shareAI-lab/learn-claude-code

Claude를 이용한 에이전트 하네스 엔지니어링을 배우는 20단계 튜토리얼

학습 자료맘대로 써도 됨 · MITAI 에이전트난이도
66,700+1,393이번 주10,85727Python
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중간맛 분석

Python으로 작성된 실습형 튜토리얼입니다. Anthropic의 Claude를 agent로 삼고, 도구·지식·컨텍스트·권한을 단계별로 추가하면서 에이전트 루프를 확장하는 방식입니다. 각 s01~s20 폴더가 하나의 레슨이고, 완전히 실행 가능한 code.py와 README를 포함합니다. 프롬프트 체이닝 라이브러리나 노코드 플랫폼과 달리, '루프는 고정, 하네스만 진화'한다는 철학으로 일관합니다. 바로 사용 가능하며, 실제 Claude Code의 설계 패턴을 배웁니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • Claude API를 이용해 자동화된 코딩 에이전트 프로토타입 개발
  • 복잡한 멀티스텝 작업을 LLM 에이전트에게 위임하는 시스템 설계
  • 팀 협력형 에이전트 시스템(여러 에이전트가 태스크를 나누어 처리)의 기초 이해

핵심 기능

단순하고 변하지 않는 core agent loop도구·권한·컨텍스트·메모리 등을 단계별로 추가하는 진화형 설계20단계 점진적 학습으로 초보자부터 팀 조율까지 커버

대안 대비 차별점

'에이전트를 빌드한다'가 아니라 '하네스를 빌드한다'는 철학으로 명확히 구분하며, LLM의 판단을 최우선하고 코드는 단지 실행하는 원칙 아래 Claude Code의 실제 설계 패턴을 점진적으로 학습합니다.

준비물
  • Python 3.x
  • Anthropic API 키(Claude 접근용)
바로 시작하기
  1. 저장소 클론: git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
  2. s01_agent_loop 폴더로 이동 후 code.py 실행: python code.py (ANTHROPIC_API_KEY 설정 필요)
  3. 원하는 단계의 code.py를 순차적으로 실행하며 진행
별 추이 · 7일
66,700+1,393 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2025년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기