EP11. "Claude Code 与 Computer Use：Anthropic 官方两个 Agent 范例"

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约 10 分钟· #EP11#Claude#Claude API

这篇笔记讲的不是"怎么调 API"，是 Anthropic 自己做的两款应用——Claude Code（终端里跑的编程助手）跟 Computer Use（能操作整台桌面电脑的工具集）,课程拿这两个当"什么是 AI Agent"的具体范例
两者共同示范了 Agent 该有的几个特征：会调用工具、能完成多步骤任务、能跟环境互动、能自主解决问题——理解了这两个范例，再学后面 [EP12](./EP12_agent工作流模式.md) 的 Agent 抽象概念会更有手感
Claude Code 装好后，靠 /init 生成一份 CLAUDE.md，会自动被塞进后续每一次对话的上下文——这就是这个「Aiden Memo」项目本身也在用的机制（本篇笔记所在项目根目录就有一份 CLAUDE.md）
Claude Code 能透过 claude mcp add 接上任意 MCP server，直接把 [EP09](./EP09_mcp服务端开发基础.md)/[EP10](./EP10_mcp客户端-resources与prompts.md)讲的 MCP 概念用在日常开发场景里，官方举了 Sentry、Playwright、Figma、Jira、Slack 等一串现成整合
前置知识：读过 [EP09](./EP09_mcp服务端开发基础.md)，理解 MCP server 提供 Tools/Prompts/Resources 三种能力；不需要先懂 Computer Use 的具体 API 细节，这篇笔记只讲课程给出的概念层面内容

重点内容

两款 Anthropic 官方应用：理解 Agent 的敲门砖

Claude Code："一个跑在终端里的编程助手，能帮你处理各种编程任务"——包括编辑文件、修 bug、支持整个开发流程。

Computer Use："一组工具的集合，让 Claude 能跟一整台桌面电脑环境互动"——能访问网站、操作桌面应用程序、在视觉界面里导航操作。

📌 课程安排的学习路径是：Claude Code → Computer Use → Agent 基础概念，一步步建立对"Agent 到底是什么"的直觉，再进到抽象层面的 Agent/Workflow 讨论（见 [EP12](./EP12_agent工作流模式.md)）。

两者共同体现的 Agent 核心特征：

工具整合与调用
多步骤任务执行
跟环境互动
自主解决问题

Claude Code 环境搭建

Claude Code 是一个直接跑在命令行里的编程助手，在 MacOS、Windows WSL、Linux 的终端里都能用。

主要能力：

能力	说明
文件操作	在项目里搜索、读取、编辑文件
终端访问	直接在对话里执行命令
网页访问	搜文档、抓代码范例等
MCP Server 支持	接上额外的 MCP server，扩充更多工具

安装三步：

装 Node.js（去 nodejs.org/en/download 下载；已经装过的话，跑 npm help 确认）
装 Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

启动并登入：终端跑 claude

第一次跑 claude 命令时,会提示你用 Anthropic 账号登入认证。装好之后,Claude 就能直接在终端环境里帮你处理编程项目。更详细的安装说明在 docs.anthropic.com。

Claude Code 实战工作流

Claude Code 在整个软件项目周期里,扮演的是协作工程伙伴的角色，从最初的环境搭建一路帮到部署。

/init 指令：扫描你的代码库，生成一份 CLAUDE.md 文件——这份文件会"自动被塞进后续所有对话的上下文里"。支持几种作用域：

Project（项目级）：整个团队共用
Local（本地级）：个人专属，不进 git
User（用户级）：跨所有项目都生效

其他常用指令：

/clear：清空当前对话历史，重新开始
#：往 CLAUDE.md 里快速加一条笔记

推荐工作流，三步：

喂上下文：先让 Claude 读、分析相关文件
规划方案：让 Claude 先想清楚该怎么做,还不要急着写代码
实作：基于已经建立好的上下文,真正执行方案

加强版：测试驱动开发流程：

喂上下文给 Claude
一起想清楚要测哪些用例
先把这些测试写出来
再写代码去让测试通过

实战案例：实现一个文档转换工具——先请 Claude 读相关文件、拟一份计划、再实际实现方案（包含测试，以及把这个工具注册成一个 MCP server）。

用 MCP Server 扩充 Claude Code

Model Context Protocol 让 Claude Code 能透过 MCP server 接上外部服务和工具，进一步扩充能力边界。MCP server 提供三类组件：Tools（做动作）、Prompts（模板）、Resources（读数据）——跟 [EP09](./EP09_mcp服务端开发基础.md)/[EP10](./EP10_mcp客户端-resources与prompts.md) 讲的完全是同一套东西，只是这里是在 Claude Code 这个产品里直接用。

注册 MCP server，命令行语法：

claude mcp add [server-name] [command-to-start-server]

文档处理 server 的例子：

claude mcp add documents uv run main.py

注册完之后，Claude Code 每次启动都会自动连上这个 server。

示范：文档转换——做一个带 document_path_to_markdown 工具的 MCP server，让 Claude 能把 PDF、Word 文档转成 Markdown 格式。

几个官方点名的热门 MCP 整合：

MCP Server	用途
`sentry-mcp`	从 Sentry 日志里挖 bug、协助修复
`playwright-mcp`	浏览器自动化，做测试用
`figma-context-mcp`	读取 Figma 设计稿
`mcp-atlassian`	接 Confluence 和 Jira
`firecrawl-mcp-server`	网页抓取
`slack-mcp`	发消息、回复 thread

💡 把多个 MCP server 组合起来用（比如同时接 Sentry + Jira + Slack + 内部工具），能打造出一套贴合团队既有工作流的定制开发环境——不用为了用 Claude Code 而改变团队原本的工具链。

常见错误

❌ 一上来就让 Claude Code 直接写代码，跳过「喂上下文 → 规划 → 实作」这三步——复杂任务少了前两步,容易走偏方向,回头返工成本更高
❌ 装完 Claude Code 从来不跑 /init——没有 CLAUDE.md，每次对话都要重新解释一遍项目背景,Claude 记不住项目特有的规则
❌ 分不清 /init 生成的 Project / Local / User 三种作用域——团队共用的规则该放 Project 级（会进 git），个人偏好放 Local 级（不进 git），混着放容易造成团队规则被个人设置覆盖或反过来污染团队配置
❌ 需要接外部服务（Sentry/Jira/Slack 之类）时，手动写脚本对接——先查一下有没有现成的 MCP server（claude mcp add 直接注册），很可能已经有官方或社区维护的实现

Sources

官方文档：

Building with the Claude API（Claude Academy 课程）— https://academy.claude.com/courses/building-with-the-claude-api