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‎docs/agent/coordinator-and-swarm.mdx‎

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2-
title: "协调者与蜂群"
3-
description: "从单兵作战到团队协作——多 Agent 的高级编排模式"
2+
title: "协调者与蜂群模式 - 多 Agent 高级编排"
3+
description: "详解 Claude Code 多 Agent 高级协作模式：Coordinator Mode 协调者模式和 Agent Swarms 蜂群模式的设计理念、调度策略和适用场景。"
4+
keywords: ["协调者模式", "蜂群模式", "Agent Swarm", "多 Agent 协作", "任务编排"]
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{/* 本章目标：介绍 Coordinator Mode 和 Agent Swarms */}

‎docs/agent/sub-agents.mdx‎

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2-
title: "子 Agent：分身术"
3-
description: "当一个 AI 不够用时，它会召唤更多的自己"
2+
title: "子 Agent 机制 - AI 分身术与任务委派"
3+
description: "深入解析 Claude Code 子 Agent 机制：主 Agent 如何通过 AgentTool 委派子任务，子 Agent 的生命周期管理、工具继承和结果回传。"
4+
keywords: ["子 Agent", "Agent 分身", "任务委派", "AgentTool", "多 Agent"]
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{/* 本章目标：解释子 Agent 机制的设计和应用场景 */}

‎docs/agent/worktree-isolation.mdx‎

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2-
title: "Worktree 隔离"
3-
description: "给子 Agent 一个独立的工作空间——用 git worktree 实现文件级隔离"
2+
title: "Worktree 隔离 - Git Worktree 实现文件级隔离"
3+
description: "揭秘 Claude Code 的 git worktree 隔离机制：子 Agent 如何获得独立工作空间，worktree 创建/销毁生命周期、路径命名规则和安全防护。"
4+
keywords: ["Worktree", "git worktree", "文件隔离", "多 Agent 隔离", "并行安全"]
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{/* 本章目标：揭示 worktree 的创建/销毁生命周期、路径命名规则、hook 机制和退出时的安全防护 */}

‎docs/context/compaction.mdx‎

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2-
title: "上下文压缩"
3-
description: "对话太长怎么办——优雅地'遗忘'不重要的信息"
2+
title: "上下文压缩 - Compaction 优雅遗忘机制"
3+
description: "详解 Claude Code 上下文压缩策略：当对话 token 接近 200K 上限时，如何通过 Compaction 机制智能压缩历史消息，保留关键信息。"
4+
keywords: ["上下文压缩", "Compaction", "token 管理", "对话压缩", "上下文窗口"]
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{/* 本章目标：解释 Compaction 机制的设计和策略 */}

‎docs/context/project-memory.mdx‎

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2-
title: "项目记忆"
3-
description: "让 AI 跨对话记住你的偏好和项目上下文"
2+
title: "项目记忆系统 - AI 跨对话记忆机制"
3+
description: "解析 Claude Code 项目记忆系统：CLAUDE.md 文件、用户偏好存储和上下文缓存如何让 AI 跨对话记住项目特性和个人偏好。"
4+
keywords: ["项目记忆", "CLAUDE.md", "AI 记忆", "跨对话", "上下文缓存"]
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{/* 本章目标：解释记忆系统如何让 AI 变得'有记忆' */}

‎docs/context/system-prompt.mdx‎

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2-
title: "System Prompt 的动态组装"
3-
description: "AI 的'工作记忆'是如何在每次对话前被精心拼装的"
2+
title: "System Prompt 动态组装 - AI 工作记忆构建"
3+
description: "深入解析 Claude Code 的 System Prompt 动态组装过程：如何将 CLAUDE.md、项目上下文、工具定义和用户偏好拼装为 AI 的工作记忆。"
4+
keywords: ["System Prompt", "系统提示词", "动态组装", "CLAUDE.md", "上下文构建"]
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{/* 本章目标：解释 System Prompt 的组装过程和设计思想 */}

‎docs/context/token-budget.mdx‎

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2-
title: "Token 预算管理"
3-
description: "上下文窗口是 AI 的内存条——满了就得压缩"
2+
title: "Token 预算管理 - 上下文窗口动态计算"
3+
description: "从源码角度揭示 Claude Code token 预算管理：200K 上下文窗口的动态计算、截断机制、缓存优化和自动压缩的完整链路。"
4+
keywords: ["Token 预算", "上下文窗口", "token 计算", "截断机制", "缓存优化"]
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{/* 本章目标：从源码角度揭示 token 预算的动态计算、截断机制、缓存优化和自动压缩的完整链路 */}

‎docs/conversation/multi-turn.mdx‎

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2-
title: "多轮对话管理"
3-
description: "一场跨越数小时的编程对话是如何被管理的"
2+
title: "多轮对话管理 - 会话编排、持久化与成本追踪"
3+
description: "详解 Claude Code 多轮对话管理机制：会话编排、持久化存储、成本追踪和上下文累积策略，理解跨小时级编程对话的状态管理。"
4+
keywords: ["多轮对话", "会话管理", "上下文累积", "对话持久化", "成本追踪"]
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{/* 本章目标：解释会话编排、持久化、成本追踪 */}

‎docs/conversation/streaming.mdx‎

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2-
title: "流式响应：逐字呈现"
3-
description: "为什么 Claude Code 的回答是'打字机效果'而不是一整块弹出"
2+
title: "流式响应机制 - Claude Code 打字机效果原理"
3+
description: "解析 Claude Code 流式响应实现：如何通过 SSE 逐 token 接收 AI 输出，实现实时打字机效果，提升用户等待体验。"
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keywords: ["流式响应", "SSE", "streaming", "实时输出", "API streaming"]
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## 为什么需要流式

‎docs/conversation/the-loop.mdx‎

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2-
title: "Agentic Loop：对话的心跳"
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description: "AI 不只回答问题，它会反复思考-行动-观察，直到任务完成"
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title: "Agentic Loop：AI 自主循环的核心机制"
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description: "深入解析 Claude Code 的 Agentic Loop 机制——AI 如何通过思考-行动-观察的循环，自主决策工具调用链，直到任务完成。包含源码级流程分析。"
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keywords: ["Agentic Loop", "AI 循环", "工具调用", "自主决策", "ReAct 模式"]
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{/* 本章目标：解释 Agentic Loop 这个核心机制 */}

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