揭开 Claude Code 的面纱

主要观点总结

本文介绍了Claude Code的设计哲学，包括其选择使用Grep和Glob作为搜索工具而非向量索引的理由。文章强调模型在智能搜索中的作用以及工具简单化的优势。

关键观点总结

关键观点1: Claude Code的核心搜索能力基于两个工具：Glob用于文件模式匹配，Grep用于内容搜索。

这两个工具本身并不具备语义理解能力，但当模型驱动它们时，可以实现智能搜索。

关键观点2: Agentic Search的概念是模型理解语义并指导工具执行操作。

所有的智能都在模型中，工具只执行最基础的操作。

关键观点3: Claude Code的做法是在AI能力已经很强的时代，强调工具的简单性和可靠性。

通过最小化工具集和最大化模型能力，实现高效、可预测和可信赖的搜索体验。

关键观点4: 文章比较了Claude Code与传统IDE以及向量索引方法的区别，突出了简单工具的优势。

简单工具可避免复杂状态管理，提供实时搜索和确定性的行为。

关键观点5: 文章提供了对Claude Code实现方式的参考资源，包括Python和Golang的mini claude code实现。

这些实现体现了Claude Code的设计哲学，即将智能赋予模型，保持工具的简单性。