使用Kotlin从0开发一个ClaudeCode

实现了智能体对话循环的最简版本，奠定后续开发基础。项目采用 Kotlin 技术栈，构建五层单向架构：从配置解析、REPL 交互、AgentLoop 核心逻辑到 LLM 抽象接口及 Anthropic 实现。通过定义通用接口与双格式 JSON 解析，支持灵活切换 API 提供商。分层设计确保各模块可独立测试，利用 Fake 对象与 MockEngine 实现高效验证，为未来工具调用扩展预留接口。

让智能体动手做事

智能体工具使用权限

hooks

给智能体装上规划能力

子智能体功能实现

Index 07 引入按需注入式技能系统，解决硬编码扩展难题。通过新增 PRE_LLM_REQUEST Hook，在 LLM 请求前自动注入 Skill 元数据；提供 load_skill 工具实现 Body 按需加载以节省 Token。采用零依赖解析器扫描 SKILL.md，支持多级路径与错误隔离。同时重构 REPL 为命令注册表模式，新增 /skill 管理指令，遵循开闭原则实现智能体能力的动态扩展。

引入的四层上下文压缩流水线，解决智能体长对话中消息累积导致token超限的问题。该流水线包含轻量token估算、保护工具调用配对的安全边界检测、LLM滚动摘要及紧急截断。此机制嵌入AgentLoop，通过主动检查与被动兜底确保对话持续运行，并为后续跨会话记忆系统奠定基础。

引入跨会话记忆管线，让智能体把"学到的经验"沉淀到磁盘、在下次会话中"想起来"。三阶段提取（选择→提取→整合）把对话中的事实固化为结构化记忆条目，配合 MemoryStore 磁盘持久化、会话开始自动注入，以及 memory_read/memory_write 主动读写工具，让第二次会话站在第一次会话的肩膀上。

引入运行时系统提示词组装机制，把散落的身份设定、工具清单、技能索引、记忆注入等片段按优先级分段拼接成最终 system 消息。通过可插拔的片段提供器与排序规则，系统提示词从硬编码字符串变为可动态扩展的组装管线，为记忆、技能、子智能体等模块统一提供注入点。

为智能体装上错误恢复能力，对 LLM API 调用失败自动重试、降级到 fallback 模型、在超长上下文时升级 token 上限。通过分级错误分类与指数退避策略，让瞬时故障不再中断对话，显著提升长任务的稳定性与可恢复性。

引入磁盘持久化的任务系统，用 TaskRecord 建模待办及其依赖关系（blockedBy），让智能体的执行计划不再随进程退出而丢失。任务支持状态流转、依赖阻塞与磁盘读写，为后台执行与多智能体协作提供可靠的共享任务底座。