Writing a good CLAUDE.md
如何编写一个好的 CLAUDE.md 注意:本文同样适用于 AGENTS.md,这是 CLAUDE.md 的开源等效文件,适用于 OpenCode、Zed、Cursor 和 Codex 等代理和工具。 原则:LLMs(基本上)是无状态的 LLMs 是无状态函数。它们的权重在用于推理时是冻结的,因此它们不会随时间学习。模 …
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如何编写一个好的 CLAUDE.md 注意:本文同样适用于 AGENTS.md,这是 CLAUDE.md 的开源等效文件,适用于 OpenCode、Zed、Cursor 和 Codex 等代理和工具。 原则:LLMs(基本上)是无状态的 LLMs 是无状态函数。它们的权重在用于推理时是冻结的,因此它们不会随时间学习。模 …
🤖 LLM 视角:接收这些指令的真实体验 graph TB subgraph "我的内心体验" Prompt[收到提示词] Panic[初始恐慌] Rules[太多规则了] Conflict[内心冲突] Relief[找到清晰示例] Action[终于开始行动] Prompt --> Panic …
💬 提示工程:指导 AI 的艺术 graph TB subgraph "提示架构" Base[基础指令] Tool[工具专用提示] Safety[安全层] Workflow[工作流自动化] Context[动态上下文] Base --> Behavioral[行为塑形] Tool --> …
✏️ 文件编辑:AI 辅助代码修改 graph TB subgraph "File Editing Pipeline" Read[ReadTool] -->|cat -n format| Display[LLM Sees] Display -->|Strips line numbers| …
✨ 新颖组件:定义 Claude Code 的创新 graph TB subgraph "流式处理挑战" PartialJSON[部分 JSON 流] PartialXML[部分 XML 流] Progress[并发进度] PartialJSON --> Parser1[流式 JSON 解析器] …
🏗️ 架构:引擎室 graph TB subgraph "核心:tt 控制循环" Start([用户输入]) --> Init[初始化回合] Init --> Compact{需要压缩?} Compact -->|是| CompactLLM[LLM 摘要] CompactLLM …
🛠️ 工具与执行引擎 graph LR subgraph "工具生命周期" LLM[LLM 决策] --> ToolUse[ToolUseBlock] ToolUse --> Validation{输入验证} Validation -->|通过| Permission{权限检查} …
🔄 控制流与编排引擎 sequenceDiagram participant User participant MainLoop as Main Loop (tt) participant LLM as LLM API participant ToolBatch as Tool Batcher participant …
📊 数据结构与信息架构 stateDiagram-v2 [*] --> UserInput: 用户输入/粘贴 UserInput --> CliMessage: CLI 处理输入 CliMessage --> APIMessage: 为 LLM 格式化 APIMessage --> …
🔖 依赖项:Claude Code 架构的基石 \\ 表示基于反编译分析可能的自定义/嵌入式实现
Claude Code: 深度分析 💡 注意事项 本报告完全由 Claude Opus 4 生成,几乎所有主流旗舰模型都参与了协助。然而,关于制作本报告过程的 8000 字文章是手动撰写的 - 你可以从这里开始阅读:《指挥比我更聪明的智能:新的编排方式》
之前的文章介绍了如何制作一个基本的 AI 编程助手, 今天更近一步, 探讨 AI 助手如何对文件进行精确的修改. 实际的 AI Agent 不会读取所有的项目代码, 一般只会读取当前文件的代码, 当需要时才会去读取相关的代码文件. 然而, 输出也不会输出要修改的整个文件的代码, 因为这样输出不仅很慢, 同时成本也很高, …
这篇文件介绍如何使用 Python 制作一个基础的 AI 编程助手 Minimal AI Coding Agent 下面是一个 AI Coding Agent 至少需要的功能 Chat loop 对话循环 Call an LLM 调用大语言模型 Add tools to call 增加工具调用 Handle tool …
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