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title: "为什么写这份白皮书 - Claude Code 逆向工程分析"
description: "对 Anthropic 官方 Claude Code CLI 的逆向工程分析白皮书。通过反编译 TypeScript 单文件 bundle，深入解析运行时行为与源码结构。"
keywords: ["Claude Code", "逆向工程", "白皮书", "反编译", "TypeScript"]
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## 这份白皮书是什么

这是对 Anthropic 官方发布的 **Claude Code CLI** 的**逆向工程分析**。

源码经过反编译处理（TypeScript 单文件 bundle 逆向），保留了核心功能模块，但包含大量 `unknown`/`never`/`{}` 类型错误——这些不影响 Bun 运行时执行，但意味着我们的分析基于运行时行为 + 残留源码结构，而非原始源码。

**这不是：**
- 官方文档或使用教程
- API 参考手册
- Claude Code 的功能推销

**这是：**
- 一个生产级 agentic system 的架构解构
- 每个设计决策背后的"为什么"
- 可复用的工程模式：agentic loop、工具抽象、上下文工程、安全纵深防御

## 逆向过程中最精妙的设计决策

### 1. Agentic Loop 的自愈能力

`src/query.ts` 实现的核心循环不是简单的"发请求→收响应"。它是一个**自愈的状态机**：

- API 返回错误（限流、token 超限）→ 自动重试/降级
- 工具执行超时 → 后台化 + 通知机制
- 对话过长触发 compaction → 压缩历史后无缝继续
- 用户中断 → 生成 `UserInterruptionMessage` 让 AI 理解发生了什么

这不是"if-else 堆叠"，而是让 AI 自己根据上下文决定下一步——即使发生了意外。

### 2. 上下文工程的分层策略

AI 没有真正的"记忆"，Claude Code 通过精心分层营造了这个幻觉：

| 层 | 机制 | 持久性 |
|----|------|--------|
| **System Prompt** | 项目结构、git 状态、CLAUDE.md | 每轮重建 |
| **对话历史** | 完整的 User/Assistant/Tool 消息 | 会话内 |
| **Compaction** | 自动压缩过长对话为摘要 | 压缩后替代原始消息 |
| **Memory 文件** | 跨会话持久化的笔记 | 永久（用户可控） |
| **File History** | 文件修改时间戳快照 | 会话内 |

`src/context.ts` 组装 System Prompt 时的策略是：**不变内容在前、变化内容在后**——这利用了 API 的缓存机制，前缀不变时可以复用缓存 token。

### 3. 工具系统的权限双轨制

`src/tools/BashTool/shouldUseSandbox.ts` 展示了一个精巧的双重安全模型：

- **应用层**：权限规则决定"能不能执行"（白名单/黑名单/用户确认）
- **OS 层**：沙箱决定"执行时能做什么"（文件系统/网络/进程隔离）

两层的信任假设不同：应用层信任用户配置，OS 层不信任任何东西。即使 AI 绕过了应用层权限（理论上不可能，但纵深防御），OS 层沙箱仍然限制实际危害。

### 4. Feature Flag 的全局开关

`src/entrypoints/cli.tsx` 中一行代码决定了整个系统的行为：

```typescript
const feature = (_name: string) => false;
```

所有 `feature('FLAG_NAME')` 调用返回 `false`——这意味着 Anthropic 内部的实验功能（COORDINATOR_MODE、KAIROS、PROACTIVE 等）全部禁用。在官方构建中，这些 flag 通过 Bun 的 `bun:bundle` 在编译时注入，不同用户群体看到不同功能。

这是一个**渐进式发布架构**：同一个代码库，通过 feature flag 控制功能可见性，而不需要维护多个分支。

### 5. Compaction 的分档策略

`src/services/compact/` 实现了三种压缩策略：

- **Micro-compact**：单次工具输出过长时，截断结果
- **Auto-compact**：对话 token 接近上限时，自动压缩历史
- **Reactive-compact**：API 返回 token 超限错误时，紧急压缩后重试

这不是简单的"砍掉旧消息"——而是用 AI 自身来总结之前的对话，保留语义信息。压缩后插入一条 `TombstoneMessage` 标记边界。

## 阅读路线图

推荐的阅读顺序，每章解决一个核心问题：

```
什么是 Claude Code (你在读的)          ← 建立直觉
    │
    ├── 架构全景                       ← 五层架构 + 数据流
    │
    ├── 安全体系                       ← 信任与控制
    │   ├── 权限模型                   ← 应用层安全
    │   ├── 沙箱机制                   ← OS 层安全
    │   └── Plan Mode                  ← 用户主导模式
    │
    ├── 对话引擎                       ← AI 如何思考
    │   ├── Agentic Loop               ← 核心循环
    │   ├── 流式响应                   ← 实时通信
    │   └── 多轮对话                   ← 上下文管理
    │
    ├── 上下文工程                     ← 记忆与预算
    │   ├── System Prompt              ← 上下文组装
    │   ├── Token 预算                 ← 预算管理
    │   └── 项目记忆                   ← 跨会话持久化
    │
    ├── 工具系统                       ← AI 的双手
    │   ├── 工具概览                   ← 统一接口
    │   ├── Shell 执行                 ← Bash 工具
    │   └── 搜索与导航                 ← Glob/Grep
    │
    └── Agent 与扩展                   ← 能力扩展
        ├── 子 Agent                   ← 并行任务
        ├── 自定义 Agent               ← 用户定义
        └── MCP 协议                   ← 外部工具接入
```

## 适合谁读

- **AI Agent 开发者**：想理解生产级 agentic system 的架构模式
- **安全工程师**：对 AI 操作真实环境时的信任模型感兴趣
- **工具构建者**：正在构建类似的 coding assistant 或 CLI 工具
- **好奇心驱动的开发者**：想知道"AI 编程助手到底怎么工作的"
