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当我们谈论 “智能体系统” (Agentic Systems) 时，我们实际上是在讨论一个由 模型 (Model)、工具集 (Tools) 和 执行环境 (Environment) 协同工作的系统。

传统的语言模型擅长处理输入和输出，但它们本身并不了解你的代码库结构，也不知道如何查找文件或处理复杂的多步骤任务。

Claude Code 的解决之道，是为大模型提供一个轻量级的 “约束框架” (Harness)。通过这个框架，我们能够充分利用模型的智能，在命令行中执行复杂的编码任务。模型不再是被动地回答问题，而是主动地 规划、获取数据、并采取行动。

手工川绘图：claude code system

在这个系统中：

• 模型：是智能的核心，你可以根据任务复杂度和订阅类型选择 Opus 或 Sonnet 模型。
• 环境：为模型提供了行动的场所，使其能够明确需要哪些数据，制定计划，然后执行。
• 工具与记忆：则是我们接下来要深入探讨的关键组件，它们赋予了模型超凡的能力。

许多人可能认为 AI 编程工具的主要用途就是编写大量代码。然而，Claude Code 最强大的功能之一，是从代码的 发现、解释和设计 开始的。

在你开始用它编写代码之前，不妨先用它来快速熟悉一个陌生的代码库。它的能力远不止于此，涵盖了：

• 代码编写
• 代码重构
• 错误调试
• 数据分析与可视化
• 与 GitHub 等环境集成

在深入实践之前，请根据以下步骤完成 Claude Code 的安装。

安装 Claude Code

1. 安装 Node.js[1]：首先确保你的系统中已安装 Node.js 环境。
2. 全局安装 Claude Code：打开终端，运行以下命令：

    BASH

   • 温馨提示： 国内用户在通过  安装时，可能会遇到网络连接问题。请确保您的网络环境能够正常访问相关资源，或自行配置网络代理以完成安装。更多安装指南，请参考 官方文档[2]，Windows 用户请特别关注 Windows 安装部分[3]。
3. 启动 Claude Code：
   • 方式一 (独立终端)：导航到你的项目文件夹，然后输入  命令。
   • 方式二 (VS Code 集成)：在 VS Code 的集成终端中输入 ，相关插件将会被自动安装。如果遇到问题，请确保  命令已添加到系统 PATH 中。

使用成本

要体验课程中的所有功能，你可以选择以下任一方式：

• 订阅套餐：你可以订阅 Pro 或 Max 套餐[4]。完成本系列课程的学习，Pro 套餐已足够。
• API 按量计费：你也可以根据 API 的使用量付费。在任何会话中，你都可以使用  命令来查看当前会话所产生的费用。

工具使用 (Tool Use) - 赋予模型行动力

想象一下，你问模型：“某个文件里写了什么代码？” 模型本身无法浏览你的文件系统。“工具使用” 机制正是为了解决这个问题。

Claude Code 内置了一套精简而强大的工具集，赋予了模型与本地环境交互的能力。

Claude Code 内置工具列表

这些工具包括：

• 文件读写与编辑
• 代码模式匹配与搜索
• 网络搜索
• 执行 Shell 命令
• 创建和运行子智能体 来处理更具挑战性的任务

正是这些工具，让 Claude Code 从一个简单的问答助手，转变为一个能够自主收集信息、解决复杂问题的智能体。

此外，Claude Code 是 高度可扩展的。你可以通过连接到 MCP (Model Context Protocol) 服务器 来为其添加更多工具。MCP 是一种开源的、模型无关的协议，允许 AI 系统与外部数据和工具轻松通信。在后续课程中，我们将学习如何利用它连接 Figma 等服务。

智能体搜索 (Agentic Search) - 安全的本地化探索

与某些需要索引整个代码库并上传到云端的工具不同，Claude Code 采用了一种名为 “智能体搜索” (Agentic Search) 的技术。

它不会为你的代码库创建结构化的表示或嵌入索引。相反，它利用其智能体和工具集，在需要时 主动地 在你的本地文件系统中查找信息。这种方法的巨大优势在于：

• 安全性高：你的代码永远不会离开本地环境。
• 上下文精准：避免了将整个代码库作为上下文的低效做法。

 - 跨会话的持久化记忆

Claude Code 如何记住你在不同会话中的偏好和项目背景？答案是  文件。

当你启动 Claude Code 时，它会自动在你的项目中寻找并加载这个 Markdown 文件。你可以将它当作一个 项目工作笔记，在其中定义：

• 通用配置
• 代码风格指南
• 项目依赖说明
• 常用命令

这样，Claude Code 在每次启动时都能快速进入状态，如同一个已经熟悉你项目的团队成员。所有的对话历史也都存储在本地，你可以随时清除或恢复。

理论讲解之后，让我们通过一个简单的实例，直观感受 Claude Code 的工作流程。

目标：在一个空目录下，让 Claude Code 为我们创建一个有趣的网页可视化效果。

第一步：启动 Claude Code
在 VS Code 的终端中，我们进入一个空文件夹 ，然后输入  命令启动工具。

 BASH

第二步：下达指令
我们给出一个非常简单的指令：“为我创建一个很酷的可视化效果。”

Claude Code 会立即开始思考并制定一个 待办事项列表 (To-do list)。它会规划创建 HTML、CSS 和 JavaScript 文件来实现这个目标。

第三步：AI 自动编码与文件修改
由于我们是在 VS Code 中操作，Claude Code 的集成功能会让我们清晰地看到它正在进行的文件创建和修改。

我们可以接受这些更改，并授权它在后续步骤中自动执行，无需每次都请求许可。

第四步：运行与查看结果
编码完成后，我们甚至可以直接让 Claude Code 帮我们打开浏览器来查看结果。

它会确认将要执行的命令，然后启动浏览器。

瞧！一个带有粒子效果、可以交互的网页就这样诞生了。我们可以随时要求 Claude Code 对其进行修改、扩展功能，整个过程无缝且高效。

为了方便你跟随课程进行实践，这里是课程中涉及到的所有代码库和文件的链接：

1. RAG 聊天机器人项目 (课程 2-6)
   • 项目起始代码库[5]
   • 课程 5 结束后的代码状态[6]
2. 电商数据分析项目 (课程 7)
   • 包含数据、初始 Notebook 和最终仪表盘的全部文件[7]
3. Figma 设计稿转 Web 应用项目 (课程 8)
   • Figma 设计稿文件 (.fig)[8] (需使用 Figma 桌面应用[9] 打开)
   • 课程录制时最终生成的 Next.js 应用代码库[10]
4. 课程中使用的 Prompt 及总结
   • 你可以在这个 代码库[11] 中找到课程所有章节使用的 Prompt 提示词和功能总结。

本期内容深入剖析了 Claude Code 作为智能体系统的核心机制：它如何通过工具与环境交互，如何通过智能体搜索安全地理解代码，以及如何通过  文件维持记忆。最后的实战演练更是直观地展示了其强大的自动化编码能力。

从一个简单的想法到一个可运行的程序，Claude Code 展现了新一代 AI 编程助理的巨大潜力。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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