Learn Claude Code

0 から 1 へ構築する nano Claude Code-like agent。12 段階セッションでループ・ツール・計画・チーム・worktree 分離まで。

1 — 概要
エージェントパターン

Learn Claude Code は、Claude Code のような AI コーディングエージェントを 0→1 で組み立てる教材。1 つのループとツール実行が最小の土台で、各セッションで 1 つのメカニズムを足していく。本番のエージェントに必要なポリシー・権限・ライフサイクルは教材のため簡略化されている。

12セッション
4フェーズ
Pythonリファレンス
Next.jsWeb 可視化

流れ: User → messages[] → LLM → response。stop_reason == "tool_use" ならツール実行して結果を messages に追加しループ、そうでなければテキストを返して終了。これがすべての AI コーディングエージェントの土台になる。

2 — コアパターン
最小ループ

各セッションはこのループの上に 1 つのメカニズムを重ねる。ループ自体は変わらない。

def agent_loop(messages):
    while True:
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SYSTEM,
            messages=messages, tools=TOOLS,
        )
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

        if response.stop_reason != "tool_use":
            return

        results = []
        for block in response.content:
            if block.type == "tool_use":
                output = TOOL_HANDLERS[block.name](**block.input)
                results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": output,
                })
        messages.append({"role": "user", "content": results})
3 — 学習パス
4 フェーズ

フェーズ1（ループ）: s01 エージェントループ、s02 Tool Use（dispatch map）。

フェーズ2（計画と知識）: s03 TodoWrite、s04 サブエージェント、s05 Skills（SKILL.md を tool_result で注入）、s06 Context Compact（3層コンテキスト圧縮）。

フェーズ3（永続化）: s07 タスクシステム（ファイルベース CRUD + 依存グラフ）、s08 バックグラウンドタスク（デーモンスレッド + 通知キュー）。

フェーズ4（チーム）: s09 エージェントチーム（JSONL メールボックス）、s10 チームプロトコル、s11 自律エージェント（アイドルサイクル + 自動クレーム）、s12 Worktree 分離（タスクとディレクトリの紐付け）。

セッション一覧
セッショントピックモットー
s01エージェントループOne loop & Bash is all you need
s02Tool Useツールを足すなら、ハンドラーを 1 つ足すだけ
s03TodoWrite計画のないエージェントは行き当たりばったり
s04サブエージェント各サブタスクにクリーンなコンテキストを
s05Skills必要な知識を、必要な時に読み込む
s06Context Compactコンテキストはいつか溢れる、空ける手段が要る
s07タスクシステム目標を小タスクに分解し、ディスクに記録する
s08バックグラウンドタスク遅い操作はバックグラウンドへ
s09エージェントチーム一人で終わらないなら、チームメイトに任せる
s10チームプロトコル統一の通信ルールが必要
s11自律エージェントチームメイトが自らボードを見て仕事を取る
s12Worktree 分離各自のディレクトリで作業し、互いに干渉しない
4 — クイックスタート
実行 
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
cd learn-claude-code
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # ANTHROPIC_API_KEY を設定

python agents/s01_agent_loop.py       # 最初の一歩
python agents/s12_worktree_task_isolation.py  # 全セッションの到達点
python agents/s_full.py               # 総括: 全メカニズム統合

Web プラットフォーム

インタラクティブな可視化・ステップスルー・ソースビューア・各セッションのドキュメント。

cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
5 — プロジェクト構成
ディレクトリ
  • agents/ — Python リファレンス実装（s01〜s12 + s_full）
  • docs/{en,zh,ja}/ — メンタルモデル優先のドキュメント（3 言語）
  • web/ — インタラクティブ学習プラットフォーム（Next.js）
  • skills/ — s05 用の Skill ファイル

リポジトリ: shareAI-lab/learn-claude-code

ドキュメント: リポジトリ内 docs/ja/ に各セッションの解説（s01-the-agent-loop.md など）。

次のステップ: Kode Agent CLI（npm i -g @shareai-lab/kode）、Kode Agent SDK（アプリへの埋め込み）は README を参照。

姉妹教材: claw0 — 常時稼働アシスタント（ハートビート・Cron・IM・メモリ・Soul）の分解教材。