fareedkhan-dev/claude-code-from-scratch

빌딩 Claude Code 하네스 엔지니어링

** Claude Code의 아키텍처의 전체 역설계 - 최소 에이전트 루프에서 23 세션 생산 시스템에 내장. **

이 저장소는 학습-claude-code의 상단에 내장

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초기 2026년의 Claude 부호는 발사의 6 달 안에 연간 매출에서 $1 억 교차했습니다. 그것은 더 나은 프롬프트 때문에 거기에 도착하지 않았다. Anthropic은 적절한 모델의 오른쪽 하네스를 구축했기 때문에, 스트리밍 에이전트 루프, 권한 간접 도구 파견 시스템 및 임의 긴 세션에 초점을 맞춘 모델을 유지하는 컨텍스트 관리 레이어가 있습니다. 그것은 완전히 reproducible입니다. 이 저장소는 그것을 구축합니다.

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건축 개요

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하네스 엔지니어링이란?

하네스 엔지니어링은 AI 모델을 둘러싼 환경을 구축하는 분야입니다. 모델의 이유와 결정. 하네스 실행, 제약, 연결.

**Four 원리는 좋은 마구 기술설계를 정의합니다: **

• 모델은 의사 결정의 유일한 소스입니다 - 하네스는 모델 출력에 아무런 분도 없다, 그것은 모델 요청을 실행

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As of early 2026, Claude Code crossed $1 billion in annualized revenue within six months of launch. It did not get there because of better prompts. It got there because Anthropic built the right harness around the right model — a streaming agent loop, a permission-governed tool dispatch system, and a context management layer that keeps the model focused across arbitrarily long sessions. That harness is fully reproducible. This repository builds it.

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Architecture Overview

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What is Harness Engineering?

Harness engineering is the discipline of building the environment that surrounds an AI model — not the model itself. The model reasons and decides. The harness executes, constrains, and connects.

Four principles define good harness engineering:

• The model is the only source of decisions — the harness never branches on model output, it only executes what the model requests
• Tools are the only interface between the model and the world — every action goes through a typed, schema-validated tool call
• Context is a managed resource — what the model sees at each turn is curated, compressed, and injected deliberately
• Permissions are declarative, not procedural — what is allowed, blocked, or requires approval lives in configuration, not code

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Repository Structure

claude_code_push_this/
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├── core.py                          # Single source of truth — all tools, dispatch, permissions
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├── 01_perception_action_loop.py     # The minimal while loop
├── s02_tool_use.py                  # Tool dispatch map pattern
├── s03_todo_write.py                # TodoWrite planning before execution
├── s04_subagent.py                  # Subagent context isolation
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├── s05_skill_loading.py             # On-demand skill loading
├── s06_context_compact.py           # Three-layer context compression
├── s07_task_system.py               # File-based task dependency graph
│
├── s08_background_tasks.py          # Background task execution