你有没有好奇过 Claude Code 是怎么工作的？

输入一个需求，它就自己写代码、跑命令，整个过程就像有个程序员在终端里安静地帮你干活。

最近 Claude Code 源码泄露，让我们发现，它的核心机制原来和我们上一讲《34 行代码实现 Agent，ReAct 与 Function Call》学习的差不多。

简单来说，就是：大模型，加上一些工具，驱动一个 ReAct 循环，再加上一个命令行界面。

最近几天，我用 LangChain 做了一个精简版 Claude Code，并把详细过程写成了文章发到专栏。

跟朋友炫耀我自己做的丐版 Claude Code，朋友说“你咋这么卷”。

哈哈，虽然是休假，但收了人家的钱，就得办事啊，要是没收钱，恐怕我再自控力强，也很难坚持输出这么多高质量内容。

数了一下我的《转型 AI 工程师》专栏里的实战项目，居然有十来个。

第 02 讲，做了一个全栈的 AI 待办列表。

输入要做的事情，通过 AI 进行拆解，然后数据保存到数据库。用来让读者理解全栈应用没那么复杂

第 04 讲，做了一个 AI 提示词助手。

输入一句模糊的需求，它会自动帮你扩写成一个包含结构、安全、CoT、Few-Shot 的增强 Prompt。用来帮助读者解决写不好提示词的问题。

第 05 讲，做了一个流式 AI 聊天功能。

讲解了生产级的 AI 聊天软件需要考虑哪些点，比如自动重试机制、超时控制（避免卡死）、流式响应支持（体验优化）、Token 计数（成本控制）等等。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

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学习路线:

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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
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以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

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