最近 Claude Code 泄露了 map 文件，导致泄露了源码文件，于是我下载了 npm 包里的 cli.js.map，从里面提取出 4756 个源码文件，沿着入口、提示词、工具、权限、Agent 调度、插件、Hook 一路拆下去，我发现其实 Claude Code 的system prompt 只是冰山露出水面的一小块。 这篇文章会把冰山下面的部分摊开。你不需要是做 Agent 产品的工程师，也能从里面看到一套通用的系统设计思路。看完之后，你再去看市面上任何一个 AI Agent 产品，会比之前多一层判断力。 一、大多数人对 Claude Code 的理解停在了表面 现在网上流传的 Cl...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...