五一学习计划

五天作战计划

Day 0(4/30 晚 1.5h)— 准备

# clone 项目
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code.git
cd learn-claude-code

# 装依赖
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 配 API key(重要:这次需要花点钱,详见后文成本估算)
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 ANTHROPIC_API_KEY

# 跑 hello world
python agents/s01_agent_loop.py

🎯 Day 0 验收s01_agent_loop.py 能跑出输出,不报错。

Day 1(5/1,6-7h)— s01 + s02

上午 2.5h:s01 主循环

时段 任务
30min 不看代码,纸上画 Thought→Action→Observation 循环
1h 逐行读代码,每行问"对应循环哪个箭头?"
30min 关 IDE,白纸默写核心循环
30min 改造 1:加 token 计数日志

下午 2.5h:s02 工具调度

时段 任务
1h 读 s02 代码,重点看 tool schema 解析 + tool_result 回填
1h 改造 2:自己加 get_weather 工具,跑通完整对话
30min 改造 3:改成并行工具调用

晚上 1.5h:配套阅读

🎯 Day 1 验收:不看代码能口述完整 agent loop,并解释"为什么 LLM 不直接执行工具,而是输出 JSON"。

Day 2(5/2,6h)— 规划 + Skill

上午 3h:s03 + s04

  • s03 todo_write(1h):todo 数据结构 + 改造成 SQLite 存储
  • s04 subagent(2h):主子 Agent context 隔离 + 让子 Agent 能再调子子 Agent

下午 3h:s05 ⭐⭐ — Skill 加载(最值钱)

  • 读 s05 + skills/ 目录里的 skill 文件
  • 改造:自己写一个 skill(比如"周报生成 skill"),让 agent 动态加载

🎯 Day 2 验收:能解释 Skill 和 Tool 的本质差异(Skill = 提示词级能力扩展,Tool = 函数调用)。

Day 3(5/3,6h)— 持久化 + 后台

  • s06 context_compact(2h):长任务必备的上下文压缩
  • s07 task_system(2h):跨会话任务恢复 + 加任务依赖
  • s08 background_tasks(1.5h):后台异步执行 + 进度查询

🎯 Day 3 验收:杀掉进程重启,任务能从断点恢复。

Day 4(5/4,5-6h)— 多 Agent + 隔离

这一天 4 节,不要每节都深抠,跑通即可。

  • s09 agent_teams + s10 team_protocols(3h):多 Agent 协作模式 + 通信协议
  • s11 autonomous_agents(1.5h):自主循环 = Claude Code 的 /loop
  • s12 worktree_task_isolation(1h):git worktree 隔离 = EnterWorktree 原理

🎯 Day 4 验收:能解释"什么时候该上多 Agent,什么时候单 Agent + workflow 更好"。

Day 5(5/5,6-8h)— Capstone + 写笔记

这一天不学新东西,做综合项目巩固所有机制。

上午-下午:Capstone 项目(5-6h)

Mini Code Agent

  • 用 s01-s02 主循环 + s04 subagent + s05 skill 加载 + s07 task 持久化
  • 实现工具:Read / Write / Bash
  • 完成任务:"在指定目录下找 TODO 注释,改成 GitHub Issue 格式"
  • bonus:跑一道 SWE-Bench Lite 简单题

晚上:写 4 篇笔记发牛客(2h)

每篇 800-1500 字,前文已列。

🎯 Day 5 验收:项目跑通 + 至少 1 篇笔记发出。

通用原则(每天都贴墙上)

1️⃣ 不要照抄代码 ⭐⭐⭐

每个 session 看完后,关 IDE + 白纸默写核心循环。写不出来就再看一遍。这一步比读 10 遍代码都管用。

2️⃣ 每节必须加 1 个改动

没改过的代码 = 没学会的代码。

改动比例:s01-s02 改 3 个,s03-s08 改 1-2 个,s09-s12 跑通即可。

3️⃣ 卡住超过 30 分钟就跳过

不是所有细节都要懂。深度第一阶段(s01-s02)+ 广度其他

4️⃣ 每天最后 30 分钟 — 写 Today I Learned

哪怕 5 行字,记下:

  • 今天最 aha 的一个点
  • 明天打算改造什么

成本估算(API 费用)

很多同学第一反应是"会不会很贵"。实测如下:

资源 成本
Claude Haiku 4.5 跑学习(推荐) 五天约 $5-10
Claude Sonnet 4.6 跑学习 五天约 $20-40
Claude Opus 4.7 跑学习(不推荐学习用) 五天约 $80-150

强烈建议用 Claude Haiku 4.5——学习阶段够用,省下来的钱去吃顿好的。

预算少的同学也可以用 DeepSeek-V3 / Qwen3 国产模型替代,把代码里 Anthropic SDK 换成 OpenAI 兼容 SDK 即可。

应急策略

情况 怎么办
Day 1 没吃透 s01-s02 延长到 Day 2 上午,后面砍 s10-s11 即可
API 余额不够 用 Claude Haiku 4.5 或 DeepSeek-V3
代码跑不起来 直接喊 Claude Code 帮你 debug,5 分钟搞定
学到中途想放弃 只做 Day 1 + Day 5 capstone 也值

行动清单(今晚必做)

# 1. clone 项目
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code.git

# 2. 装依赖
cd learn-claude-code && pip install -r requirements.txt

# 3. 配 API key
cp .env.example .env  # 填 ANTHROPIC_API_KEY

# 4. 跑通 s01
python agents/s01_agent_loop.py

# 5. 收藏这篇文章 + 转发给跟你一起冲秋招的同学

Done is better than perfect. 学完一半也比不学强一万倍。

配套阅读资源

以上是让AI帮我整理的学习计划,发出来准备落实,节后见! alt

#AI##AI学习计划#
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