤った情報を信じてしまった方々に深くお詫び申し上げます。

過去6ヶ月間、実際のエージェントシステムを構築し反復する中で、「真のAIエージェントとは何か」 についての理解が根本的に変わりました。その知見を皆さんと共有したいと思います。以前の推測的なコンテンツはすべて削除し、オリジナルの教材に置き換えました。

Kode CLI、Claude Code、Cursor、および Agent Skills Spec をサポートするすべてのエージェントで動作します。

学べること

このチュートリアルを完了すると、以下を理解できます：

エージェントループ - すべてのAIコーディングエージェントの背後にある驚くほどシンプルなパターン
ツール設計 - AIモデルに現実世界と対話する能力を与える方法
明示的な計画 - 制約を使ってAIの動作を予測可能にする
コンテキスト管理 - サブエージェントの分離によりエージェントのメモリをクリーンに保つ
知識注入 - 再学習なしでドメイン専門知識をオンデマンドで読み込む

学習パス

ここから始める
    |
    v
[v0: Bash Agent] -----> 「1つのツールで十分」
    |                    16-50行
    v
[v1: Basic Agent] ----> 「完全なエージェントパターン」
    |                    4ツール、約200行
    v
[v2: Todo Agent] -----> 「計画を明示化する」
    |                    +TodoManager、約300行
    v
[v3: Subagent] -------> 「分割統治」
    |                    +Taskツール、約450行
    v
[v4: Skills Agent] ---> 「オンデマンドのドメイン専門性」
                         +Skillツール、約550行

おすすめの学習方法：

まずv0を読んで実行 - コアループを理解する
v0とv1を比較 - ツールがどう進化するか見る
v2で計画パターンを学ぶ
v3で複雑なタスク分解を探求する
v4で拡張可能なエージェント構築をマスターする

クイックスタート

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
cd learn-claude-code

# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# API キーを設定
cp .env.example .env
# .env を編集して ANTHROPIC_API_KEY を入力

# 任意のバージョンを実行
python v0_bash_agent.py      # 最小限（ここから始めよう！）
python v1_basic_agent.py     # コアエージェントループ
python v2_todo_agent.py      # + Todo計画
python v3_subagent.py        # + サブエージェント
python v4_skills_agent.py    # + Skills

コアパターン

すべてのコーディングエージェントは、このループにすぎない：

while True:
    response = model(messages, tools)
    if response.stop_reason != "tool_use":
        return response.text
    results = execute(response.tool_calls)
    messages.append(results)

これだけです。モデルは完了するまでツールを呼び出し続けます。他のすべては改良にすぎません。

バージョン比較

バージョン	行数	ツール	コア追加	重要な洞察
v0	~50	bash	再帰的サブエージェント	1つのツールで十分
v1	~200	bash, read, write, edit	コアループ	モデルがエージェント
v2	~300	+TodoWrite	明示的計画	制約が複雑さを可能にする
v3	~450	+Task	コンテキスト分離	クリーンなコンテキスト = より良い結果
v4	~550	+Skill	知識読み込み	再学習なしの専門性

ファイル構造

learn-claude-code/
├── v0_bash_agent.py       # ~50行: 1ツール、再帰的サブエージェント
├── v0_bash_agent_mini.py  # ~16行: 極限圧縮
├── v1_basic_agent.py      # ~200行: 4ツール、コアループ
├── v2_todo_agent.py       # ~300行: + TodoManager
├── v3_subagent.py         # ~450行: + Taskツール、エージェントレジストリ
├── v4_skills_agent.py     # ~550行: + Skillツール、SkillLoader
├── skills/                # サンプルSkills（pdf, code-review, mcp-builder, agent-builder）
├── docs/                  # 技術ドキュメント（EN + ZH + JA）
├── articles/              # ブログ形式の記事（ZH）
└── tests/                 # ユニットテストと統合テスト

ドキュメント

技術チュートリアル (docs/)

記事

articles/ でブログ形式の解説を参照してください（中国語）。

Skillsシステムの使用

含まれているサンプルSkills

Skill	用途
agent-builder	メタスキル：エージェントの作り方
code-review	体系的なコードレビュー手法
pdf	PDF操作パターン
mcp-builder	MCPサーバー開発

新しいエージェントのスキャフォールド

# agent-builder skillを使って新しいプロジェクトを作成
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent

# 複雑さのレベルを指定
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent --level 0  # 最小限
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent --level 1  # 4ツール

本番環境用Skillsのインストール

# Kode CLI（推奨）
kode plugins install https://github.com/shareAI-lab/shareAI-skills

# Claude Code
claude plugins install https://github.com/shareAI-lab/shareAI-skills

設定

# .env ファイルのオプション
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx      # 必須：あなたのAPIキー
ANTHROPIC_BASE_URL=https://...    # 任意：APIプロキシ用
MODEL_ID=claude-sonnet-4-5-20250929  # 任意：モデル選択

リポジトリ	説明
Kode	本番対応のオープンソースエージェントCLI
shareAI-skills	本番用Skillsコレクション
Agent Skills Spec	公式仕様

設計思想

モデルが80%、コードは20%。

KodeやClaude Codeのような現代のエージェントが機能するのは、巧妙なエンジニアリングのためではなく、モデルがエージェントとして訓練されているからです。私たちの仕事は、モデルにツールを与えて、邪魔をしないことです。

コントリビュート

コントリビューションを歓迎します！お気軽にissueやpull requestを送ってください。

skills/ に新しいサンプルSkillsを追加
docs/ のドキュメントを改善
Issues でバグ報告や機能提案

ライセンス

MIT

モデルがエージェント。これがすべての秘密。

@baicai003 | shareAI Lab

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