{"repo":"mylxsw/cc-src-learning","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/mylxsw/cc-src-learning","clone":"git clone https://github.com/mylxsw/cc-src-learning.git","description":"透过 Claude Code 的源码，我们学到了什么？","language":null,"stars":519,"topics":["claude","claude-code"],"license":"MIT","category":"mcp-servers","readme_excerpt":"透过 Claude Code 的源码，我们学到了什么？ 基于 Cloud Code 泄露源码，深入解析 AI 开发工具的设计哲学与工程实践。你可以在 这里 找到完整的代码：mylxsw/claude-code 。 Claude Code 是 Anthropic 官方推出的命令行工具，旨在帮助开发者利用 Claude 完成软件工程任务。近期，其源码意外泄露，为我们提供了一个难得的机会——从内部视角深入了解一个顶级 AI 应用是如何构建的。 本项目源于一篇系统性研究文章，我们将从 代码库结构 、 设计理念 、 架构实现 、 提示词工程 四个维度，全方位解析 Claude Code 的设计哲学与工程实践。无论你是想了解如何构建 AI 应用，还是想学习优秀的工程实践经验，都能从中获得启发。 --- 文章大纲 第一章：宏观视角——代码库结构与核心模块 - 1.1 代码库整体结构与目录组织 - 1.2 Agent 模块的架构与设计解析 第二章：设计理念——它是如何\"思考\"的？ - 2.1 像乐高一样的工具系统（Tool） - 2.2 slash 命令：像聊天机器人一样的交互方式 - 2.3 权限系统：为什么每次都要问我\"允许吗\"？ - 2.4 子代理与团队协作：一个人不够，那就多来几个 - 2.5 Skill 系统：把常用操作变成可复用的技能 - 2.6 插件系统：像手机应用一样的扩展能力 第三章：架构与实现——它是怎么\"干活\"的？ - 3.1 查询引擎（QueryEngine）：AI 是怎么调用的？ - 3.2 桥接系统：IDE 是如何与 CLI 对话的？ - 3.3 服务层：API、MCP、OAuth 都负责什么？ - 3.4 启动优化：并行预加载让启动更快 - 3.5 条件编译：只编译需要的功能（feature flags） - 3.6 代码规模与目录结构初览 第四章：Prompt 的艺术——如何让 AI 正确做事？ - 4.1 系统提示词（System Prompt）是什么？ - 4.2 提示词是如何\"组装\"的？（分层构建） - 4.3 工具的提示词：告诉 AI 每个工具怎么用 - 4.4 缓存机制：为什么要区分\"静态\"和\"动态\"内容？ - 4.5 小技巧：Git 操作、文件编辑的提示词示例 - 4.6 编写好提示词的核心原则 第五章：给开发者的启示 - 5.1 从 Claude Code 学到的工程实践 - 5.2 如何借鉴这些设计来构建自己的 AI 应用 - 5.3 总结与展望 --- 免责声明 ：本文及所含插图均由 AI 智能体生成，内容可能存在不准确之处，请读者注意甄别，仅供参考。 License 本项目基于 MIT 协议开源。","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/mylxsw","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/mylxsw/cc-src-learning/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}