learn-claude-code

仓库定位

learn-claude-code 是 shareAI-lab 在 GitHub 维护的开源教学仓库。它不是 Claude Code 的官方实现，也不模仿其界面，而是通过 20 个阶段（s01–s20）的可运行 Python 代码，逐章解释一个 coding agent 的 Harness 是怎样形成的：从最小循环到工具调用，再到上下文管理、计划与子 Agent、Skills、MCP、团队协作与 worktree 隔离，最后在综合章节把多个机制合并进同一可运行循环。

教学结构

• s01 起于"最小 Agent 循环"：模型读取任务、决定是否调用工具、获得结果后继续推理。
• 后续阶段每章只增加一个主要机制：工具注册、计划与任务分解、子 Agent、上下文压缩、会话状态、Skills、MCP、团队协作、worktree 隔离。
• 综合章节把多个机制合并回同一循环，并对照生产系统缺失的治理能力。
• 仓库提供新旧两条教程线，对应不同的章节组织方式，便于读者按目标选择起点。

覆盖机制

• 工具协议与 Bash 等基础工具
• 上下文压缩与会话状态恢复
• 计划与任务分解
• 子 Agent 协作
• Skills 按需加载
• MCP（Model Context Protocol）外部工具接入
• 团队协作协议（教学版 JSONL 邮箱）
• Git worktree 文件隔离用于并行协作

教学边界（作者明确声明）

• 省略或简化完整 Hook 总线、生产级权限治理、resume/fork 生命周期、完整 MCP 运行时。
• 团队协作使用的 JSONL 邮箱是教学协议，不能据此推断 Claude Code 的内部源码或官方架构。
• 本仓库不适用于生产环境直接复用。

适用对象

准备开发自己的 coding agent、自动化 Agent 或 Agent 平台的开发者；想从底层理解 Claude Code 类工具内部机制的研究者；学习 Agent 工程化（"Harness Engineering"）的学习者。

输入与产物

• 输入：Python 环境、Anthropic API Key、终端基础、希望理解 Agent 内部机制的学习目标。
• 输出：一系列可运行的最小 Agent、工具调用 Agent、上下文管理 Agent、团队协作示例与综合 Harness。

与其他资源的关系

• 与 claude-code-orange-book：角度互补——橙皮书讲"使用 Claude Code 做项目"，本仓库讲"从零实现 Harness"。
• 与 vibe-coding-cn：抽象层不同——后者聚焦 Vibe Coding 工作流，本仓库聚焦 Agent 内部机制。

相关页面

• 维护者：shareAI-lab（learn-claude-code 仓库维护者）
• 教程摘要：Learn Claude Code——从最小循环到完整 Harness（shareAI-lab 教学仓库教程摘要）
• 方法：渐进式 Agent Harness 工程化（最小循环 → 工具 → 上下文 → 计划 → 子 Agent → Skills → MCP → 团队 → worktree）
• 来源摘要：SRC-DEV-005：Learn Claude Code——从最小循环到完整 Agent Harness