从零复现一个 Claude Code 风格的 coding agent，用于学习 agent 架构。
核心思想：Agent = LLM + 工具 + 循环。 本项目用 Python + Anthropic API，分 9 个里程碑逐步复现 Claude Code 的核心架构：agent 循环 → bash 工具 → 权限系统 → 系统提示词与项目记忆 → 搜索/编辑工具箱 → 上下文管理 → 子 Agent → 终端体验。
# 1. 装 uv（已经装过可跳过）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 一行跑起来（把 sk-xxx 换成你自己的 DeepSeek API Key）
ANTHROPIC_API_KEY=sk-xxx uvx --from git+https://github.com/limit-coding/coding-agent minicode没有 DeepSeek Key？去 DeepSeek 开放平台控制台注册、生成一个 sk- 开头的 key 就行，跟 OpenAI/Anthropic 那套流程差不多。
没提前设置 ANTHROPIC_API_KEY 也没关系，minicode 启动时检测不到会当场问你要——只在这次运行的内存里生效，不会写进任何文件（这是本项目 CLAUDE.md 的红线：Key 绝不落盘）。想以后不用每次都输，把它写进自己的 shell 配置：
echo 'export ANTHROPIC_API_KEY=sk-xxx' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrcuvx --from git+... 每次都会拉最新代码跑在一个临时环境里，不占用你机器上的目录，退出后不留痕迹（除了 ~/.minicode/ 下的会话记录，见下文 /resume）。
| 文件 | 内容 | 谁看 |
|---|---|---|
| CLAUDE.md | 执行规范：工作流程、代码规范、红线 | 执行本项目的 AI |
| docs/00-roadmap.md | 里程碑清单 + 验收标准（进度唯一权威） | 所有人 |
| docs/01-architecture.md | 架构解析：Claude Code 怎么工作、我们复现什么 | 学习者必读 ⭐ |
| docs/02-resources.md | 教程与参考项目清单 | 学习者 |
| docs/03-testing-guide.md | 个人测试指南：怎么亲手试玩每个里程碑 | 想动手的人 |
| docs/04-terminal-ux.md | 终端 UI / slash 命令怎么做的（M9 之后的打磨） | 学习者 |
| docs/devlog/ | 每个里程碑的开发日志（含"跟着学"指引） | 学习者 |
git clone https://github.com/limit-coding/coding-agent.git
cd coding-agent
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-... # 你的 DeepSeek API Key（走 DeepSeek 的 Anthropic 协议兼容端点）
uv sync
uv run minicode模型后端用的是 DeepSeek，但走它的 Anthropic 协议兼容端点（
base_url=https://api.deepseek.com/anthropic），所以代码里仍然用官方anthropicSDK，无需切换 SDK。详见 CLAUDE.md 3.2 节。
全部 10 个里程碑（M0~M9 含 6 个 M9 扩展）已完成，100 个测试全绿，每个里程碑都经过真实 API 验收。
已实现的能力：agent 循环、10 个工具（文件/搜索/bash/子agent/skill/todo）、三档权限系统、系统提示词与 AGENT.md 项目记忆、上下文自动压缩、流式终端（DeepSeek 蓝色主题 + 🐳 吉祥物、交互式菜单、/resume 会话恢复、⏺/⎿ 工具调用日志 + 彩色 diff）、skill 系统（渐进式披露）、plan mode、手写 MCP 客户端、goal 无人值守模式、hooks。
学习路径：按编号顺序阅读 docs/devlog/（每篇都有"跟着学"代码导读），想自己动手试玩看 docs/03-testing-guide.md。