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https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-02-04 13:16:37 +08:00
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- Remove all reverse-engineered Claude Code source code - Replace with 100% original educational content from mini-claude-code - Add clear disclaimer: independent project, not affiliated with Anthropic - 5 progressive agent implementations (v0-v4, ~1100 lines total) - Include agent-builder skill for teaching agent construction - Bilingual documentation (EN + ZH) This repository now focuses purely on teaching how modern AI agents work through original, from-scratch implementations. Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# mini Claude Code v2：让模型自我约束的 Todo 工具
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v1 版本的 mini Claude Code 已经证明：只要把大模型嵌入一个简洁的工具循环，它就能像“代码工人”一样在本地仓库里读写文件、执行命令。但我们也遇到一个老问题——**模型是否真的在有计划地推进任务？**
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顺便推荐一下我们维护的 Kode 项目：这是面向生产的开源版 Claude Code，收录了 Bash 扩展、WebSearch / WebFetch、Docker 适配等高级能力，适合直接落地企业级场景。若你在寻找更多资料，也可以参考我们先前整理的一系列开源实现与逆向分析，它们共同构成了如今 mini Claude Code 的"孵化器"。
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在 v2 中，我们引入了一个看似朴素、却改变工作流体验的核心能力：**Todo 工具链**。它把“规划—执行—复盘”的节奏落在了代码级别，迫使模型对复杂任务进行显式拆解，从而让用户和模型都能清楚地看到每一步发生了什么。
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## 1. 具体做了什么？
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- **新增 TodoWrite 工具与 TodoManager**：在工具列表中加入 `TodoWrite`，由 `TodoManager` 维护一个至多 20 条的任务列表，约束只允许一个条目处于 `in_progress`，并在每次更新时返回彩色状态视图与统计数据。
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- **消息循环挂钩待办状态**：在每轮模型输出后，如果出现对 Todo 的调用，就把更新结果作为工具反馈写回对话历史，让模型看到自己刚刚操作的“计划板”，形成自监督闭环。
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- **系统提醒机制**：在会话伊始植入 system reminder，如果连续 10 轮交互未触发 Todo，再次注入温和提醒，让模型持续感知“规划要求”；每次真正更新 Todo 后则重置计数器。
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- **严格输入校验**：对 Todo 输入的 `id`、`status`、`activeForm` 等字段进行检查，防止模型写入空任务、重复条目或异常状态，引导它遵循清晰的规范。
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## 2. 背后的思想
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> **模型依旧是核心，但要用规则把它“拴”在结构化工作流里。**
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1. **结构化约束代替自由生成**：单纯的文本指令很容易让模型忘记计划，Todo 工具则把“计划”实体化为数据结构，模型只有维护好它才能继续执行。
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2. **显式反馈增强自我监督**：每次 Todo 更新都会立即显示当前状态，模型能在下一轮读到这段文本，相当于用环境反馈提醒它“你现在在做哪一步”。
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3. **系统提示形成软约束**：提醒块不是条件语句，而是上下文资料；它们用最小侵入的方式告诉模型“别忘记 Todo”，既保留灵活性，又能降低跑偏概率。
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## 3. 能应用到哪些场景？
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- **多步骤代码任务**：例如“写接口 → 补测试 → 更新文档”，模型必须先把步骤写进 Todo，然后逐项勾选，用户可以随时检查进度。
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- **长周期对话**：在需要几十轮推演的需求中，system reminder 会周期性提醒模型遵守规划流程，避免它在自由文本里迷失。
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- **团队协同与审计**：把 Todo 输出存档，就能追踪模型在每次会话里的计划与执行痕迹，为回顾和复盘提供依据。
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v1 的意义在于验证“模型 as agent”这一底层设计；v2 则进一步证明：**只要给模型配备合适的结构化工具，它不仅能执行，更能规划、记忆和自我纠错**。后续我们还会继续叠加 Task 子代理与更丰富的 system reminder 组合，并把 Kode 里的成熟特性不断反馈到 mini Claude Code，让它逐步靠近真实产品级 Agent 的形态。
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