Repolode
decodingai-magazine

decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Бесплатный курс с открытым исходным кодом по harness engineering: создание coding agent в стиле Claude Code с нуля на Python.

Open source альтернатива:Claude Code

Звёзды
1,122
Форки
266
Открытые issues
6
Последний коммит
13 дней назад

Что это?

В курсе показывают, как создать coding agent под названием decode — от простого цикла агента до целого парка облачных агентов. В основе лежит headless harness: цикл вызова инструментов, инструменты для работы с файлами, bash, grep и редактирования, слой разрешений и sandbox. У harness два интерфейса: интерактивный терминальный UI и удалённые запуски на бессерверных функциях Modal, которые можно инициировать через CLI, webhook или cron.

Также в курсе разбираются context engineering (файлы памяти, skills, compaction и диагностика LSP), subagents с параллельным выполнением задач и оценка. Для evals используются бенчмарки и регрессионные наборы, результаты которых отслеживаются в Opik; запись и воспроизведение сессий обеспечиваются через Kitaru. Среди провайдеров моделей — open weights на Modal, OpenRouter и Gemini.

Материалы представлены в виде 8 письменных уроков и 6 видео; в репозитории есть инструкции по настройке. Код написан на Python с использованием Pydantic AI, а компоненты реализованы вручную, а не взяты из фреймворков.

Ключевые возможности

  • 01Создание цикла агента с вызовом инструментов: чтение, редактирование, bash, grep и другие инструменты.
  • 02Запуск агента в терминальном UI или в headless-режиме на бессерверных функциях Modal.
  • 03Выполнение команд инструментов в локальных Docker- или удалённых Modal-sandbox.
  • 04Слой разрешений с правилами allow, ask и deny.
  • 05Разбор context engineering: файлов памяти, skills и автоматического сжатия контекста.
  • 06Инструменты для evals с бенчмарками и регрессионными тестами, результаты которых отслеживаются в Opik.

Сценарии использования

  • Изучение внутреннего устройства production coding agents, таких как Claude Code.
  • Создание собственного агента для задач вне программирования с использованием тех же паттернов harness.
  • Использование моделей с открытыми весами, размещённых на Modal, в качестве backend для агента.
  • Практика оценки агентов с помощью бенчмарков и регрессионных наборов.

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий

    git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git
  2. 2

    Установите зависимости из папки проекта

    make install
  3. 3

    Скопируйте пример файла env и укажите в нём свой API-ключ LLM

    cp .env.example .env
  4. 4

    Запустите decode agent в терминале

    uv run decode

Что важно знать

  • Для запуска агента нужен API-ключ LLM от Gemini, OpenRouter или Modal.
  • Некоторые функции зависят от сторонних сервисов, таких как Modal, Opik и Kitaru.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Бесплатный курс с открытым исходным кодом по harness engineering: создание coding agent в стиле Claude Code с нуля на Python. В курсе показывают, как создать coding agent под названием decode — от простого цикла агента до целого парка облачных агентов. В основе лежит headless harness: цикл вызова инструментов, инструменты для работы с файлами, bash, grep и редактирования, слой разрешений и sandbox. У harness два интерфейса: интерактивный терминальный UI и удалённые запуски на бессерверных функциях Modal, которые можно инициировать через CLI, webhook или cron.
building-a-coding-agent-from-scratch-course можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
building-a-coding-agent-from-scratch-course распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
building-a-coding-agent-from-scratch-course всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в building-a-coding-agent-from-scratch-course — 24 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Изучение внутреннего устройства production coding agents, таких как Claude Code. Создание собственного агента для задач вне программирования с использованием тех же паттернов harness. Использование моделей с открытыми весами, размещённых на Modal, в качестве backend для агента. Практика оценки агентов с помощью бенчмарков и регрессионных наборов.
Как установить building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git Установите зависимости из папки проекта: make install Скопируйте пример файла env и укажите в нём свой API-ключ LLM: cp .env.example .env Запустите decode agent в терминале: uv run decode
Где скачать building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Десктопный агент для написания кода (приложение на Tauri и CLI), работающий с уже имеющимися AI-подписками или локальными моделями и включающий поиск по коду и проверки результатов.

20341TypeScriptAGPL-3.0Активно поддерживаетсяОбновлён 19 часов назад

Агент для программирования на базе pi, который передаёт типовые решения — например, проверку разрешений и очистку контекста — небольшой модели-судье, чтобы основная модель могла сосредоточиться на коде.

576+15 за неделю64TypeScriptMITОбновлён 21 час назад