在底层，他们使用：
- 查看逐行精确读取/解析文件的工具
- 编辑工具通过字符串替换来更改手术代码
- GrepTool 和 GlobTool 用于智能文件导航
- 用于并行操作执行的BatchTool
- 专门任务的代理委派系统
网友1：
如果你真的想深入研究这些工具，有很多开源工具可供选择，比如Cline和goose。从技术上讲，你甚至可以查看 Claude Code 的源代码，因为 Anthropic 在第一次发布时犯了一个错误，这使得恢复原始代码变得很容易。有人甚至根据泄露的代码制作了一个名为anon-kode的分支，它基本上可以与任何模型提供商一起使用。
网友2：
我喜欢 Goose。它的功能完全相同，但是是开源的。Aider 是一个更受欢迎的开源项目，它的功能与 Claude Code 相同。不过我还没有尝试过 Aider。
说到人工智能驱动的工作流自动化，大多数工具都是小打小闹地改进——这边有个更好的搜索引擎，那边有个更牛的代码编辑器。但偶尔呢，就会蹦出来一些真能改变游戏规则的东西。
我们的目标是彻底重新定义开发人员处理那种又大又复杂的多步骤任务的方式——把它们变成简单到爆的一键式命令，点一下就搞定。
问题：开发人员工作流程太散乱
好长时间以来，开发人员干活的方式都像打散了架子——读文件、改某一行、装依赖、跑测试，还得在每个步骤之间不停切换脑子。这种方式：
- 妨碍你专心致志地干活
- 容易在步骤之间出错
- 得花脑子记住整个操作的进度
- 浪费宝贵时间，这些时间本来可以拿来想办法解决问题
一次性范式：现代开发的救星
过去两个月，我们研究了像 Cursor 和 Claude Code 这样超强的 AI 工具的设计。这些工具开启了 AI 和代码库互动的新玩法。
“一次性范式”就是开发人员和代码库互动方式的大翻身：
- 从一堆连续步骤变成一个统一意图：一句话就能触发多步操作，干掉重复任务，还一直保持上下文不乱。
- 从浅层操作到深层理解：如果能猜出更深的东西——知道哪些文件在哪、目标环境啥样，或者代码改动会咋影响你的项目。
- 从机械操作到有目的的动作：我们觉得代码得既精准又有目标，还得有强大的错误处理、并发管理，和清楚的任务范围。
我们在造一个引擎，把读代码、改代码、并发干活和环境管理的最佳点子揉到一块。结果就是个几乎像你自己想法延伸一样跑的技术。