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Tutorial de Python de 17 lecciones para crear desde cero un entorno de agente similar a Claude Code, empezando con un único bucle y bash.

Alternativa open source a:Claude Code

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hace 22 días

¿Qué es?

Este repositorio es un curso práctico sobre ingeniería de entornos de agente: cómo crear las herramientas, los permisos, la gestión del contexto y el código de coordinación que envuelven a un LLM para que pueda actuar como agente. Sostiene que la capacidad de actuar como agente proviene del modelo entrenado, mientras que el entorno aporta el contexto, las herramientas y los límites dentro de los que opera.

El curso se organiza en 17 capítulos progresivos, del s01 al s17. Cada capítulo aborda un mecanismo, como el bucle principal del agente, el enrutamiento de herramientas, un sistema de permisos, hooks, la planificación con tareas pendientes, subagentes, la carga de skills, la compactación del contexto, la memoria, un grafo de tareas respaldado por archivos, las tareas en segundo plano, la programación con cron, equipos multiagente con worktrees asociados a tareas, la integración de herramientas MCP, un runtime de workflows y el control del bucle según objetivos. Cada capítulo incluye un archivo code.py ejecutable, y el s15 combina los mecanismos en un único bucle integrado.

El código usa la API de mensajes de Anthropic y se ejecuta con Python después de configurar una clave de API. Se conserva una versión anterior de 12 lecciones para enlaces antiguos, y una plataforma web presenta el curso.

Funciones clave

  • 01Crea un bucle de agente en torno a bloques tool_use, empezando con una única herramienta bash.
  • 02Explica las reglas de permisos, los flujos de aprobación y los hooks previos y posteriores a las herramientas.
  • 03Incluye planificación, subagentes con listas de mensajes aisladas y compactación del contexto.
  • 04Muestra un grafo de tareas respaldado por archivos, la ejecución en segundo plano y la programación con cron.
  • 05Presenta equipos multiagente con worktrees asociados a tareas e integración de herramientas MCP.
  • 06Cada capítulo incluye un archivo code.py ejecutable e independiente, además de traducciones al chino y al japonés.

Casos de uso

  • Aprender cómo están estructurados internamente los agentes de programación como Claude Code.
  • Crear un entorno de agente personalizado para un dominio específico a partir de los patrones de mecanismos del curso.
  • Enseñar conceptos de diseño de agentes en un taller o curso.
  • Comparar diseños de enrutamiento de herramientas, compactación del contexto y coordinación multiagente mediante ejemplos pequeños y ejecutables.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
  2. 2

    Abre la carpeta de la primera lección y sigue las instrucciones del README

  3. 3

    Ejecuta el archivo de código de la lección

    python s01_agent_loop/code.py

Antes de usarlo

  • El README no incluye un comando de instalación, así que debes configurar por tu cuenta las dependencias de Python y la clave de API.
  • El código de la lección llama a la API de Claude, que requiere una clave de API de pago.

Temas

#agent#llm#tutorial#claude#python#agent-development#tool-use#ai-agent#claude-code#educational

Preguntas frecuentes

¿Qué es learn-claude-code?
Tutorial de Python de 17 lecciones para crear desde cero un entorno de agente similar a Claude Code, empezando con un único bucle y bash. Este repositorio es un curso práctico sobre ingeniería de entornos de agente: cómo crear las herramientas, los permisos, la gestión del contexto y el código de coordinación que envuelven a un LLM para que pueda actuar como agente. Sostiene que la capacidad de actuar como agente proviene del modelo entrenado, mientras que el entorno aporta el contexto, las herramientas y los límites dentro de los que opera.
¿learn-claude-code es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
learn-claude-code es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿learn-claude-code sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de learn-claude-code fue el 28 sept 2026.
¿Para qué puedo usar learn-claude-code?
Aprender cómo están estructurados internamente los agentes de programación como Claude Code. Crear un entorno de agente personalizado para un dominio específico a partir de los patrones de mecanismos del curso. Enseñar conceptos de diseño de agentes en un taller o curso. Comparar diseños de enrutamiento de herramientas, compactación del contexto y coordinación multiagente mediante ejemplos pequeños y ejecutables.
¿Cómo se instala learn-claude-code?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code Abre la carpeta de la primera lección y sigue las instrucciones del README Ejecuta el archivo de código de la lección: python s01_agent_loop/code.py
¿Dónde consigo learn-claude-code?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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