Learn · Разбор исходников в 12 уроках

Learn Claude Code

Не туториал — разборка. От одной строки agent loop до изоляции worktree.

12 уроков 36 компонентов На основе shareAI-lab/learn-claude-code

Без цикла нет агента

Agent loopstop_reasonистория messages[]возврат tool_result

Цикл не изменился — просто стало больше инструментов

Tool dispatch mapJSON schemasafe_path против path escapeрасширение инструментов

Пусть агент сам отслеживает свой прогресс

TodoManagerограничение одного in_progressинжекция nag reminderструктурированное состояние

Передайте сложную задачу свежему агенту

Dispatch дочерних агентовизоляция контекстаCHILD_TOOLS с ограниченным наборомвозврат через summary

Доменные знания — загружать по требованию

двухуровневая архитектура skillYAML frontmatterинструмент load_skillэкономия токенов

Context Compact

Контекст переполняется — нужно уметь сжимать

Micro compactAuto compactинструмент compact (ручной)персистентность transcript

Состояние на диске — переживёт любое сжатие

CRUD для задачграф зависимостей blockedByперсистентность через JSON-файлыпоиск исполняемых задач топологически

Background Tasks

Пусть задачи работают сами — агент не блокируется

фоновые задачи в потокеочередь уведомленийдренирование перед LLM-вызовомвозврат результатов

Несколько агентов общаются через файловые почтовые ящики

постоянный teammateJSONL почтовый ящик5 типов сообщенийteam config.json

Протокол рукопожатия между двумя агентами

протокол shutdownпротокол plan_approvalсвязка через request_idFSM: pending → approved/rejected

Autonomous Agents

Агент, который сам ищет себе работу

два состояния WORK / IDLEопрос доски задачauto_claimповторная инжекция identity

Worktree Isolation

Разные агенты не должны делить одно дерево

git worktree addпривязка task / worktreekeep vs removeизоляция на уровне каталога