想入门agent开发没项目？自己做个mini Claude Code！

1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

才过了几个月，现在人均简历都自带一个AI项目 没有AI项目感觉很难约面。有些招聘的岗位全部变成了agent开发，光靠传统后端似乎很难找到实习。许多分享出来的面经也提到了面试官经常会问ai相关的问题，没有准备几乎答不出来…打算找个AI项目抽一部分比较简单的内容写到简历上，然后快速过一下agent的八股，一边面试一边拓展。亲自手敲代码去理解已经不太够时间了。不知道是否可行

最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...