Claude Code 学习笔记

发表于： 2026-07-09 分类于：编程

字数： 1149 阅读：≈ 3分钟评论：

简介

本文记录根据 Learn Claude Code – Harness Engineering for Real Agents 和 Claude Docs 学习和使用 claude 的过程。

Learn Claude Code – Harness Engineering for Real Agents

花了大概 7 天 (7.2~7.9) 的时间看完了 Learn Claude Code – Harness Engineering for Real Agents 。

s08 章节自己照着源代码用 python 重写了一遍，算是理解了上下文压缩的概念。s09~s13 是实现了部分代码，辅助理解了 memory、动态加载系统提示词、任务系统等概念。

我觉得这个仓库帮助自己理清了相关概念，LLM 是什么，Harness（驾驭）是什么。如何设置工程环境，来更好地使用 LLM 帮助自己实现特定的功能/智能体，比如 Coding Agent 等。

环境依赖

learn-claude-code 仓库主代码是 Python 写的，支持 Anthropic/DeepSeek/GLM/MiniMax/Kimi 等，笔者学习时恰逢美团发布 LongCat2.0 大模型，使用赠送的 1000W token 用来学习本教程，绰绰有余，实际对比下来，DeepSeekV4 的效果要比 LongCat2.0 好一些。LongCat2.0 返回的响应，有时候目录的路径写错了，比如我是 ~/abc/def，有时候返回~/abc-def。

换成美团 longcat.ai 的模型和 Key，需要将实例代码中 client 改为如下，否则会提示鉴权失败：

client = Anthropic(
        api_key='Authorization: Bearer {}'.format(os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")),
        base_url=os.getenv("ANTHROPIC_BASE_URL"),
        default_headers={
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": 'Bearer {}'.format(os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
        }
    )

对应 .env 文件内容新增：

# LongCat
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.longcat.chat/anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_KEY
MODEL_ID=LongCat-2.0

Claude 官方文档学习

文档起点： overview

快速开始

尝试常见的工作流

重构代码

refactor the authentication module to use async/await instead of callbacks

编写测试

write unit tests for the calculator functions

更新文档

update the README with installation instructions

代码审查

review my changes and suggest improvements

初学者注意：

对您的请求要具体
使用分步说明
让 Claude 先探索
按 Shift+Tab 循环切换权限模式

扩展 Claude

CLAUDE.md：Claude 每个会话都能看到的持久上下文，了解项目约定
Skills 添加可重用的知识和可调用的工作流
代码智能将 Claude 连接到语言服务器，用于符号级导航和实时类型错误
MCP 将 Claude 连接到外部服务和工具
Subagents 在隔离的上下文中运行自己的循环，返回摘要
Agent teams 协调多个独立会话，具有共享任务和点对点消息传递
Hooks 在生命周期事件上触发，可以运行脚本、HTTP 请求、提示或 subagent
Plugins 和 marketplaces 打包和分发这些功能

Skills 是最灵活的扩展。Skill 是一个包含知识、工作流或说明的 markdown 文件。您可以使用 /deploy 之类的命令调用 skills，或者 Claude 可以在相关时自动加载它们。Skills 可以在您当前的对话中运行，也可以通过 subagents 在隔离的上下文中运行。

常见工作流

https://code.claude.com/docs/zh-CN/common-workflows

使用 @ 快速包含文件或目录，无需等待 Claude 读取它们。

Explain the logic in @src/utils/auth.js

引用 MCP 资源

Show me the data from @github:repos/owner/repo/issues

提示词库

复制粘贴提示词到 Claude Code，按任务和角色标记。

https://code.claude.com/docs/zh-CN/prompt-library

最佳实践

plan mode

遵循探索-规划-编码的流程，先理解代码，制定规划，人为审核没问题，最后切出 plan mode 再编写代码，

尽早且经常改正方向

Esc 中途停止 Claude，Context 会保留。两次 Esc 或者 /rewind 恢复

积极管理 context

不同任务之间要 /clear 清理上下文，避免互相影响。

使用 subagent 进行调研

use subagents to investigate X 委托研究。它们在单独的 context 中探索，为实现保持你的主对话干净。

总结

感觉学习完这个 repo 可以辅助理解 Harness 的概念，以及 Harness 需要和 LLM 协同才能发挥最佳效果。但是想凭借过一遍这个 repo 就能找到 LLM/Agent 相关工作，还不现实，需要有扎实的基础+Agent 相关开源软件攻坚、代码实践才行。