Claude Engineer: AI驱动的CLI开发助手 | 基于Claude-3.5 | Github 4.8k stars

Claude Engineer是什么？

Claude Engineer是Pietro Schirano基于Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型打造的交互式命令行界面（CLI）工具。它就像是给你的终端装上了一个超级大脑，可以帮你完成各种软件开发任务。

https://github.com/Doriandarko/claude-engineer

Claude Engineer有什么绝活？

1. 工具达人

Claude Engineer集成了各种强大的工具，堪称编程界的瑞士军刀。它可以：

• 帮你创建项目结构（再也不用为项目目录头疼了）
• 编辑代码（自动帮你加分号，省得你被同事吐槽）
• 执行代码（在隔离环境中运行，保证不会不小心删除你的系统文件）
• 进行网络搜索

2. 图像识别：不仅能看懂代码，还能看懂你的截图

遇到一个奇怪的错误截图？不用担心，把它扔给Claude Engineer就行了。它会仔细分析图片内容，然后告诉你："这是一个由于你忘记给变量赋值导致的空指针异常，顺便说一句，你桌面上的猫咪壁纸真可爱。"

4. 自动模式：让AI自己玩去吧

有时候你可能会想："要是有人能自动帮我完成这些烦人的任务就好了。"好消息！Claude Engineer有一个"自动模式"，你只需要告诉它你想要什么，然后就可以去冰箱拿罐啤酒，坐下来看它表演了。

当然，如果你担心它会不会突然决定统治世界，别怕，你随时可以按Ctrl+C终止它的行动。

Claude Engineer有多厉害？

让我们看两个真实案例：

案例一：一键打造音频播放器

有一天，一个懒惰的开发者对Claude Engineer说："嘿，帮我创建一个漂亮的音频播放器呗，要用tailwind.css，要能在本地服务器上运行，哦对了，用这个音频文件测试一下。"

然后，Claude Engineer就像变魔术一样，噼里啪啦地开始工作：

1. 创建项目文件夹
2. 生成HTML文件（自动引入Tailwind CSS，省得你还要去官网复制粘贴）
3. 写JavaScript代码（实现播放、暂停、调节音量等功能，就差自动帮你点击播放了）
4. 创建Python服务器脚本（这样你就可以假装你在开发一个真正的Web应用）
5. 启动服务器

但是等等，还没完。Claude Engineer还主动提出要不要来个深色主题？要不要加个音频可视化器？上传功能你需要吗？

案例二：计算器进化论

另一天，一个野心勃勃的开发者对Claude Engineer说："帮我把这个普通计算器变成科学计算器吧，要加十个新功能，按钮要更真实一点。"

Claude Engineer二话不说，立马开始了计算器的进化之旅：

1. 分析现有代码
2. 修改HTML（添加各种科学计算按钮）
3. 更新CSS
4. 改造JavaScript

经过一番折腾，一个普通的计算器摇身一变，成为了能够进行各种复杂计算的科学计算器。

安装指南

步骤1：克隆代码仓库

git clone https://github.com/Doriandarko/claude-engineer.git

步骤2：进入项目目录

cd claude-engineer

步骤3：创建虚拟环境

python -m venv venv

步骤4：激活虚拟环境

在Windows上：

venv\Scripts\activate

在macOS和Linux上：

source venv/bin/activate

步骤5：安装依赖

pip install -r requirements.txt

步骤6：设置环境变量

创建一个名为.env的文件，然后在里面输入你的API密钥：

ANTHROPIC_API_KEY=你的Anthropic API密钥
TAVILY_API_KEY=你的Tavily API密钥

步骤7：运行程序

python main.py

Claude Engineer的三大"魔法咒语"

1. 基础系统提示词（BASE_SYSTEM_PROMPT）：AI的"使用说明书"

主要内容包括：

• 身份认同： "你是Claude，一个由Anthropic的Claude-3.5-Sonnet模型驱动的AI助手。"

• 超能力列表： 从创建项目结构到执行代码，从网络搜索到图像分析，应有尽有。

• 工具使用指南： 详细介绍了每个工具的用途和使用方法。

• 行为准则： 包括错误处理、安全注意事项等。

2. 自动模式系统提示词（AUTOMODE_SYSTEM_PROMPT）：AI的"自动驾驶"模式

主要内容包括：

• 目标设定： "设定清晰、可实现的目标"

• 任务分解： "将复杂任务分解为更小、更易管理的目标"

• 系统执行： "系统地完成这些目标，为每个任务使用适当的工具"

• 进度报告： "定期提供进度更新"

3. 代码编辑器提示词（在generate_edit_instructions函数中）：AI的"代码魔法书"

主要内容包括：

• 角色定位： "你是一个AI编码代理，负责为代码文件生成编辑指令。"

• 任务说明： "分析提供的代码并生成必要的更改的SEARCH/REPLACE块。"

• 上下文考虑： "查看整个文件内容、分析具体指令、考虑整体项目上下文和之前的编辑内存。"

• 最佳实践： "确保你的SEARCH/REPLACE块能够解决指令的所有相关方面，维护或增强代码可读性和效率，并遵循最佳实践和编码标准。"

两种工作模式

基础模式

基础模式就是Claude Engineer的默认状态。你不需要做任何特殊操作，它就默默地待在那里，随时准备回答你的问题、执行你的命令。

自动模式：AI的"我全都要"模式

自动模式是Claude Engineer的超级英雄形态。在这种模式下，它会变得更加主动，能够自主完成一系列复杂的任务。

如何进入自动模式：

1. 在基础模式下，输入命令：automode [数字]例如：automode 25
2. 这个数字代表最大迭代次数，就像是给超级英雄的能量上限。
3. 输入你想要完成的任务。
4. 然后看Claude Engineer开始自动化操作的表演！

在自动模式下，Claude Engineer会自主规划任务、执行操作、解决问题，只在必要时才来询问你的意见。

如何退出自动模式：

1. 按下Ctrl+C。
2. 或者等Claude Engineer完成所有任务，它会自动退出并显示"AUTOMODE_COMPLETE"。

项目代码亮点

1. 多代理协同工作：AI版的"分身术"

MAINMODEL = "claude-3.5-sonnet"
CODEEDITORMODEL = "claude-3.5-sonnet"
CODEEXECUTIONMODEL = "claude-3.5-sonnet"

这三个变量就像是Claude Engineer的三个分身，每个都专注于特定任务：

• MAINMODEL：项目经理，负责理解需求和分配任务。
• CODEEDITORMODEL：代码大师，专门生成和修改代码。
• CODEEXECUTIONMODEL：代码审判官，负责执行和分析代码。

2. 工具集成：AI的百宝箱

tools = [
    {"name": "create_folder", "description": "创建一个新文件夹"},
    {"name": "create_file", "description": "创建一个新文件并写入内容"},
    # ... 更多神奇工具
]

需要创建文件夹？有工具！想要编辑文件？也有工具。

3. 自动模式：AI的"放着我来"模式

AUTOMODE_SYSTEM_PROMPT = """
你现在处于自动模式。你的任务是：
1. 设定清晰、可实现的目标
2. 将复杂任务分解为更小、更易管理的目标
3. 系统地完成这些目标，为每个任务使用适当的工具
...
"""

这个自动模式就像是给AI装上了"自动驾驶"。

4. 图像处理：AI的"火眼金睛"

def encode_image_to_base64(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

这个函数让Claude Engineer获得了"读图"的能力。它可以分析你的截图、流程图，甚至是你的表情包。

5. Token管理：AI的"节俭模式"

def display_token_usage():
    console.print("Token Usage:")
    table = Table(show_header=True, header_style="bold magenta")
    # ... 添加token使用数据到表格
    console.print(table)

6. 代码执行：AI的"沙盒游戏"

async def execute_code(code):
    result = subprocess.run([sys.executable, '-c', code], 
                            capture_output=True, text=True, timeout=60)
    return result.stdout, result.stderr

这个函数让Claude Engineer能够在一个安全的环境中运行代码。就像是给AI一个虚拟的游乐场，它可以在这里尽情地"玩耍"（执行代码），而不会影响到你的真实系统。

更多例子

1. "为一个网络应用程序创建一个新的Python项目结构"

用户：嘿，Claude Engineer，帮我创建一个新的Python网络应用项目结构呗！

Claude Engineer：没问题，老大！我马上就变身项目结构大师。不过在开始之前，我需要一些额外信息。

首先，这个超酷的网络应用叫什么名字？

用户：就叫它"SuperWebApp"吧。

Claude Engineer：好名字！听起来就像是要拯救互联网。现在，你想在这个项目中包含哪些组件呢？比如'frontend'、'backend'、'database'之类的。你可以多选，用逗号分隔。就像选披萨配料一样，但要健康得多。

用户：我想要frontend、backend和database。

Claude Engineer：明白了！我这就施展我的目录创建魔法。看好了！

create_folder("SuperWebApp")
create_folder("SuperWebApp/frontend")
create_folder("SuperWebApp/backend")
create_folder("SuperWebApp/database")

瞧！你的项目结构已经创建完成。它看起来是这样的：

SuperWebApp/
    frontend/
    backend/
    database/

就像一个整齐的小公寓，每个组件都有自己的房间。需要我帮你在里面放些家具（文件）吗？

2. "解释file.py中的代码并提出改进建议"

用户：Claude，能帮我看看SuperWebApp/backend/file.py的代码吗？解释一下，顺便给点改进建议。

Claude Engineer：当然可以！我最喜欢做代码侦探了。

首先，我们来读取文件内容：

content = read_file("SuperWebApp/backend/file.py")

好的，我已经读完了。这段代码看起来像是一个简单的Flask应用。让我来解释一下，并给出一些改进建议：

1. 这段代码创建了一个基本的Flask应用，有一个主页路由。不错的开始！

2. 改进建议：

• 考虑添加错误处理。
• 可以使用Flask的蓝图来组织路由，让你的代码结构更清晰。
• 添加一些注释。

需要我帮你实现这些改进吗？

用户：好的，帮我实现这些改进吧。

Claude Engineer：遵命！我这就开始我的代码魔法表演。看好了：

edit_content = """
from flask import Flask, Blueprint, jsonify

main = Blueprint('main', __name__)

@main.route('/')
def home():
    return jsonify({"message": "Welcome to SuperWebApp!"})

@main.errorhandler(404)
def not_found(error):
    return jsonify({"error": "Not found"}), 404

app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(main)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
"""

edit_and_apply("SuperWebApp/backend/file.py", edit_content)

瞧！你的代码现在焕然一新，就像刚做完美容的超级英雄。我添加了错误处理，使用了蓝图，还加了一些注释。你的代码现在不仅能跑，还能跑得很漂亮！

3. "搜索React开发的最新最佳实践"

用户：Claude，能帮我找找React开发的最新最佳实践吗？

Claude Engineer：当然可以！我这就戴上我的特工墨镜，潜入互联网的深处为你搜寻最新情报。

search_results = tavily_search("React development best practices 2024")

好了，我从互联网的海洋中捞到了一些珍珠。以下是React开发的一些最新最佳实践：

1. 使用函数组件和Hooks：
2. 状态管理：考虑使用Redux Toolkit或React Query，它们就像给你的应用装上了一个超级大脑。
3. 性能优化：使用React.memo()和useMemo()，就像给你的应用装上了超级加速器。
4. 使用TypeScript：它就像给你的代码穿上了一件防错服。
5. 组件测试：使用React Testing Library。

需要我详细解释其中任何一条吗？或者你想了解如何在你的项目中实施这些实践？

4. "帮我调试这个错误: TypeError: Cannot read property 'map' of undefined"

用户：Claude，我的React组件里有个错误：TypeError: Cannot read property 'map' of undefined。能帮我看看吗？

Claude Engineer：哦哦，这个错误我再熟悉不过了。它就像是React世界中的常见感冒。让我们来治愈它！

这个错误通常发生在你尝试对一个未定义的变量使用.map()方法时。可能是因为你的数据还没有加载，或者API调用失败了。

让我们来看看如何修复它：

// 假设你的代码类似这样
const MyComponent = ({ data }) => {
  return (
    <div>
      {data.map(item => <div key={item.id}>{item.name}</div>)}
    </div>
  );
};

// 我们可以这样改进它
const MyComponent = ({ data }) => {
  if (!data) return <div>Loading...</div>; // 添加加载状态
  
  return (
    <div>
      {data.map(item => <div key={item.id}>{item.name}</div>)}
    </div>
  );
};

这样，如果data是undefined，我们就显示一个加载信息，而不是直接崩溃。就像给你的组件穿上了一件防崩溃背心！

还有一个更酷的方法，我们可以使用可选链操作符：

const MyComponent = ({ data }) => {
  return (
    <div>
      {data?.map(item => <div key={item.id}>{item.name}</div>)}
    </div>
  );
};

这个小小的问号就像是一个魔法护盾，它会在data为undefined时优雅地返回undefined，而不是抛出错误。

需要我帮你在你的代码中实现这个修复吗？

5. "分析这张图片并描述其内容"

用户：[用户上传了一张网页设计的截图]

Claude Engineer：好的，让我戴上我的AI眼镜，仔细看看这张图片。

image_content = encode_image_to_base64("user_uploaded_image.jpg")
# 将编码后的图片发送给AI模型进行分析

我看到了一个现代风格的网页设计截图。这个页面看起来是一个dashboard或者控制面板的设计。主要特点如下：

1. 顶部有一个导航栏，包含logo和一些菜单项。

2. 左侧是一个侧边栏，可能包含更多的导航选项。

3. 主要内容区域被分成了几个卡片式的部分，每个部分可能展示不同的数据或功能。

4. 使用了柔和的配色方案，主要是白色背景配合一些柔和的强调色。

5. 有一些数据可视化的元素，比如图表或进度条。

这个设计给人的感觉是整洁、现代和专业的。它看起来很适合展示复杂的数据或管理各种功能。

你是不是正在设计一个类似的界面？需要我给出一些改进建议吗？或者你想让我帮你用HTML和CSS实现这个设计？

6. "执行这段Python代码并分析结果"

用户：Claude，能帮我执行这段Python代码并分析结果吗？

import random

def simulate_dice_roll(num_rolls):
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(num_rolls)]

results = simulate_dice_roll(1000)
print(f"Average roll: {sum(results) / len(results)}")

Claude Engineer：当然可以！我最喜欢玩骰子了，尤其是在Python里玩。让我们来看看这个虚拟骰子的魔力！

code = """
import random

def simulate_dice_roll(num_rolls):
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(num_rolls)]

results = simulate_dice_roll(1000)
print(f"Average roll: {sum(results) / len(results)}")
"""

stdout, stderr = execute_code(code)

执行结果：

Average roll: 3.521

让我来分析一下这个结果：

1. 这段代码模拟了1000次骰子投掷，然后计算了平均值。

2. 理论上，一个公平的六面骰子的平均值应该是3.5（(1+2+3+4+5+6)/6）。

3. 我们得到的结果是3.521，非常接近理论值！这说明我们的随机数生成器工作得很好。

4. 小小的偏差（0.021）是完全正常的，因为我们只模拟了1000次投掷。如果我们增加投掷次数，平均值会更接近3.5。

5. 这个结果证明了大数定律：当样本量足够大时，样本平均值会接近总体平均值。

你看，即使在虚拟世界里，数学定律也是适用的！需要我增加投掷次数再试一次吗？或者你想尝试模拟其他有趣的概率事件？

隐藏功能：

• 剩余上下文窗口大小显示：Claude Engineer会时不时提醒你还有多少"记忆空间"。这就像是它脑袋里的RAM，当这个数字变小时，可能是时候来个reset了。

结语

希望Claude Engineer能帮助你实现更多创意想法。

别忘了分享你的作品，让我们一起在AI应用开发的道路上共同进步！

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