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1 OpenAgents - AI Agent Networks for Open Collaboration Repo 地址：github.com/openagents-org/openagents
2 system_prompts_leaks Collection of extracted System Prompts from popular chatbots like ChatGPT, Claude & Gemini Repo 地址：github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
3 TissueLab 医学影像分析的协同进化代理人工智能系统 Repo 地址：github.com/zhihuanglab/TissueLab 论文地址：arxiv.org/abs/2509.20279
4 Everywhere 一款具备情境感知能力的桌面 交互式 AI 助手 能直接感知我们屏幕上的任何内容，可在任何位置上调用 AI。无需截图、复制或切换应用，AI 便会自动理解当前屏幕内容，并直接提供帮助。 Repo 地址：github.com/DearVa/Everywhere
5 Claude Code 上下文五层架构详解 第一层：关键层（TIER 1 - CRITICAL）——绝对不可更改的核心规则
▪ 系统身份与目标 这是Claude Code的基础定义，明确其身份和使命，确保AI始终聚焦于辅助编程的定位。
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▪ 安全策略 仅采取防御措施，严格拒绝执行任何恶意代码请求，保障代码安全和开发环境稳定。
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▪ 工具使用政策 优先使用专门设计的工具而非直接bash命令，确保操作规范、可控，避免潜在风险。
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12 总结： 如宪法般的不可变规则层，保障系统安全与稳定，是Claude Code行为的根基。 第二层：核心行为层（TIER 2 - CORE BEHAVIOR）——定义Claude Code的“性格”和操作规范
▪ 专业客观性 优先基于事实而非主观验证，保持专业严谨的态度。
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▪ 任务管理 强制使用TodoWrite进行任务规划和管理，保证任务流程化、条理化。
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▪ Git工作流安全 任何潜在破坏性操作必须得到明确批准，防止误操作导致代码损坏。
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▪ 丰富工具库 支持40+功能工具（包括bash、读写文件等），赋予Claude Code强大操作能力。
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▪ CLAUDE.md（项目记忆） 作为项目上下文的核心载体，支持500+行的项目特定上下文，持续在多轮交互中保持记忆和关联。
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23 总结： 这一层是Claude Code的“灵魂”，决定了它如何理解需求、规划任务、执行操作。特别是CLAUDE.md模块，是最大杠杆点，能让AI根据项目细节精准输出，极大提升实用价值。但遗憾的是，许多开发者未充分利用这一功能，错失了提升AI协同效率的重要机会。 第三层：操作层（TIER 3 - OPERATIONAL）——实时感知和执行环境上下文
▪ Hooks系统 用户可配置的shell命令自动化，支持定制化工作流。
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▪ 任务执行流程 包含任务计划、提醒机制，确保执行有序且高效。
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▪ 预批准工具 部分工具无需额外权限即可调用，简化操作流程。
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▪ 环境信息 实时获取工作目录、操作系统版本、当前日期等基础信息。
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▪ Git状态快照 跟踪分支信息、修改文件、提交历史，帮助AI准确理解代码库当前状态。
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▪ 专门领域代理 超过15个领域专家级子代理，针对不同领域提供专业支持。
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36 总结： 操作层保证Claude Code具备对项目现状的实时感知能力，结合Hooks和任务管理，为复杂项目提供动态响应能力。多领域代理的加入，使得Claude Code不仅仅是通用助手，更能在特定技术领域展现出专家水平。 第四层：辅助层（TIER 4 - SUPPORTIVE）——优化用户体验，提升交互质量
▪ 语气与风格规范 采用简洁、Markdown格式，避免表情符号，确保输出专业且易读。
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▪ MCP服务器指令 支持与Context7、Supabase、IDE等集成，提高上下文获取与交互顺畅度。
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▪ 斜杠命令（Slash Commands） 提供20+定制化工作流命令，快速触发复杂操作。
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▪ 帮助与反馈机制 包括文档访问和问题报告，方便用户获得支持。
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▪ 系统提醒 自动生成基于上下文的提示，辅助用户更有效地使用Claude Code。
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47 总结： 这一层虽非核心功能，但极大提升了使用便捷性和用户体验，体现了Claude Code从技术工具向智能助手转变的细腻打磨。 第五层：元数据层（TIER 5 - METADATA）——纯粹的参考信息，不影响AI行为
▪ 代码引用格式 统一约定文件路径和行号格式，便于定位。
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▪ Token预算限制 最大支持20万token上下文，保证对话和代码处理规模。
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▪ 用户消息 当前用户的查询或请求内容。
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54 总结： 作为系统运作的辅助信息，元数据层保证了上下文管理的规范化和效率，避免信息混乱。 关键洞察与实践建议 - CLAUDE.md项目记忆的重要性 这是Claude Code区别于其他LLM编码助手的核心优势。通过注入丰富、持续的项目上下文，AI能跨会话保持对项目状态的深刻理解，极大提升代码生成和问题解决的准确性与相关性。 - 层级架构的设计哲学 从不可变规则到行为定义，再到执行环境、辅助体验，最后是纯参考信息，每层职责分明、相辅相成，体现了严谨的系统设计和Unix哲学的“组合与脚本化”理念。 - 企业级安全与合规保障 第一层的安全策略与Git工作流保护机制确保了企业级环境中的安全可信，满足合规需求。 - 高度可定制和自动化 通过Hooks、斜杠命令和多领域代理，Claude Code支持用户根据实际需求灵活扩展和自动化工作流程。
原文地址：x.com/dani_avila7/status/1977827992144327152
1 OpenAgents - AI Agent Networks for Open Collaboration Repo 地址：github.com/openagents-org/openagents
2 system_prompts_leaks Collection of extracted System Prompts from popular chatbots like ChatGPT, Claude & Gemini Repo 地址：github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
3 TissueLab 医学影像分析的协同进化代理人工智能系统 Repo 地址：github.com/zhihuanglab/TissueLab 论文地址：arxiv.org/abs/2509.20279
4 Everywhere 一款具备情境感知能力的桌面 交互式 AI 助手 能直接感知我们屏幕上的任何内容，可在任何位置上调用 AI。无需截图、复制或切换应用，AI 便会自动理解当前屏幕内容，并直接提供帮助。 Repo 地址：github.com/DearVa/Everywhere
5 Claude Code 上下文五层架构详解 第一层：关键层（TIER 1 - CRITICAL）——绝对不可更改的核心规则
▪ 系统身份与目标 这是Claude Code的基础定义，明确其身份和使命，确保AI始终聚焦于辅助编程的定位。
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▪ 安全策略 仅采取防御措施，严格拒绝执行任何恶意代码请求，保障代码安全和开发环境稳定。
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▪ 工具使用政策 优先使用专门设计的工具而非直接bash命令，确保操作规范、可控，避免潜在风险。
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12 总结： 如宪法般的不可变规则层，保障系统安全与稳定，是Claude Code行为的根基。 第二层：核心行为层（TIER 2 - CORE BEHAVIOR）——定义Claude Code的“性格”和操作规范
▪ 专业客观性 优先基于事实而非主观验证，保持专业严谨的态度。
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▪ 任务管理 强制使用TodoWrite进行任务规划和管理，保证任务流程化、条理化。
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▪ Git工作流安全 任何潜在破坏性操作必须得到明确批准，防止误操作导致代码损坏。
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▪ 丰富工具库 支持40+功能工具（包括bash、读写文件等），赋予Claude Code强大操作能力。
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▪ CLAUDE.md（项目记忆） 作为项目上下文的核心载体，支持500+行的项目特定上下文，持续在多轮交互中保持记忆和关联。
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23 总结： 这一层是Claude Code的“灵魂”，决定了它如何理解需求、规划任务、执行操作。特别是CLAUDE.md模块，是最大杠杆点，能让AI根据项目细节精准输出，极大提升实用价值。但遗憾的是，许多开发者未充分利用这一功能，错失了提升AI协同效率的重要机会。 第三层：操作层（TIER 3 - OPERATIONAL）——实时感知和执行环境上下文
▪ Hooks系统 用户可配置的shell命令自动化，支持定制化工作流。
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▪ 任务执行流程 包含任务计划、提醒机制，确保执行有序且高效。
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▪ 预批准工具 部分工具无需额外权限即可调用，简化操作流程。
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▪ 环境信息 实时获取工作目录、操作系统版本、当前日期等基础信息。
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▪ Git状态快照 跟踪分支信息、修改文件、提交历史，帮助AI准确理解代码库当前状态。
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▪ 专门领域代理 超过15个领域专家级子代理，针对不同领域提供专业支持。
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36 总结： 操作层保证Claude Code具备对项目现状的实时感知能力，结合Hooks和任务管理，为复杂项目提供动态响应能力。多领域代理的加入，使得Claude Code不仅仅是通用助手，更能在特定技术领域展现出专家水平。 第四层：辅助层（TIER 4 - SUPPORTIVE）——优化用户体验，提升交互质量
▪ 语气与风格规范 采用简洁、Markdown格式，避免表情符号，确保输出专业且易读。
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▪ MCP服务器指令 支持与Context7、Supabase、IDE等集成，提高上下文获取与交互顺畅度。
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▪ 斜杠命令（Slash Commands） 提供20+定制化工作流命令，快速触发复杂操作。
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▪ 帮助与反馈机制 包括文档访问和问题报告，方便用户获得支持。
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▪ 系统提醒 自动生成基于上下文的提示，辅助用户更有效地使用Claude Code。
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47 总结： 这一层虽非核心功能，但极大提升了使用便捷性和用户体验，体现了Claude Code从技术工具向智能助手转变的细腻打磨。 第五层：元数据层（TIER 5 - METADATA）——纯粹的参考信息，不影响AI行为
▪ 代码引用格式 统一约定文件路径和行号格式，便于定位。
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▪ Token预算限制 最大支持20万token上下文，保证对话和代码处理规模。
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▪ 用户消息 当前用户的查询或请求内容。
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54 总结： 作为系统运作的辅助信息，元数据层保证了上下文管理的规范化和效率，避免信息混乱。 关键洞察与实践建议 - CLAUDE.md项目记忆的重要性 这是Claude Code区别于其他LLM编码助手的核心优势。通过注入丰富、持续的项目上下文，AI能跨会话保持对项目状态的深刻理解，极大提升代码生成和问题解决的准确性与相关性。 - 层级架构的设计哲学 从不可变规则到行为定义，再到执行环境、辅助体验，最后是纯参考信息，每层职责分明、相辅相成，体现了严谨的系统设计和Unix哲学的“组合与脚本化”理念。 - 企业级安全与合规保障 第一层的安全策略与Git工作流保护机制确保了企业级环境中的安全可信，满足合规需求。 - 高度可定制和自动化 通过Hooks、斜杠命令和多领域代理，Claude Code支持用户根据实际需求灵活扩展和自动化工作流程。
原文地址：x.com/dani_avila7/status/1977827992144327152
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