你知道吗？我Zui近在搞一个小项目，名字叫mini-cc。就是想Zuo个像Claude Code那样的AI编程助手，但完全跑在本地。你懂的，就是那个Neng读写文件、搜索代码、执行命令的玩意儿。

啊这个问题问得好！其实百度不收录可Neng是因为内容质量不过关，或者网站结构不合理。有时候SEO优化没Zuo好也会影响收录。不过别担心，我们今天主要聊AI编程助手！

一开始我用的是deepseek-r1模型，因为它有个特性——输出中会用标签包裹思维过程。我就想着搞个ReAct循环来试试。

哈哈，那个系统提示词可长了！+ token呢！而且超级脆弱——改个措辞可Neng就坏了。真的是在Zuo自然语言编程啊。

工具描述全部要手动拼到提示词里去。参数dou是字符串类型，没有验证机制。那个那个...你懂的就是hen容易出错。

问题一：XML格式不稳定

问题二：HTML内容写入是灾难

问题三：参数转义混乱

问题四：对话历史管理的心智负担

后来我切换到qwen2.模型和LangChain框架。这下可好了！原生支持tool calling，参数直接是结构化JSON。

export const editFileTool = tool => { const content = await fs.readFile; // 唯一性校验 const occurrences = content.split.length - ; if return "错误：未找到要替换的文本"; if return "错误：找到多处匹配，请提供geng多上下文"; const updated = content.replace; await fs.writeFile; return `文件Yi编辑: ${filePath}`; }, { name: "edit_file", description: "通过精准的文本替换来编辑文件...", schema: z.object, old_text: z.string.describe, new_text: z.string.describe, }), });

A. 上下文管理Neng力比什么dou重要

B. 模型对提示词理解比想象中geng字面化

Agent = 推理循环 + 工具系统 + 状态管理 mini-cc是这个公式的Zui小实现 Claude Code是这个公式的产品级实现 它们之间差距在于"工程深度不同" - 我的 -

"啊这玩意儿怎么这么难调试" - 调试日志篇

"为什么我的模型老是说'请您自己去终端手动操作'" - 提示词优化篇

"这个JSON.parse到底怎么解析dou不对啊" - 数据解析篇

"怎么每次改一个地方dou会影响其他地方" - 代码架构篇

"这个工具集成真的Ke以吗" - 第三方库选择篇

"安全性怎么办？" - 安全机制设计篇

"性Neng怎么优化？" - 性Neng调优篇