shareAI-lab/learn-claude-code

shareAI-lab/learn-claude-code 是一个教学型开源项目，用 12 个循序渐进的阶段讲清楚 Claude Code 类 AI 代理是如何从最小消息循环，一步步扩展到工具调用、任务规划、技能加载、上下文压缩、后台任务、团队协作和工作目录隔离的。对于想在 OpenClaw 生态里深入理解“代理为什么能工作”的用户，这类拆解式仓库比单纯的成品工具更适合作为原理学习入口。

它特别适合 AI Agent 开发者、希望自定义 OpenClaw 行为的技术用户，以及想搭建自主任务流、长期记忆或多代理协作系统的人。项目既覆盖单代理最小实现，也覆盖团队邮箱、自动认领任务、工作树隔离等进阶主题，因此既能帮助新手建立心智模型，也适合已有经验的人梳理自己的 agent runtime 设计。

具体使用时，可以先 git clone 仓库并执行 pip install -r requirements.txt，然后从 python agents/s01_agent_loop.py 开始逐步运行，到 s12_worktree_task_isolation.py 观察完整进阶链路；如果想看交互式可视化，还可以进入 web 目录执行 npm install 和 npm run dev。用户访问原网址后，不仅能学到 Claude Code 式代理的实现步骤，还能直接参考其中的 Python 样例、任务系统和多代理结构，把这些模式迁移到 OpenClaw 或自建 agent 项目中。