常见问题¶
这个项目需要懂 AI / 机器学习吗？¶
不需要。 Agent 的核心是软件工程（API 调用、消息管理、工具系统、循环控制），不是算法。你只需要会 TypeScript 和基本的异步编程。
我需要 API Key 吗？¶
- 单元测试不需要 — 全部使用 Mock LLM，确定性结果
- Demo 脚本不需要 — 无 API Key 时自动使用录制的 Mock 数据
- 实际体验需要 — Lab 3 的 live demo 和 Lab 4 的完整运行需要 Anthropic API Key
为什么用 TypeScript 而不是 Python？¶
- Claude Code 本身是 TypeScript 写的，我们保持一致
- TypeScript 的类型系统对教学有帮助（接口定义即文档）
- Node.js 的 AsyncGenerator 非常适合实现 Agent Loop
5 个 Lab 需要多长时间？¶
| Lab | 预计时间 |
|---|---|
| Lab 0 | 1 小时 |
| Lab 1 | 2-3 小时 |
| Lab 2 | 2-3 小时 |
| Lab 3 | 3-5 小时 |
| Lab 4 | 2-3 小时 |
| 总计 | 10-15 小时 |
Lab 4 的"插入 Claude Code"真的能工作吗？¶
能。Claude Code 的 query.ts 已有依赖注入设计（QueryDeps），接口边界清晰。我们已做过 PoC 验证。但你的简化实现不会包含所有生产级功能（错误恢复、上下文压缩等），所以在极端情况下可能不如官方稳定。
和直接看 Claude Code 源码有什么区别？¶
直接看 416,500 行源码 = 大海捞针。本项目帮你： 1. 定位核心（3% 的 Harness 代码） 2. 剥离复杂度（从 1,729 行提炼出 100 行核心逻辑） 3. 提供学习路径（5 个 Lab 渐进式构建） 4. 提供验证机制（测试 + 可视化反馈）