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shareAI-lab/learn-claude-code

Tutorial de Python com 17 lições que cria do zero um harness de agente semelhante ao Claude Code, começando com um único loop e bash.

Alternativa open source a:Claude Code

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70
Último commit
há 22 dias

O que é?

Este repositório é um curso sobre engenharia de harness: como criar as ferramentas, permissões, o gerenciamento de contexto e o código de coordenação que envolvem um LLM para que ele possa atuar como agente. O curso defende que a capacidade de agir vem do modelo treinado, enquanto o harness fornece o ambiente, as ferramentas e os limites dentro dos quais o modelo opera.

O curso é organizado em 17 capítulos progressivos, de s01 a s17. Cada capítulo aborda um mecanismo específico, como o loop principal do agente, o despacho de ferramentas, um sistema de permissões, hooks, planejamento com todos, subagentes, carregamento de skills, compactação de contexto, memória, um grafo de tarefas baseado em arquivos, tarefas em segundo plano, agendamento com cron, equipes multiagente com worktrees vinculadas a tarefas, integração de ferramentas MCP, runtime de workflow e controle do loop baseado em objetivos. Cada capítulo inclui um code.py executável, e o s15 reúne os mecanismos em um único loop integrado.

O código usa a API de mensagens da Anthropic e é executado com Python após a configuração de uma chave de API. Uma trilha legada de 12 lições é mantida para links antigos, e uma plataforma web apresenta o curso.

Recursos principais

  • 01Cria um loop de agente em torno de blocos tool_use, começando com uma única ferramenta bash.
  • 02Aborda regras de permissão, fluxos de aprovação e hooks executados antes e depois das ferramentas.
  • 03Inclui planejamento, subagentes com listas de mensagens isoladas e compactação de contexto.
  • 04Demonstra um grafo de tarefas baseado em arquivos, execução em segundo plano e agendamento com cron.
  • 05Apresenta equipes multiagente com worktrees vinculadas a tarefas e integração de ferramentas MCP.
  • 06Cada capítulo inclui um code.py independente e executável, além de traduções para chinês e japonês.

Casos de uso

  • Aprender como agentes de programação como o Claude Code são estruturados internamente.
  • Criar um harness de agente personalizado para um domínio específico usando os padrões de mecanismos do curso.
  • Ensinar conceitos de design de agentes em um workshop ou curso.
  • Comparar abordagens de despacho de ferramentas, compactação de contexto e coordenação multiagente por meio de exemplos pequenos e executáveis.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório

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

    Abra a pasta da primeira lição e siga as instruções do README

  3. 3

    Execute o arquivo de código da lição

    python s01_agent_loop/code.py

Antes de usar

  • O README não informa um comando de instalação, então você precisa configurar por conta própria as dependências do Python e a chave de API.
  • O código da lição chama a API do Claude, que exige uma chave de API paga.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é learn-claude-code?
Tutorial de Python com 17 lições que cria do zero um harness de agente semelhante ao Claude Code, começando com um único loop e bash. Este repositório é um curso sobre engenharia de harness: como criar as ferramentas, permissões, o gerenciamento de contexto e o código de coordenação que envolvem um LLM para que ele possa atuar como agente. O curso defende que a capacidade de agir vem do modelo treinado, enquanto o harness fornece o ambiente, as ferramentas e os limites dentro dos quais o modelo opera.
learn-claude-code é gratuito? Qual é a licença?
learn-claude-code é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
learn-claude-code ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de learn-claude-code foi em 28 de set. de 2026.
Para que posso usar learn-claude-code?
Aprender como agentes de programação como o Claude Code são estruturados internamente. Criar um harness de agente personalizado para um domínio específico usando os padrões de mecanismos do curso. Ensinar conceitos de design de agentes em um workshop ou curso. Comparar abordagens de despacho de ferramentas, compactação de contexto e coordenação multiagente por meio de exemplos pequenos e executáveis.
Como instalar learn-claude-code?
Clone o repositório: git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code Abra a pasta da primeira lição e siga as instruções do README Execute o arquivo de código da lição: python s01_agent_loop/code.py
Onde consigo learn-claude-code?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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