导语：Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程工具，能帮你自动读写文件、执行命令、管理项目。今天，我们用 200 行 Python 代码，手把手教你实现一个功能完整的克隆版！无需复杂框架，纯原生实现。
这个名为 的项目，是一个基于大语言模型的自主编程 Agent。它能：
核心架构图：
2.1 安装依赖
只需要两个 Python 库：
GPT plus 代充 只需 145
- ：调用大模型 API（支持 OpenAI 格式，兼容通义千问、DeepSeek 等）
- （可选）：管理环境变量
2.2 配置 API 密钥
创建 文件或在终端设置：
支持的主流模型：
- 通义千问（阿里云）：,
- DeepSeek：,
- OpenAI：,
- 其他兼容 OpenAI API 格式的服务
3.1 基础工具集（Tools）
代码定义了 7 个基础工具，这是 Agent 的”手脚”：
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工具设计的精妙之处：
- 工具要求 必须唯一出现，防止误替换
- 按修改时间排序，优先展示最新文件
- 和 都有 30 秒超时，防止命令卡死
3.2 执行循环（ReAct 模式）
Agent 采用 ReAct（推理+行动） 架构：
为什么设置 max_iterations=5？
- 防止无限循环和 token 消耗爆炸
- 复杂任务应使用 工具拆解，而非单次循环硬撑
4.1 记忆系统（Memory）
解决的问题：多轮对话中，Agent 忘记之前的操作。
实现机制：
- 文件：（Markdown 格式，便于人工查看）
- 策略：保留最近 50 行历史（防止上下文过长）
- 格式：时间戳 + 任务描述 + 执行结果
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使用场景：
4.2 规则系统（Rules）
解决的问题：统一团队编码规范，让 AI 按规则办事。
使用方法：
- 创建目录：
- 添加规则文件：
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代码加载逻辑：
效果：LLM 在生成代码时，会自动遵循这些规范！
4.3 技能系统（Skills）
解决的问题：复用常见任务，避免重复描述。
技能定义格式（）：
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使用方式：
Agent 会自动将技能描述注入上下文，让 LLM 按模板生成代码。
4.4 MCP 扩展系统（Model Context Protocol）
解决的问题：连接外部工具生态（数据库、浏览器、API 等）。
MCP 是什么？ 由 Anthropic 推出的开放协议，标准化 AI 与外部工具的通信。
配置示例（）：
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工作原理：
强大之处：无需修改代码，只需添加配置即可扩展能力！
5.1 为什么要规划？
当任务需要多步骤时（如”创建 Django 项目并配置 Docker”），一次性生成容易出错。
5.2 规划模式的工作流程
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执行过程：
代码实现关键点：
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场景 1：快速项目初始化
Agent 自动执行：
- 创建 带 JWT 中间件
- 创建 配置 SQLAlchemy
- 创建 和
- 创建 模板
场景 2：代码审查与重构
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场景 3：批量文件处理
场景 4：数据分析任务
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场景 5：结合 MCP 的高级场景
7.1 参数解析的健壮性
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7.2 编辑操作的安全性
7.3 全局状态管理
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使用全局变量控制执行流，简单但有效（适合单线程 CLI 工具）。
8.1 添加自定义工具
在 列表中添加定义，在 中实现逻辑：
8.2 接入更多 MCP 服务
推荐 MCP 生态：
- ：文件系统访问
- ：GitHub API 操作
- ：浏览器自动化
- ：SQLite 数据库
8.3 改进记忆系统
当前是简单文本文件，可升级为：
- 向量数据库：使用 ChromaDB 语义检索历史记录
- 结构化存储：改用 SQLite 或 JSONL 格式
- 记忆压缩：让 LLM 定期总结历史，减少 token 消耗
这个项目展示了构建 AI Agent 的最小可行架构（MVP）：
下一步优化方向：
- 并行工具调用：支持一次执行多个独立工具
- 人机协作：关键操作前请求确认（ 模式）
- IDE 集成：开发 VS Code 插件版本
- 多 Agent 协作：多个 Agent 分别负责代码、测试、文档
将文章开头的代码保存为 ，即可立即使用：
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项目结构建议：
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