Claude Code 基本原理学习

真正的 agent 起点，是把真实工具结果重新喂回模型，而不只是输出一段文本。

主循环本身不用变复杂；工具能力靠一层清晰的路由面增长。

对多步骤任务来说，可见计划不是装饰，而是防止会话漂移的稳定器。

把探索性工作移进干净上下文后，父 agent 才能持续盯住主目标。

专门知识不该一开始全部塞进上下文，而该在需要时被轻量发现、按需展开。

压缩的目标不是删历史，而是保住连续性和下一步所需的工作记忆。

模型产生的执行意图，必须先通过清晰的权限门，再变成真正动作。

Hook 让系统围绕主循环生长，而不是不断重写主循环本身。

只有跨会话、无法从当前工作重新推导的知识，才值得进入 memory。

模型看到的不是一坨固定 prompt，而是一条按阶段拼装的输入流水线。

系统必须清楚自己此刻是在继续、重试，还是处于恢复流程。

Todo 适合会话内规划，持久任务图才负责跨步骤、跨阶段协调工作。

持久任务描述要完成什么，运行槽位描述谁在跑、跑到哪里；两者相关但不是一回事。

当任务能后台运行以后，时间本身也会变成另一种启动入口。

系统一旦长期运行，就需要有名字、有身份、可持续存在的队友，而不只是一次性子任务。

团队只有在协作遵守共同消息模式时，才会变得可理解、可调试、可扩展。

自主性开始于：队友能安全找到可做的事、认领它，并带着正确身份继续执行。

task 管目标，worktree 管隔离执行车道和收尾状态；两者不能混成一个概念。

外部能力系统不该是外挂；它们应和原生工具一起处在同一控制面上。