模拟 Anthropic API 的 SSE 流

流结束时调用。处理缓冲区中剩余的数据。 对应源码: runtime/sse.rs:44-53 (finish)

源码: compact.rs:38-50

源码: main.rs:1232-1250

生成压缩后的延续消息 — 源码 compact.rs:53-72 这条消息会作为 System 角色插入到压缩后的会话开头。 它告诉模型: "你的上下文被压缩了，这是摘要， 最近的消息保留了，请继续之前的工作。"

获取某个工具的说明书

对应 hooks.rs:179-196

判断这个错误是否可以重试。 对应源码: api/error.rs:34-48 pub fn is_retryable(&self) -> bool { match self {

对应源码: conversation.rs:34-36 → trait ApiClient { fn stream(...) } conversation.rs:38-39 → trait ToolExecutor { fn execute(...) }

类比: IP 地址 = 大楼的门牌号 (比如 "朝阳区望京街1号") 端口号 = 大楼里的房间号 (比如 "3楼302室") 要找到一个人，你需要: 门牌号 + 房间号 = IP + 端口 常见端口号（像常见的店铺楼层）: 80

类比: 进程就像一个"员工" 你（操作系统）是一家公司的老板。 每次你要完成一个任务（比如运行 ls），你就雇一个临时工（进程）。 这个临时工有自己的： - 工号（PID，进程ID） - 工位（内存空间） - 工作目录（当前目录

当你运行 `python script.py`, 系统创建一个"进程"。 当这个 Python 脚本用 subprocess 运行另一个命令时, 就创建了"子进程"。 关系: 终端 (shell) ─→ python (父进程) ─→ ls (子进程)

问题: 同步代码在等待网络时白白浪费 CPU 想象你在烧水、切菜、洗碗三件事: - 同步: 烧水(等3分钟) → 切菜(2分钟) → 洗碗(1分钟) = 6分钟 - 异步: 烧水(开始) → 切菜(2分钟) → 水开了 → 洗碗 = 3分钟 烧水的等待时

async/await 只有四个核心概念: 1. async def — 定义一个"协程函数" 2. await — 等待一个异步操作完成 3. asyncio.run() — 启动事件循环 4. asyncio.gather() — 并发执行

对应源码: conversation.rs:100-110 pub struct ConversationRuntime<C, T> { api_client: C, ← 从外部传入 tool_e

类比: 环境变量就像"公司通讯录" 每个员工（进程）入职时，都会拿到一份公司通讯录的副本。 通讯录里写着： HOME = /Users/你的名字 （家在哪） PATH = /usr/bin:/usr/local/bin （工具箱在哪里）

HTTP 就是浏览器和服务器之间的"对话协议"。 浏览器说: "GET /hello HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\n\r\n" 服务器答: "HTTP/1.1 200 OK\r\nContent-Length: 5\r\n\r\nhello

每个进程出生时自带三条"管子": stdin (标准输入, fd=0) ← 进程从这里读数据 (键盘/管道) stdout (标准输出, fd=1) → 进程把正常结果写到这里 stderr (标准错误, fd=2) → 进程把错误信息写到这里

SSE 流式响应 = 一个"异步迭代器" 每次 yield 一个事件，直到流结束。 就像: 普通迭代器: for item in [1, 2, 3] → 立即可用 异步迭代器: async for item in stream → 可能要等网络

当你启动一个服务器时，你要决定"谁能连进来"。 这取决于你绑定到哪个地址。

对应源码: prompt.rs:85-93 → SystemPromptBuilder 结构体 prompt.rs:95-156 → with_*() 链式调用 + build() 方法 conversation.rs:429-447 → Stati

类比: HOME 是你家，TMPDIR 是临时仓库 HOME 目录: 很多程序会往 HOME 里写配置文件。比如： - git 读写 ~/.gitconfig - npm 读写 ~/.npmrc - ssh 读写 ~/.ssh/

管道 = 一根"水管", 一端写入, 另一端读出。 在 shell 里: ls | grep .py | wc -l 实际上是: ls 的 stdout ──pipe──→ grep 的 stdin grep 的 stdout ──pipe──→

对应源码 hooks.rs:166-172: child.env("HOOK_EVENT", event.as_str()); child.env("HOOK_TOOL_NAME", tool_name); child.env("HOOK_TOOL_IN

类比: 命名空间就像"平行宇宙" 想象你在玩一个沙盒游戏（比如 Minecraft）。 你在自己的世界里建房子、挖矿、种地。 但你的世界和其他人的世界是完全隔离的—— 你在你的世界里炸了 TNT，不会影响别人的世界。 Linux 命名空间就是这个

Docker 的 -p 8080:80 是最容易让人困惑的参数之一。

对应源码: conversation.rs:429-456 → StaticToolExecutor handlers: BTreeMap<String, ToolHandler> ← "名字 → 函数" 的映射 fn execute(&mu

Claude Code 的超时控制 (bash.rs:109-130) 用的就是这个模式。

你在浏览器输入 google.com，但网络只认 IP 地址。 DNS 就是把域名翻译成 IP 地址的"电话簿"。

对应源码 hooks.rs:179-196: match output.status.code() { Some(0) => HookCommandOutcome::Allow { message }, // 成功=允许 Some(2)

把前面学到的全部串起来: 写一个可以处理超时和重试的异步 SSE 客户端。 这就是 mini-claude-code 的 API 客户端骨架。

对应源码: permissions.rs:4-9 → PermissionMode 枚举 (5 种策略) sandbox.rs → FilesystemIsolationMode (3 种隔离策略) conversation.rs

类比: unshare 就像"施放结界" 在动漫里，角色可以施放结界把一块区域与外界隔离。 unshare 就是 Linux 的"施放结界"命令。 用法: unshare --user --mount --pid --fork sh -c "你的命令

类比: Docker 容器就是"全套命名空间 + 文件系统快照" 你可能听过 Docker。Docker 容器本质上就是: 1. 所有命名空间都启用（User + Mount + PID + Network + IPC + UTS） 2. 一个独立的文件系统（镜像

把前 5 课的模式全部组合, 构建一个完整的 mini agentic loop。 这就是 mini-claude-code 的骨架! 对应关系: - ApiClient (接口) → conversation.rs:34 - Tool