从零构建一个类 Claude Code 的终端 AI 编程助手。
mini-claude-code 是一个基于 LangChain.js 从零实现的 CLI AI 编程助手。它复现了 Claude Code 的核心架构：模型路由、工具调用、Agent 循环、子代理、后台执行、多 Agent 协作等完整链路。项目配套 11 篇渐进式教程，从最简单的 7 行 Agent 循环出发，逐步演进到多 Agent 团队协作，每一步都是被前一步的不足逼出来的。
建议按顺序阅读——每篇解决的问题，正是上一篇留下的悬念。
| 篇目 | 核心问题 |
|---|---|
| 00-overview | 全景图：从 7 行到多 Agent 协作 |
| 01-model-router | 用什么模型？怎么切换？ |
| 02-bash-tool | 怎么让模型和真实环境交互？ |
| 03-agent-loop | 怎么让模型自己试错？ |
| 04-todo-planning | 怎么防止注意力漂移？ |
| 05-subagent | 怎么隔离上下文噪音？ |
| 06-skills | 怎么避免重复推理？ |
| 07-memory | 窗口满了怎么办？ |
| 08-tasks | 怎么让任务状态不丢、多 agent 可共享？ |
| 09-background | 怎么并行而不阻塞？ |
| 10-team | 怎么让多个 agent 互相审查和协作？ |
系统分为三层：
模型路由（Model Layer） -- 最底层。一个路由函数屏蔽所有供应商差异（Anthropic、OpenAI 等），让上层完全不关心模型来自哪个厂商。
工具层（Tool Layer） -- 模型伸向真实世界的手。Bash 是兜底的万能工具，在此基础上提供文件读写、搜索、编辑等专用工具，约束更强，输出更可控。
Agent 核心（Agent Core） -- 系统的心脏。中间件管道在每次模型调用前后织入横切逻辑（重试、压缩、注入、追踪）。子代理、后台任务、团队协作三个子系统分别管理上下文隔离、并行执行和多角色协作。
# 安装依赖
bun install
# 配置环境变量（需要 API Key）
cp .env.example .env
# 开发模式（热重载）
bun run dev
# 直接运行
bun run start# 类型检查
bun run typecheck
# 运行全部测试
bun run test
# 运行指定测试
bun run test -- -t "test name"
# 运行指定文件的测试
bun run test:file -- "glob"
# 监听模式运行测试
bun run test:watch
# 代码检查（指定文件）
bun run lint:file -- "file1.ts"
# 代码检查（全部）
bun run lint
# CI 检查（lint + typecheck）
bun run lint:ci
# 构建
bun run buildsrc/
index.ts # 入口
cli/ # CLI 层
commands/ # 斜杠命令
components/ # UI 组件（提示符、状态栏、补全等）
renderer/ # 输出渲染（Markdown 终端渲染）
repl.ts # 交互式主循环
core/ # 核心逻辑
agent/ # Agent 组装、类型定义、Token 追踪
provider/ # 模型路由（多供应商抽象）
tools/ # 工具集（Bash、文件读写、搜索、编辑）
todo/ # 待办清单（轻量级规划）
subagent/ # 子代理（上下文隔离）
skills/ # 技能系统（预编译推理路径）
compression/ # 记忆管理（上下文压缩）
tasks/ # 任务看板（持久化任务状态）
background/ # 后台执行（非阻塞并行）
teammate/ # 多 Agent 协作（双向通信）
types/ # 全局类型定义
docs/ # 渐进式教程（00-10）
tests/ # 测试（unit / integration / functional）
- 运行时: Bun
- 语言: TypeScript (ES2022, strict)
- AI 框架: LangChain.js / LangGraph
- 模型支持: Anthropic Claude, OpenAI GPT
- 测试: Vitest
- 代码检查: ESLint
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