https://github.com/rlancemartin/claude-diary原文章https://rlancemartin.github.io/2025/12/01/claude_diary/
● ✅ Claude Diary 本机构建完成！
安装结果
已成功安装的组件：
- 命令文件：
- ~/.claude/commands/dairy.md - 日记生成命令
- ~/.claude/commands/reflect.md - 模式反思命令 - 钩子系统：
- ~/.claude/hooks/pre-compact.sh - 自动日记生成钩子（已设置执行权限）
使用方法：
现在可以在 Claude Code 中使用以下命令：
手动创建当前会话的日记条目
/diary
分析日记条目并更新 CLAUDE.md
/reflect
带选项的反思命令
/reflect last 10 entries
/reflect from 2025-01-01 to 2025-01-31
/reflect for project /path/to/project
/reflect related to testing
自动化功能：
- PreCompact 钩子：当会话达到 200+ 条消息准备压缩时，会自动触发 /diary 命令生成日记条目
存储位置：
- 日记条目：~/.claude/memory/diary/YYYY-MM-DD-session-N.md
- 反思文档：~/.claude/memory/reflections/YYYY-MM-reflection-N.md
- 处理日志：~/.claude/memory/reflections/processed.log
系统现在已经准备好开始学习你的开发模式和偏好了！你可以通过运行 /diary 来开始记录当前会话。
下面我给你一套系统、可落地、可长期复用的Agent SDK 学习方法论，适用于 LangChain、Qwen Code TypeScript SDK、LlamaIndex、ModelScope-Agent 等所有智能体框架。内容偏“工程实战 + 架构理解”，能帮助你快速掌握 SDK、本质能力、设计理念和最佳实践。
一、学习 Agent SDK 的总体路线图（从外到内、从用到懂）
学习智能体 SDK 的正确顺序，不是 API 从头念到尾，而是：
阶段 1：掌握基本使用（能跑）
目标：能写出最小可用 Demo，并理解其核心结构。
核心任务：
- 会用模型（LLM/Embedding/Code LLM）
- 会用 Prompt、Memory、Tools（或 Functions）
- 能构建一个最小的 Agent（ReAct、Tool Calling、Code Interpreter）
你可以用 1 天时间完成这些，避免卡在概念上的停滞。
阶段 2：理解框架设计（能扩）
目标：理解为什么要这样设计，如何扩展自定义模块。
核心内容：
- LangChain：Runnable、LCEL、Tool、OutputParser、AgentExecutor
- Qwen Code TS SDK：Agent、Step、Tool、Message Stream、Code Interpreter Runtime
- 工具调用机制（OpenAI function calling / JSON Schema）
- 任务规划（ReAct / Plan-Execute）
- Agent 的结构化输入输出
这阶段的重点是理解“链式调用”和“工具执行生命周期”。
阶段 3：深入工程落地（能上生产）
目标：掌握 agent 在生产中的能力和限制。
重点技能：
- 并发与任务调度
- 状态管理（Memory / Checkpoint）
- 安全控制（工具权限、沙箱、代码执行限制）
- 观测能力（Tracing、Telemetry、调用链分析）
- 可测试性（模拟工具、Mock LLM）
这是把 SDK 变成“系统能力”的关键阶段。
阶段 4：掌握框架底层原理（能改）
目标：能理解并调整 SDK 内部机制，能写自定义工具链。
学习点：
- LLM 推理模式（ReAct、CoT、Plan-Execute、Self-Refine）
- Tool 调度和 Agent Loop 实现机制
- 流式输出（SSE / WebSocket）实现原理
- 沙箱和代码解释器实现原理（Qwen Code 强项）
- 上下文管理与 Token 预算控制策略
这个阶段让你能从“用框架”转到“创造框架”。
二、学习 Agent SDK 必备的能力（核心技能清单）
技能 1：Prompt Engineering（提示工程）
必须掌握：
- 系统提示词 (System Prompt) 的结构化写法
- 工具使用示例提示（非常关键）
- 角色扮演式智能体构建
- 多智能体协作的提示方式（planner/executor）
技能 2：Tool / Function Calling 设计
你需要理解：
- 什么时候需要工具，而不是 LLM 直接回答
- 工具应如何拆分（单一职责原则）
- 工具输入输出的 JSON Schema 规范
- 工具安全边界（避免文件系统/命令注入）
这是 Agent 的灵魂技能。
技能 3：代码解释器 / 沙箱执行的理解
特别在 Qwen Code 中非常重要：
要掌握：
- 代码执行生命周期（准备、运行、输出捕获、资源清理）
- Python/JS 沙箱模型
- 文件系统隔离
- 如何通过工具暴露文件、网络、数据库访问（安全前提下）
技能 4：状态管理 / Memory
你要理解：
- 短期记忆 vs 长期记忆
- LangChain Memory 与 Checkpointing 的区别
- Qwen Code 的多轮数据传递机制
- 如何构建可回溯的 Agent 过程
技能 5：可观测性（Observability）
生产级 Agent 必备：
- LangSmith（LangChain 官方观测平台）
- OpenTelemetry 集成
- Token 成本分析
- 工具执行日志链路
技能 6：程序化思维（Agent as Software）
SDK 的核心思想：Agent 不是 Prompt，而是软件系统。
需要掌握：
- 模块拆分
- 接口/工具规范化
- 可测试性（Mock LLM）
- 多 Agent 架构（Planner / Worker / Critic）
三、适用于 LangChain 和 Qwen Code 的统一学习方法论
下面这套方法论，你可以反复用于任何 Agent SDK。
方法论 1：从“写一个功能”开始，不要从 API 学起
比如目标是：
写一个能爬网页、分析内容并生成总结的 Agent。
你会自动用上：
- LLM
- Tool
- Memory
- Streaming
- Agent Loop
比看文档有效 10 倍。
方法论 2：从“任务流图（Chain Graph）”理解框架
所有 Agent SDK 本质上都是：
Input |
如果你能画这个图，就能看懂任何 SDK。
方法论 3：阅读一个优秀的开源项目并复刻它
最佳示例：
LangChain
- LangGraph
- LCEL Pipelines
- ReAct Agent 实现源码
Qwen Code TypeScript SDK
- 官方 examples：具有完整 agent+tool+code interpreter 的范例
- Code Interpreter 的 sandbox 实现
阅读这些比看文档有效多了。
方法论 4：把 SDK 压缩到一个最小可控模型（MiniAgent）
你可以自己动手写一个 200 行左右的 “迷你 Agent 框架”，理解其核心是：
- 让 LLM 解析意图
- 结构化输出 Tool 调用
- 调用 Tool 并返回结果
- 循环直到返回自然语言答案
理解了这个，你可以学会任何框架。
方法论 5：刻意训练工具开发能力
每天做 3 个小工具，包括：
- 文件读写
- 网页爬虫
- 数据库读写
- 代码执行
- 报表生成
Agent 的强大，100% 来自工具库的丰富度。
四、至少需要掌握的技能清单（工程级）
总结如下，是你最低要掌握的清单：
基础能力
- JavaScript/TypeScript
- Python（如果要用 Code Interpreter）
- 基本后端技能（API、DB、HTTP）
Agent 核心技能
- Prompt 结构化设计
- JSON Schema /工具设计
- Tool-Calling 机制
- 代码执行沙箱理解
- 推理模式（ReAct、Plan&Execute）
框架相关能力
- LangChain Runnable / LCEL
- LangGraph（状态机 Agent）
- Qwen Code Interpreter API
- Streaming + SSE/WebSocket
工程化必备
- 监控 & 调试 & Token 分析
- 多 Agent 协作模式
- 安全机制（工具权限、执行隔离）
- 高并发代理调度
如果你愿意，我可以为你制定：
- LangChain + Qwen Code SDK 的 7 天速成计划
- 长期 Agent 架构训练路线图
- 你当前能力的差距评估与强化建议
- 打造你自己的 Agent SDK（MiniAgent）
你想从哪一项开始？
