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

Replace GitHub repository link with official specification
website URL across all language variants.

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

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Raw Blame History

Learn Claude Code - Bash 就是 Agent 的一切

声明: 这是 shareAI Lab 的独立教育项目，与 Anthropic 无关，未获其认可或赞助。"Claude Code" 是 Anthropic 的商标。

从零开始构建你自己的 AI Agent。

English | Japanese / 日本語

为什么有这个仓库？

这个仓库源于我们对 Claude Code 的敬佩 - 我们认为它是世界上最优秀的 AI 编程代理。最初，我们试图通过行为观察和推测来逆向分析它的设计。然而，我们当时发布的分析内容充斥着不准确的信息、缺乏依据的猜测和技术错误。我们在此向 Claude Code 团队以及所有被这些内容误导的朋友深表歉意。

过去半年，在不断构建和迭代 Agent 系统的过程中，我们对 "什么才是真正的 AI Agent" 有了全新的认知。希望能把这些心得分享给大家。之前的推测性内容已全部移除，现已替换为原创教学材料。

兼容 Kode CLI、Claude Code、Cursor，以及任何支持 Agent Skills Spec 的 Agent。

你将学到什么

完成本教程后，你将理解：

Agent 循环 - 所有 AI 编程代理背后那个令人惊讶的简单模式
工具设计 - 如何让 AI 模型能够与真实世界交互
显式规划 - 使用约束让 AI 行为可预测
上下文管理 - 通过子代理隔离保持代理记忆干净
知识注入 - 按需加载领域专业知识，无需重新训练

学习路径

从这里开始
    |
    v
[v0: Bash Agent] -----> "一个工具就够了"
    |                    16-50 行
    v
[v1: Basic Agent] ----> "完整的 Agent 模式"
    |                    4 个工具，~200 行
    v
[v2: Todo Agent] -----> "让计划显式化"
    |                    +TodoManager，~300 行
    v
[v3: Subagent] -------> "分而治之"
    |                    +Task 工具，~450 行
    v
[v4: Skills Agent] ---> "按需领域专业"
                         +Skill 工具，~550 行

推荐学习方式：

先阅读并运行 v0 - 理解核心循环
对比 v0 和 v1 - 看工具如何演进
学习 v2 的规划模式
探索 v3 的复杂任务分解
掌握 v4 构建可扩展的 Agent

快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
cd learn-claude-code

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置 API Key
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入你的 ANTHROPIC_API_KEY

# 运行任意版本
python v0_bash_agent.py      # 极简版（从这里开始！）
python v1_basic_agent.py     # 核心 Agent 循环
python v2_todo_agent.py      # + Todo 规划
python v3_subagent.py        # + 子代理
python v4_skills_agent.py    # + Skills

核心模式

每个 Agent 都只是这个循环：

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

就这样。模型持续调用工具直到完成。其他一切都是精化。

版本对比

版本	行数	工具	核心新增	关键洞察
v0	~50	bash	递归子代理	一个工具就够了
v1	~200	bash, read, write, edit	核心循环	模型即代理
v2	~300	+TodoWrite	显式规划	约束赋能复杂性
v3	~450	+Task	上下文隔离	干净上下文 = 更好结果
v4	~550	+Skill	知识加载	专业无需重训

文件结构

learn-claude-code/
├── v0_bash_agent.py       # ~50 行: 1 个工具，递归子代理
├── v0_bash_agent_mini.py  # ~16 行: 极限压缩
├── v1_basic_agent.py      # ~200 行: 4 个工具，核心循环
├── v2_todo_agent.py       # ~300 行: + TodoManager
├── v3_subagent.py         # ~450 行: + Task 工具，代理注册表
├── v4_skills_agent.py     # ~550 行: + Skill 工具，SkillLoader
├── skills/                # 示例 Skills（pdf, code-review, mcp-builder, agent-builder）
├── docs/                  # 技术文档（中英双语）
├── articles/              # 公众号风格文章
└── tests/                 # 单元测试和集成测试

深入阅读

技术文档 (docs/)

原创文章 (articles/)

v0文章 - Bash 就是一切
v1文章 - 价值 3000 万美金的 400 行代码
v2文章 - 用 Todo 实现自我约束
v3文章 - 子代理机制
v4文章 - Skills 机制
上下文缓存经济学 - Agent 开发者必知的成本优化

使用 Skills 系统

内置示例 Skills

Skill	用途
agent-builder	元技能：如何构建 Agent
code-review	系统化代码审查方法论
pdf	PDF 操作模式
mcp-builder	MCP 服务器开发

脚手架生成新 Agent

# 使用 agent-builder skill 创建新项目
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent

# 指定复杂度级别
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent --level 0  # 极简
python skills/agent-builder/scripts/init_agent.py my-agent --level 1  # 4 工具

生产环境安装 Skills

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

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

配置说明

# .env 文件选项
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx      # 必需：你的 API key
ANTHROPIC_BASE_URL=https://...    # 可选：API 代理
MODEL_ID=claude-sonnet-4-5-20250929  # 可选：模型选择

仓库	说明
Kode	生产就绪的开源 Agent CLI
shareAI-skills	生产 Skills 集合
Agent Skills Spec	官方规范

设计哲学

模型是 80%，代码是 20%。

Kode 和 Claude Code 等现代 Agent 能工作，不是因为巧妙的工程，而是因为模型被训练成了 Agent。我们的工作就是给它工具，然后闪开。

贡献

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在 docs/ 中改进文档
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License

MIT

模型即代理。这就是全部秘密。

@baicai003 | shareAI Lab

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