本篇文章更新時間：2026/01/09
如有資訊過時或語誤之處，歡迎使用 Contact 功能通知。
一介資男的 LINE 社群開站囉！歡迎入群聊聊～
如果本站內容對你有幫助，歡迎使用 BFX Pay 加密貨幣 或 新台幣 贊助支持。
用 200 行 Python 打造一個 Coding Agent：讀後心得與精華整理
編輯前言：很多人以為 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 背後是複雜到不可思議的黑箱。但這篇文章《The Emperor Has No Clothes: How to Code Claude Code in 200 Lines of Code》直接告訴我們：核心概念其實簡單到只需要 200 行程式碼就能還原。這篇筆記想帶你看懂其中的本質。
核心觀點 (Key Takeaways)
- Coding Agent 的核心是一個「LLM + 工具」的對話迴圈，而非什麼神祕技術。
- 只要三個工具：讀檔、列檔、改檔，就能實現驚人的自動化能力。
- 真正的工程複雜性在於錯誤處理、使用者體驗、上下文管理，而非代理的邏輯本身。
深入解析
本文最讓我驚訝的是，它並不是在展示什麼厲害的 AI 技術，而是在拆掉光環，讓我們看到「Coding Agent」其實是非常務實、簡單的架構。作者強調：
The LLM never actually touches your filesystem. It just asks for things to happen, and your code makes them happen.
換句話說，AI 並不是魔法。它只是負責決定「該呼叫哪個工具」，真正動手做事的，是我們寫的程式。
以下是本文的幾個關鍵剖析點：
-
代理的核心迴圈：工具驅動的對話流程：使用者給指令，LLM 判斷是否需要工具 → 系統執行工具 → 結果回饋 → LLM 持續推進。這整個 loop 才是 Claude Code 和 Cursor 的本質。
-
三個基本工具就能動起來：
-
read_file：讓模型能看到程式碼。
-
list_files：讓模型知道專案結構。
-
edit_file：讓模型能編寫或修改內容。
令人意外的是，這三個能力就足以讓 LLM 自動完成多步驟的程式碼編輯任務。
-
LLM 工具使用能力仰賴 docstring 與 function signature：作者提醒，工具的 docstring 設計要「給 LLM 看的」。這也是為什麼 Claude、Cursor 在某些任務上特別聰明——它們理解工具的語意。
-
解析工具呼叫其實就是處理文字格式：所謂的 tool: read_file({…}) 只是一段文字，系統靠簡單字串解析提取出 function name + JSON 參數，再交給對應工具執行。
筆者心得與啟發
看完文章，我最大的反思是：我們常把 AI 工具擬人化，認為它們做了某種「高智商推理」。但作者透過 200 行程式碼示範了：「其實這一切都是 deterministic 的工具呼叫流程」。真正聰明的是 LLM 理解問題並選擇合適的工具。
這讓我重新思考了當前 AI 代理類產品的本質：
- 它們不是在執行複雜演算法，而是在提供更有效率的「人機協作介面」。
- 代理的能力其實大部分來自「工具設計」與「上下文管理」，而非 LLM 本身。
- 只要抓住工具調用這個模式，我們也能為自己的工作流打造專屬 agent。
如果你是工程師，我會建議你真的試著照文中範例自己寫一個。當你看懂這 200 行背後的邏輯，你會開始用完全不同的角度看待 AI 產品，也更能判斷哪些工具只是包裝、哪些真的能提高生產力。