逆向工程 Claude 代码：技术指南

在AI飞速发展的浪潮中，理解像Claude Code这样高级模型的内部运作至关重要。本文将提供一份关于Claude Code逆向工程的详尽技术指南，重点阐述用于解析其复杂的4.6MB压缩JavaScript代码库的方法与工具。我们将探索一种实用方法，该方法规避了传统的代码恢复技术，转而专注于运行时行为和API数据。

压缩代码的挑战

Claude Code，一个强大的AI代理，由于其高度压缩的JavaScript客户端，带来了严峻的挑战。尽管最初的逆向工程尝试集中在Source Map上，但这些方法在理解整体架构方面被证明是不够的，并最终被劝阻使用。本指南介绍了一种更有效的“v2”方法，其核心在于“Monkey Patching”（运行时钩子）API请求代码并分析产生的日志。

方法论：Monkey Patching与日志分析

核心策略涉及修改Claude Code的cli.js文件，以拦截和记录API请求及响应。这通过以下步骤实现：

1. 定位cli.js：在Claude Code安装目录中找到主要的客户端脚本。
2. 代码美化：使用js-beautify等工具格式化压缩代码，以提高可读性。
3. Patching beta.messages.create：在负责LLM API交互的方法中注入自定义逻辑。此Patch会创建一个messages.log文件，捕获每次API调用和响应的详细日志。

此过程允许我们收集关于Claude Code如何在各种任务场景下与LLM API交互的关键数据。通过分析这些日志，开发者可以推断出Claude Code操作的结构和逻辑。

通过可视化加速分析

为了简化逆向工程过程，“v2”方法包含了一个日志解析工具（parser.js）和一个交互式可视化工具（visualize.html）。该工具允许用户加载生成的日志文件，从而方便地分析长对话。可视化尝试自动识别常见提示，有助于理解动态提示注入和上下文管理。

关键逆向工程组件

通过细致的分析，Claude Code的几个关键内部流程已被逆向工程，包括：

• 配额检查：使用Haiku 3.5验证API配额。
• 主题检测：使用Haiku 3.5的特定提示识别新主题，尽管它在没有对话上下文的情况下运行。
• 核心代理工作流：由一个系统工作流提示驱动，并通过系统提醒的开始/结束提示进行增强，以实现动态信息加载和短期记忆集成。该工作流主要使用Sonnet 4模型。
• 上下文压缩：一个将对话历史压缩成单个块以节省上下文空间的过程，同样使用Sonnet 4模型。
• IDE集成：将IDE的打开文件路径整合到提示中，并注册特定于IDE的工具以增强上下文感知能力。
• Todo短期记忆管理：利用TodoWrite工具通过JSON文件管理任务和短期记忆，并将记忆检索集成到核心工作流中。

从提示和工具设计中学习

存储库中的prompts和tools目录包含了Claude Code如何与LLM交互以及如何管理任务的设计见解。研究这些组件可以更深入地理解提示工程和代理设计原则。

这项详细的技术探索为任何有兴趣了解Claude Code等AI代理的复杂架构的人提供了一个路线图。通过利用LLM进行分析并采用实用的代码修改技术，我们可以解锁对这些强大技术的更深层次的理解。