学习 Claude Code

datawhalechina/mini-workbuddy

一个 GitHub 项目，自述为用 AgentScope 从零搭建本地智能体工作台。内容以产品为主线组织的教程，共五篇 15 章，讲解模型接入、消息结构、工具注册、循环、权限拦截、状态存储等概念；运行环境为 Python 3.11 及以上、AgentScope 2.x 和兼容 OpenAI 接口的模型服务，并提供 GitHub Pages 在线阅读。材料说明其面向会写 Python 函数与类、了解 async/await、有大模型 API 使用经验的读者，如高校学生、想把脚本做成产品的开发者和需要向团队讲解智能体运转的工程师。

Stanford CS146S：现代软件开发者

Stanford CS146S：The Modern Software Developer

斯坦福大学 CS146S 课程网站，主题是 AI 原生软件开发。课程描述说明 LLM 使软件开发从以手工编码为主转为开发者与编码智能体协作，内容涵盖 MCP、agent skills、规格驱动开发（spec-driven development）、循环工程和“软件工厂”等实践与技术，以及为智能体提供上下文与能力、把产品需求转成可执行规格、设计人机共同规划构建评估改进的迭代流程。课程为 3 学分，先修要求为相当于 CS111/CS161 的编程经验，建议具备 CS221/229 背景，包含动手作业、项目和业界从业者讲座。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017：让“所愿即代码”成为现实 | DeepSeek API 文档

DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real | DeepSeek API Docs

这是 DeepSeek API 文档中的模型发布公告，宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上线网站、应用和 API，称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短，在性能与成本上相对上一版有所改进。公告还说明该版本针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化，展示了从零构建 3D 建模、网页赛车游戏等完整项目的示例，并宣布搜索与抓取 API 向所有人开放。

编程 Agent 的组成部件

Components of A Coding Agent

Sebastian Raschka 在其 Substack 杂志上于 2026 年 4 月 4 日发布的文章。文章讨论编程 Agent 与 agent harness 的整体设计，说明它们是什么、如何工作以及各部分在实践中如何配合，并指出工具使用、上下文管理和记忆等外围系统在实际 LLM 应用中与模型本身同样重要，这解释了 Claude Code、Codex 等系统为何比在普通对话界面中使用同样模型显得更能干；文中列出编程 Agent 的六个主要构建模块。面向关注 Agent 设计与实现的读者。

Claude Code 团队如何进行代码评审

How the Claude Code team does code review

这是 claude.dev 博客的一篇工程文章（2026 年 10 月 15 日发布，阅读约 14 分钟），作者为 Addy Osmani、Morgan Westlee Lunt 和 Qing Wang。文章讨论在智能体大量产出代码的情况下如何评审，介绍 Claude Code 团队在实现高覆盖和深度评审后，转而优化“不增加回滚或事故前提下所需的最少人工评审时间”，并列出重新思考评审目的、人的时间与注意力是稀缺资源、分层评审、“你提交你负责”以及团队如何采纳该流程等章节。

EricJujianZou/rederive

这是一个 GitHub 仓库，提供一个 Claude Code 技能，主张通过自己重新推导代码库的设计决策来学习该代码库。仓库标签涉及智能体技能、苏格拉底式提问和系统设计，标注为 MIT 许可、兼容 Agent Skills，并称可在 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体环境中使用。