每天都是能跑的小版本
从空目录开始，每一版都能 `uv run agent-code` 验证，先看到问题，再加下一层 harness。
14 天从零手搓Code AgentCLI
不是提示词合集，而是一步步写出 harness：CLI 运行时、真实模型、工具调用、权限、会话记忆和上下文反馈循环。
Python + uv 可跑
真实 Anthropic 工具协议
14 天渐进式快照
agent-code run
uv run agent-code
$ agent-code "read README, explain the CLI"
tool_use: read_file
observation: 42 lines
final: here is the harness boundary...
14
天路线
8
章已上线
1
个 CLI
学的是 Agent 外壳
把模型变成代码 Agent 的关键不在 prompt，而在工具边界、权限门禁、上下文和执行反馈。
文档、diff、回放一起看
教程正文配合代码 diff、终端回放和 Agent Loop 图，让抽象流程变成可检查的工程步骤。
前 7 天做单 Agent CLI
Hello Agent、真实模型、文件与 Web 工具、安全编辑、Bash 权限、会话记忆、Slash 与 Hooks。
后 7 天升级成完整 harness
Plan Mode、Skills、Subagents、Context Compact、Coordinator、Worktree 和工具作者指南。
从一条命令，长成一个能工作的 Agent
路线不是先讲概念再写代码，而是让你每天带着一个真实痛点推进：为什么需要 provider、为什么工具要有协议、为什么编辑要先做 diff。
1
Get started
把 CLI 跑起来，接入真实模型。
2
Build
补齐文件、Web、编辑、Bash 和权限。
3
Remember & control
加入会话记忆、Slash 命令和 hooks。
4
Scale the harness
把单 Agent 升级成可规划、可扩展的系统。
5
Ship & extend
协调多 Agent、隔离工作区，并写出工具作者指南。