Claude Code 深度解析：架构、工作原理与常见误解

作者：袁洛施日期：2025/11/14

Claude Code 深度解析：架构、工作原理与常见误解

本文档基于真实技术对话整理，深入剖析 Claude Code 的真实架构和工作原理

目录

  1. 核心问题
  2. 关键发现
  3. 架构解析
  4. 常见误解
  5. 技术细节

核心问题

Q1: Claude Code 是什么？

问题原文：

“究竟什么是 Claude Code？Claude Code CLI 是个命令行终端，最终调用的还是 Anthropic Claude 大语言模型，比如 claude-sonnet-4-5-20250929 等，Claude Code 声称的项目级别理解究竟是谁实现的，claude-sonnet-4-5-20250929 模型本身应该不具备项目级别理解代码的能力”

核心洞察：✅ 完全正确的质疑！

关键发现

🎯 核心真相

Claude Code 的"项目级理解"并不是模型本身的能力，而是通过本地工程化手段实现的！

1┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
2│                  Claude Code CLI                        │
3│         (本地工具 - 项目理解的"大脑")                      │
4│                                                         │
5│  ✅ 扫描项目结构                                         │
6│  ✅ 构建文件依赖图                                       │
7│  ✅ 语义搜索和索引                                       │
8│  ✅ 智能上下文管理                                       │
9│  ✅ 上下文窗口优化                                       │
10└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
11                     │
12                     │ 发送精心构造的提示词（含项目上下文）
13                     ↓
14┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
15│           Claude Sonnet 4.5 模型                        │
16│           (claude-sonnet-4-5-20250929)                 │
17│                                                         │
18│  ❌ 纯粹的语言模型                                       │
19│  ❌ 没有项目级理解能力                                   │
20│  ❌ 只能处理输入的文本                                   │
21│  ✅ 基于提供的上下文生成回答                             │
22└─────────────────────────────────────────────────────────┘
23

架构解析

1. Claude Code 的五大核心能力

✅ 全部在本地 Claude Code CLI 实现
1class ClaudeCodeCLI:
2    """Claude Code CLI 的核心架构（简化版）"""
3
4    def __init__(self):
5        # 所有这些组件都在您的本地电脑运行
6        self.code_indexer = CodeIndexEngine()      # 1️⃣ 代码索引引擎
7        self.dependency_analyzer = DependencyAnalyzer()  # 2️⃣ 依赖分析器
8        self.ast_parser = ASTParser()              # 3️⃣ AST 解析器
9        self.semantic_search = SemanticSearch()    # 4️⃣ 语义搜索系统
10        self.context_manager = ContextManager()    # 5️⃣ 上下文管理器
11
1️⃣ 代码索引引擎（类似 LSP）
1def index_project(self, project_path):
2    """
3    扫描整个项目并建立索引
4    - 识别所有代码文件
5    - 提取类、函数、变量定义
6    - 建立符号表
7    """
8    for file in scan_directory(project_path):
9        symbols = extract_symbols(file)
10        self.index[file] = symbols
11
2️⃣ 依赖关系分析器
1def analyze_dependencies(self, files):
2    """
3    静态分析代码依赖
4    - 解析 import/require 语句
5    - 构建模块依赖图
6    - 识别循环依赖
7    """
8    dependency_graph = {}
9    for file in files:
10        imports = parse_imports(file)
11        dependency_graph[file] = imports
12    return dependency_graph
13
3️⃣ AST 解析器
1def parse_code_structure(self, file):
2    """
3    抽象语法树解析
4    - 理解代码结构
5    - 识别函数调用关系
6    - 提取业务逻辑
7    """
8    ast = parse_to_ast(file)
9    return extract_structure(ast)
10
4️⃣ 语义搜索系统
1def semantic_search(self, query, files):
2    """
3    基于向量嵌入的语义搜索
4    - 将代码转换为向量
5    - 计算相似度
6    - 返回最相关的代码片段
7    """
8    query_embedding = embed(query)
9    file_embeddings = {f: embed(content) for f, content in files.items()}
10
11    similarities = {
12        f: cosine_similarity(query_embedding, emb)
13        for f, emb in file_embeddings.items()
14    }
15
16    return sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
17
5️⃣ 上下文管理器
1def build_optimal_context(self, relevant_files, max_tokens=100000):
2    """
3    智能选择和组织上下文
4    - Token 预算分配
5    - 优先级排序
6    - 上下文压缩
7    """
8    context = []
9    total_tokens = 0
10
11    for file, priority in sorted(relevant_files, key=lambda x: x[1], reverse=True):
12        file_tokens = count_tokens(file)
13        if total_tokens + file_tokens <= max_tokens:
14            context.append(file)
15            total_tokens += file_tokens
16
17    return self.format_context(context)
18

2. 完整的工作流程

1def process_user_query(self, query):
2    """Claude Code 处理用户查询的完整流程"""
3
4    # ===== 步骤 1-5：全部在本地完成 =====
5
6    # 1. 扫描项目（本地）
7    project_files = self.scan_project()
8
9    # 2. 构建依赖图（本地）
10    dependency_graph = self.dependency_analyzer.analyze(project_files)
11
12    # 3. 解析代码结构（本地）
13    ast_trees = self.ast_parser.parse_all(project_files)
14
15    # 4. 语义搜索相关文件（本地）
16    relevant_files = self.semantic_search.find(query, project_files)
17
18    # 5. 构建最优上下文（本地）
19    optimal_context = self.context_manager.build_context(
20        relevant_files,
21        dependency_graph,
22        max_tokens=200000
23    )
24
25    # ===== 步骤 6：构建提示词 =====
26
27    prompt = f"""
28    项目结构：
29    {self.format_project_structure()}
30
31    文件依赖关系：
32    {self.format_dependency_graph(dependency_graph)}
33
34    相关代码片段：
35    {optimal_context}
36
37    用户问题：
38    {query}
39
40    请基于以上项目上下文回答问题。
41    """
42
43    # ===== 步骤 7：调用云端 API =====
44
45    # 这一步只是发送文本到 Claude API
46    response = self.call_claude_api(prompt)
47
48    return response
49
50
51def call_claude_api(self, prompt):
52    """
53    调用 Claude API（可能通过慧言平台等中转）
54
55    注意：这里发送的只是纯文本！
56    API 端点由环境变量决定（可能是慧言平台）
57    """
58    api_endpoint = os.getenv(
59        "ANTHROPIC_BASE_URL",
60        "https://api.anthropic.com"
61    )
62
63    response = requests.post(
64        f"{api_endpoint}/v1/messages",
65        json={
66            "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
67            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
68            "max_tokens": 4096
69        }
70    )
71
72    return response.json()
73

3. 实际发送给模型的内容示例

假设用户问：“AccessManager.java 被哪些文件依赖？”

Claude Code CLI 在本地分析后，发送给 API 的内容：

1项目结构：
2项目路径：/path/to/ecommerce-project
3文件总数：55 个 Java 文件
4主要包：
5  - com.example.auth (认证模块)
6  - com.example.user (用户模块)
7  - com.example.product (产品模块)
8
9核心文件列表：
10src/
11  └── com/example/
12      ├── auth/
13      │   ├── AccessManager.java
14      │   ├── LoginController.java
15      │   └── PermissionFilter.java
16      ├── user/
17      │   └── UserService.java
18      └── product/
19          └── ProductController.java
20
21文件依赖关系图：
22┌─────────────────────────────────────────────┐
23│         AccessManager.java                  │
24│  - login(username, password): boolean       │
25│  - logout(sessionId): void                  │
26│  - checkPermission(userId, resource): bool  │
27└────────────────┬────────────────────────────┘
28                 │
29                 │ 被以下文件导入/依赖：
30                 ├─→ LoginController.java
31                 ├─→ UserService.java
32                 └─→ PermissionFilter.java
33
34详细依赖信息：
35
361. LoginController.java
37   位置：src/com/example/auth/LoginController.java
38   导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
39   使用方式：
40   ```java
41   private AccessManager accessManager = new AccessManager();
42
43   public void handleLogin(String username, String password) {
44       boolean success = accessManager.login(username, password);
45       // ...
46   }
47
48
492. UserService.java
50   位置：src/com/example/user/UserService.java
51   导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
52   使用方式：调用 checkPermission() 验证用户权限
53
543. PermissionFilter.java
55   位置：src/com/example/auth/PermissionFilter.java
56   导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
57   使用方式：在请求过滤器中验证权限
58
59用户问题：
60AccessManager.java 被哪些文件依赖？
61
62请基于以上项目上下文信息回答。
63

Claude 模型的回答：

1根据项目依赖关系分析，AccessManager.java 被以下 3 个文件依赖：
2
31. **LoginController.java**
4   - 位置：src/com/example/auth/LoginController.java
5   - 使用目的：处理用户登录逻辑
6   - 调用方法：login(username, password)
7
82. **UserService.java**
9   - 位置：src/com/example/user/UserService.java
10   - 使用目的：验证用户权限
11   - 调用方法：checkPermission(userId, resource)
12
133. **PermissionFilter.java**
14   - 位置：src/com/example/auth/PermissionFilter.java
15   - 使用目的：请求过滤和权限验证
16   - 调用方法：checkPermission(userId, resource)
17
18AccessManager 是项目的核心认证组件，被认证和用户管理模块广泛使用。
19

常见误解

❌ 误解 1：存在独立的"Claude Code 服务端"

错误认知：

1Claude Code CLI → 慧言平台 → Claude Code 服务端 → 大语言模型
2                              ↑
3                          这个不存在！
4

实际情况：

1Claude Code CLI → 慧言平台（可选） → Claude API（直接）
2    ↑                                    ↑
3所有项目理解                          只是语言模型
4在这里完成
5
6本地 Claude Code CLI：
7  ├── 扫描项目文件         ← 在您的电脑
8  ├── 分析依赖关系         ← 在您的电脑
9  ├── 构建依赖图           ← 在您的电脑
10  ├── 智能选择上下文       ← 在您的电脑
11  └── 构造提示词           ← 在您的电脑
12      ↓
13      发送到云端（只是文本）
14

❌ 误解 2：慧言平台是智能中间层

实际情况：

1慧言平台（只是代理）：
2  ├── 接收请求
3  ├── 验证配额
4  ├── 原样转发         ← 不做任何代码分析
5  └── 返回响应
6

技术细节

1. 各组件的真实角色

组件误解实际情况位置
Claude Code CLI只是前端工具项目理解引擎本地
代码索引云端处理本地处理本地
AST 解析云端处理本地处理本地
依赖分析云端处理本地处理本地
语义搜索云端处理本地处理本地
上下文选择云端处理本地处理本地
慧言平台智能中间层纯网络代理云端
Claude API有项目理解只是语言模型云端

2. ccswitch 的真实作用

正确理解：✅ 配置管理工具

1# ccswitch 做的事情
2class CCSwitch:
3    """ccswitch 只是配置管理工具"""
4
5    def configure_api(self, provider):
6        """
7        设置 API 配置
8        - 设置环境变量
9        - 管理 API Key
10        - 切换服务提供商
11        """
12        if provider == "huiyan":
13            os.environ["ANTHROPIC_BASE_URL"] = "https://api.huiyan-ai.cn"
14            os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-huiyan-key"
15        elif provider == "official":
16            os.environ["ANTHROPIC_BASE_URL"] = "https://api.anthropic.com"
17            os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-anthropic-key"
18
19    def test_connection(self):
20        """测试 API 连接"""
21        pass
22

3. 为什么卸载 ccswitch 后 Claude Code 还能用？

问题回顾：

“我卸载了 ccswitch，但 Claude Code CLI 还能继续使用（照理没有 API key 应该就不能使用了吧？）”

答案：

1# ccswitch 在安装/配置时设置了系统环境变量
2ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.huiyan-ai.cn
3ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here
4
5# 这些环境变量在卸载 ccswitch 后依然存在！
6# Claude Code CLI 读取这些环境变量，所以仍然能工作
7

验证方法：

1# 方法 1：查看环境变量
2echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
3echo %ANTHROPIC_API_KEY%
4
5# 方法 2：使用 Python 脚本检查
6python check_claude_config.py
7

输出示例：

1[OK] ANTHROPIC_BASE_URL = https://api.huiyan-ai.cn
2  供应商: 慧言平台
3

4. 完整的调用链

1┌─────────────────────────────────────────────────────┐
2│  用户在终端输入                                       │
3│  $ claude analyze "解释 AccessManager 的作用"        │
4└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
5                    ↓
6┌─────────────────────────────────────────────────────┐
7│  Claude Code CLI（本地进程）                         │
8│                                                     │
9│  步骤 1: 扫描项目目录                                │
10│    - 找到 55 个 .java 文件                          │
11│    - 识别项目结构                                    │
12│                                                     │
13│  步骤 2: AST 解析                                   │
14│    - 解析 AccessManager.java                       │
15│    - 提取类定义、方法签名                            │
16│                                                     │
17│  步骤 3: 依赖分析                                   │
18│    - 发现被 3 个文件导入                            │
19│    - 构建依赖关系图                                  │
20│                                                     │
21│  步骤 4: 语义搜索                                   │
22│    - 搜索与"AccessManager 作用"相关的代码            │
23│    - 选择最相关的 10 个文件                          │
24│                                                     │
25│  步骤 5: 上下文构建                                 │
26│    - 整合项目结构 + 代码内容 + 依赖关系              │
27│    - 优化到 50,000 tokens                          │
28│                                                     │
29│  步骤 6: 提示词构造                                 │
30│    - 生成完整的提示词文本                            │
31│                                                     │
32│  输出: 一个包含所有上下文的长文本                     │
33└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
34                    │
35                    │ 读取环境变量配置
36                    │ ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.huiyan-ai.cn
37                    │
38                    ↓
39┌─────────────────────────────────────────────────────┐
40│  慧言平台（可选的网络代理）                          │
41│  https://api.huiyan-ai.cn                          │
42│                                                     │
43│  • 接收 HTTP POST 请求                              │
44│  • 验证用户配额和权限                                │
45│  • 原样转发到 Anthropic                             │
46│  • 不修改请求内容                                    │
47│  • 不做任何代码分析                                  │
48└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
49                    │
50                    │ 转发请求
51                    │
52                    ↓
53┌─────────────────────────────────────────────────────┐
54│  Anthropic Claude API                              │
55│  https://api.anthropic.com/v1/messages             │
56│                                                     │
57│  接收到的请求内容：                                  │
58│  {                                                  │
59│    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",          │
60│    "messages": [{                                   │
61│      "role": "user",                                │
62│      "content": """                                 │
63│        项目结构：[...]                               │
64│        依赖关系：[...]                               │
65│        相关代码：[...]                               │
66│        用户问题：解释 AccessManager 的作用            │
67│      """                                            │
68│    }]                                               │
69│  }                                                  │
70│                                                     │
71│  Claude Sonnet 4.5 模型处理：                        │
72│  • 阅读提供的上下文                                  │
73│  • 理解 AccessManager 的代码                        │
74│  • 生成解释性回答                                    │
75└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
76                    │
77                    │ 返回生成的回答
78                    │
79                    ↓
80           慧言平台（转发响应）
81                    │
82                    ↓
83           Claude Code CLI
84                    │
85                    ↓
86        展示在用户终端
87
查看 Claude Code 源码
1# Claude Code 是开源的（部分）
2# 可以查看其本地处理逻辑
3
4git clone https://github.com/anthropics/claude-code
5cd claude-code
6# 查看代码索引和依赖分析的实现
7

总结

关键要点

  1. Claude Sonnet 4.5 模型本身没有项目级理解能力 ✅
    • 它只是一个语言模型
    • 处理输入的文本，生成输出的文本
  2. 项目级理解 100% 在本地 Claude Code CLI 实现 ✅
    • 代码索引
    • 依赖分析
    • AST 解析
    • 语义搜索
    • 上下文管理
  3. 不存在独立的"Claude Code 服务端" ✅
    • Claude Code CLI 直接调用标准 Claude API
    • 慧言平台等只是网络代理
    • 所有智能处理在本地完成
  4. ccswitch 只是配置工具 ✅
    • 管理环境变量
    • 切换 API 提供商
    • 不参与代码分析

类比理解

Claude Code 就像一个"研究助理 + 作家"的组合：

1研究助理（Claude Code CLI - 本地）
2  ↓
31. 翻遍图书馆（扫描项目）
42. 找出相关书籍（依赖分析）
53. 做摘要笔记（提取上下文）
64. 整理成报告（构建提示词）
7  ↓
8交给作家（Claude 模型 - 云端）
9  ↓
10作家阅读报告，写出文章（生成回答）
11

核心结论：Claude Code 的"魔法"在于本地智能处理，而不是模型本身的能力。您对技术的质疑完全正确，这份文档正是基于这个深刻的技术洞察整理而成。

《Claude Code 深度解析：架构、工作原理与常见误解》 是转载文章，点击查看原文。

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