AI Agent 系統架構
拆解 Claude Code 原始碼，真正值得學的是代理架構
拆解 Claude Code 原始碼，真正值得學的是代理架構
你將學到什麼
報告最關鍵的一句話
成熟 AI Agent 的價值是統一 prompt 架構、工具、權限、Skill 與 MCP 的系統。
Skill 是 workflow package
不是說明文件，而是定義 AI 怎麼思考、怎麼執行、輸出什麼格式的可複用模組。
MCP 不只是工具橋
還能透過 instructions 影響模型怎麼理解和使用這些工具。
寫 Skill 勝過重寫 prompt
成熟系統的 system prompt 是模組化的 runtime assembly，不是靜態文字。
昨天有人把 Claude Code 的原始碼完整拆解了，這份報告在 GitHub 上有 1800 顆星星，802 個 fork 。裡面最關鍵的一句話是這個：「成熟 AI Agent 產品真正的價值，不是一段 system prompt，而是一個把 prompt 架構、工具執行、權限模型、Skill 封裝、MCP 整合統一起來的系統。」
我看完之後的第一個反應是：誒靠！這不就是我這兩年一直在做的事嗎？😂
只是我用的不是工程師的語言，我用的是 YAML、SKILL.md 和 MCP。
報告裡說，Skill 的本質不是說明文件，而是可複用的 workflow package。
我的Engine 裡，每一個 yaml 模組就是這個：定義了 AI 該怎麼思考、怎麼執行、輸出什麼格式。
報告裡說，MCP 不只是工具橋，還能透過 instructions 影響模型怎麼理解和使用這些工具。而這正是 MCP 跟「直接叫 AI 做事」最大的差別。
報告裡說，成熟系統的 system prompt 不是靜態文字，而是模組化的 runtime assembly。這就是為什麼你寫一個好的 Skill，比每次重新寫 prompt 有效太多了。
好！我只是想說，看到沒！看到沒！我已經玩兩年的方式，就是 Claude Code 的底層邏輯呀～～～
在這堂課裡學到的設計邏輯，跟世界上最頂尖的 AI 工程系統背後的思維是同一套，只是我幫你把它翻譯成了你可以馬上用的語言和工具。
所以，4/11-12的課程，本來想說每天的六點可以講完的，但因為這一份報告的出爐，不講又很矮油，所以應該要講到七點才會結束了吧！🥹 記得準備晚餐！
不過因為加上這份報告，一定會有更多的QA，這個班報名截止日提前到4/8喔！
本文原發表於 2026/04/01 的 Facebook 貼文，原文照登，僅調整網頁排版；文中提及的產品、價格與活動以當時為準。
延伸學習
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三小時的地圖課，不是操作課。把 Model 與 AI System 分開，拆解一套 AI Harness 的八個組成（Goal、Context、Knowledge、Rules、Tools、Workflow、Evaluation、Iteration），再帶你逆向拆解四個你已經在用的系統，最後畫出自己的第一張 Harness Blueprint。5 章 27 課，附學員講義 PDF 與術語速查表。
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