企业官网建设流程全解析

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tool in response.tool_calls: result execute_tool(tool) messages.append(format_result(result))就这么简单。Give it tools, and get out of the way.这种架构的自信来源于模型能力的提升。现在的模型如 Claude 4.5 Sonnet已经足够聪明能够自己决定“我需要先 grep 一下代码发现不对再 ls 一下目录最后 edit 文件”。它不需要你预设路径它需要的是自由探索的空间。来自https://arcprize.org/leaderboard(2026.1)工具箱揭秘Bash 即正义 (The Tools)Claude Code 的工具箱极其精简但每一个都切中要害。Jared 在逆向分析后发现这套工具集本质上是在模拟一个人类高级工程师在终端里的行为。(注按照Jared的说法这些工具箱中的工具可能随Claude Code的版本的变化而不同!)Bash: The Universal Adapter如果只保留一个工具那就是Bash。它能跑脚本、能运行测试、能安装依赖、甚至能重启服务。它是 Agent 与数字世界交互的通用接口。最重要的是LLM 训练数据里有海量的 Bash 语料模型天生就是 Bash 高手。Edit: Unified DiffClaude Code 没有选择全量重写文件Rewrite而是选择了Diff。省 Token只输出修改的几行上下文窗口压力骤减。速度快更少的输出意味着更低的延迟。容错高就像老师批改作文划红线一样基于上下文的 Diff 修改比凭空重写整段代码更容易命中也更容易被人类 Review。Grep Glob RAG还记得那些为了让 Agent 理解代码库而建立的复杂向量数据库Vector DB吗Claude Code 说不需要。它直接使用grep和glob。这不仅是因为现在的 Context Window 够大更是因为这符合工程师的直觉。当你接手一个新项目时你不会先在大脑里建立一个向量索引你会先ls看看目录结构然后grep关键字。模拟人类的行为往往是最佳策略。Sub-Agents (Tasks)当任务太复杂上下文快爆了怎么办Claude Code 引入了Task工具。它可以启动一个子 AgentSub-agent拥有独立的上下文去执行特定的任务比如“阅读完所有文档并总结 API 用法”然后只将最终结果返回给主 Agent。这有效地解决了 Context 污染问题。核心心法相信模型放弃微操在传统软件工程中我们习惯于通过代码控制一切if条件 A 发生执行 B。但在构建 Coding Agent 时这种“控制欲”往往是最大的敌人。Jared 分享了一个极具启发性的失败案例为了让 Agent 更好地操作 PromptLayer 的网页后台他曾试图进行“人工辅助”——给网页上的每个按钮都加上了详细的 Title 和标签试图告诉 Agent “点击这里会发生什么”。结果呢Agent 的表现反而变差了。为什么因为额外的信息变成了噪音分散了模型的注意力。模型原本可以通过“观察-尝试-纠错”的循环自己搞定任务但人类的“硬编码微操”反而限制了模型的泛化能力。Exploration HardcodingClaude Code 的设计哲学是当你有疑问时相信模型(rely on the model)。不要预设所有边缘情况以前我们会写一堆正则来解析输出现在直接把错误扔回给模型“你报错了修好它。”探索即纠错模型不仅能写代码还能读懂报错信息。Claude Code 之所以强大不是因为它一次就能写对而是因为它在 Master Loop 中具备了自我修复Self-Correction的能力。工程师的直觉是“把路铺好”但 AI 时代的直觉应该是“给它地图让它自己走”。那些“不起眼”但天才的细节Constitution:CLAUDE.md不需要复杂的微调也不需要向量库。Claude Code 依靠项目根目录下的CLAUDE.md来理解项目规范。这本质上是Prompt Engineering 的胜利。它让配置变得透明、可读、可由用户甚至 Agent 自己随时修改。System Prompt 解密像老板一样下指令Jared 分享了基于泄露信息的 Claude Code System Prompt 核心原则这些原则非常值得我们借鉴Concise Output极简输出除非用户要求细节否则输出不要超过 4 行。No Here is...拒绝废话不要说“好的这是您的代码...”直接给代码。Just do it.Action over Text行动至上能用工具Tool解决的别用文字解释。Style Match风格一致严格匹配项目现有的代码风格。No Comments拒绝注释除非用户要求否则不要画蛇添足地加注释。Parallelism并行执行鼓励并行运行命令大规模搜索并使用TodoWrite跟踪进度。这些指令的目的只有一个让 Agent 看起来更像一个干练的 Senior Engineer而不是一个啰嗦的 Chatbot。Skills: 可扩展的 “System Prompt”随着任务变复杂System Prompt 会越来越长甚至超过 Context 限制。Claude Code 引入了Skills机制。你可以把它理解为按需加载的“技能包”。Agent 会根据当前任务决定是否加载额外的上下文或能力。典型应用场景Documentation Updates加载特定的文档写作风格指南。Design Style Guide在写前端代码时加载 UI 设计规范。Deep Research加载深度搜索和总结的能力。DOCX/Excel Processing甚至可以加载处理办公文档的技能Jared 提到这是很多人没想到的用法。To-Do Lists: 提示词驱动的结构化当你让 Claude Code 干活时它往往会先列一个 To-Do List(是不是又和人类干活的方式类似呢)。有趣的是这不是代码里写死的逻辑而是 System Prompt 诱导出来的行为。它给用户一种“确定性”的心理安全感。它支持断点续传即使程序 Crash 了重新把 To-Do List 喂给模型它也能知道下一步该干嘛。Thinking KnobsThink,Think Hard,Ultra Think。这不仅仅是噱头这是把Inference-Time Compute推理时计算变成了一个可调节的参数。对于复杂的重构你可以让它“多想一会儿”对于简单的 Bug fix直接干就是了。市场格局没有全局最优解在 Coding Agent 的战场上没有唯一的王者只有不同的流派The AI Therapist Problem。Claude CodeCLI 极简主义。简单、直观适合不想离开终端的开发者。CursorUI 速度流极致的响应速度。它利用用户数据飞轮让体验越来越丝滑。OpenAI CodeX内核硬核派(rust实现)。更关注底层的沙箱安全Kernel-level Sandboxing适合企业级、高安全要求的场景。Sourcegraph AmpWeb 协作流。主打Handoff接力机制在一个 Agent 搞不定时无缝切换到另一个 Context 或模型(无需用户选择)像接力赛一样解决问题。核心启示Claude Code 教给我们的 5 条构建法则在演讲的最后Jared 总结了 Claude Code 成功的 5 个核心要素。对于任何想要构建 Agent 或由 AI 驱动的应用的开发者来说这 5 条法则就是当下的“金科玉律”。Trust in the model (相信模型)不要试图用传统的代码逻辑去“微操”模型。反直觉工程师总想把所有路都铺好比如给网页按钮加详细标签。新常识模型的泛化能力和纠错能力远超你的硬编码规则。当遇到不确定性时给它目标让它自己去探索而不是给它僵化的步骤。Simple design wins (简单致胜)架构越简单越好。拒绝复杂不要搞几百个节点的 DAG有向无环图不要搞复杂的路由网络。拥抱简单一个死循环While Loop加上强大的模型往往能击败精心设计的复杂架构。正如 Python 之禅所说“Simple is better than complex.”Bash is all you need (Bash 足矣)在工具选择上不要重新发明轮子。通用接口Bash 是在这个星球上运行代码最通用的接口也是 LLM 训练数据中最丰富的语料之一。少即是多与其开发 50 个专用的 Tool比如create_file,delete_file,git_commit...不如只给它一个bash工具。模型知道怎么用touch,rm,git。Context management matters (上下文管理是关键)这是目前 Agent 最大的隐形杀手The Boogeyman。瓶颈无论模型多聪明上下文窗口一旦被垃圾信息填满智商就会直线下降。策略必须把“上下文清洗”作为架构的一等公民。利用 Summarization摘要、Handoff接力或 Sub-agents子智能体机制时刻保持主线程的清爽。Different perspectives for different problems (不同问题不同视角)没有“万能药”。Coding Agent 领域不存在全局最优解Global Maxima。Claude Code赢在 CLI 交互和复杂的 Git/环境管理适合“不想离开终端”的场景。Cursor赢在 UI 速度和代码补全适合“快速编写”的场景。CodeX赢在底层沙箱安全。结论不要试图寻找一个能打败所有人的 Agent而是要构建最适合特定场景User Persona的 Agent。小结Claude Code 的出现标志着 Coding Agent 进入了“实用主义”时代。它不再是炫技的玩具而是通过做减法Less RAG, Less DAG, Less Guardrails回归了软件工程的本质。未来我们或许不再直接调用 LLM 的 API而是直接调用一个 Headless 的run_agent()SDK让它在后台默默地帮我们修 Bug、写文档、提 PR。最好的工具就是当你感觉不到它存在的时候。资料来源Jared Zoneraich How Claude Code Works - https://www.youtube.com/watch?vRFKCzGlAU6Q你的 Agent 构建心得Claude Code 的“极简架构”给我们上了一课。你在尝试构建 AI Agent 时是否也曾陷入过“过度设计”的陷阱对于“Bash is all you need”这个观点你认同吗欢迎在评论区分享你的踩坑经历或架构思考让我们一起探索 Agent 开发的最佳路径。如果这篇文章为你揭开了 Claude Code 的神秘面纱别忘了点个【赞】和【在看】并转发给你的架构师朋友点击下面标题干货- 刚刚Claude Code 作者曝光了自己的“私房”配置原来顶尖高手是这样用 AI 写代码的- Anthropic内部实践首次公开揭秘Claude Code如何引爆全员生产力- 【Gemini CLI重新定义命令行AI开发】01 入门篇 - 为什么你需要一个命令行 AI- 从工具到伙伴Google 三巨头定义 2025 为“AI Agent 与推理元年”- 别再“Vibe Coding”了2025 年专业开发者是如何驾驭 Coding Agent的- 还在当“上下文搬运工”我写了一门课帮你重塑AI开发工作流- 继 MCP 之后Anthropic 再放大招Agent Skills 正式发布为开放标准 还在为“复制粘贴喂AI”而烦恼我的新极客时间专栏《AI原生开发工作流实战》将带你告别低效重塑开发范式驾驭AI Agent(Claude Code)实现工作流自动化从“AI使用者”进化为规范驱动开发的“工作流指挥家”扫描下方二维码开启你的AI原生开发之旅。