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
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！
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code CLI │
│ (本地工具 - 项目理解的"大脑") │
│ │
│ ✅ 扫描项目结构 │
│ ✅ 构建文件依赖图 │
│ ✅ 语义搜索和索引 │
│ ✅ 智能上下文管理 │
│ ✅ 上下文窗口优化 │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│
│ 发送精心构造的提示词（含项目上下文）
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Sonnet 4.5 模型 │
│ (claude-sonnet-4-5-20250929) │
│ │
│ ❌ 纯粹的语言模型 │
│ ❌ 没有项目级理解能力 │
│ ❌ 只能处理输入的文本 │
│ ✅ 基于提供的上下文生成回答 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘架构解析
1. Claude Code 的五大核心能力
✅ 全部在本地 Claude Code CLI 实现
python
class ClaudeCodeCLI:
"""Claude Code CLI 的核心架构（简化版）"""
def __init__(self):
# 所有这些组件都在您的本地电脑运行
self.code_indexer = CodeIndexEngine() # 1️⃣ 代码索引引擎
self.dependency_analyzer = DependencyAnalyzer() # 2️⃣ 依赖分析器
self.ast_parser = ASTParser() # 3️⃣ AST 解析器
self.semantic_search = SemanticSearch() # 4️⃣ 语义搜索系统
self.context_manager = ContextManager() # 5️⃣ 上下文管理器1️⃣ 代码索引引擎（类似 LSP）
python
def index_project(self, project_path):
"""
扫描整个项目并建立索引
- 识别所有代码文件
- 提取类、函数、变量定义
- 建立符号表
"""
for file in scan_directory(project_path):
symbols = extract_symbols(file)
self.index[file] = symbols2️⃣ 依赖关系分析器
python
def analyze_dependencies(self, files):
"""
静态分析代码依赖
- 解析 import/require 语句
- 构建模块依赖图
- 识别循环依赖
"""
dependency_graph = {}
for file in files:
imports = parse_imports(file)
dependency_graph[file] = imports
return dependency_graph3️⃣ AST 解析器
python
def parse_code_structure(self, file):
"""
抽象语法树解析
- 理解代码结构
- 识别函数调用关系
- 提取业务逻辑
"""
ast = parse_to_ast(file)
return extract_structure(ast)4️⃣ 语义搜索系统
python
def semantic_search(self, query, files):
"""
基于向量嵌入的语义搜索
- 将代码转换为向量
- 计算相似度
- 返回最相关的代码片段
"""
query_embedding = embed(query)
file_embeddings = {f: embed(content) for f, content in files.items()}
similarities = {
f: cosine_similarity(query_embedding, emb)
for f, emb in file_embeddings.items()
}
return sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)5️⃣ 上下文管理器
python
def build_optimal_context(self, relevant_files, max_tokens=100000):
"""
智能选择和组织上下文
- Token 预算分配
- 优先级排序
- 上下文压缩
"""
context = []
total_tokens = 0
for file, priority in sorted(relevant_files, key=lambda x: x[1], reverse=True):
file_tokens = count_tokens(file)
if total_tokens + file_tokens <= max_tokens:
context.append(file)
total_tokens += file_tokens
return self.format_context(context)2. 完整的工作流程
python
def process_user_query(self, query):
"""Claude Code 处理用户查询的完整流程"""
# ===== 步骤 1-5：全部在本地完成 =====
# 1. 扫描项目（本地）
project_files = self.scan_project()
# 2. 构建依赖图（本地）
dependency_graph = self.dependency_analyzer.analyze(project_files)
# 3. 解析代码结构（本地）
ast_trees = self.ast_parser.parse_all(project_files)
# 4. 语义搜索相关文件（本地）
relevant_files = self.semantic_search.find(query, project_files)
# 5. 构建最优上下文（本地）
optimal_context = self.context_manager.build_context(
relevant_files,
dependency_graph,
max_tokens=200000
)
# ===== 步骤 6：构建提示词 =====
prompt = f"""
项目结构：
{self.format_project_structure()}
文件依赖关系：
{self.format_dependency_graph(dependency_graph)}
相关代码片段：
{optimal_context}
用户问题：
{query}
请基于以上项目上下文回答问题。
"""
# ===== 步骤 7：调用云端 API =====
# 这一步只是发送文本到 Claude API
response = self.call_claude_api(prompt)
return response
def call_claude_api(self, prompt):
"""
调用 Claude API（可能通过慧言平台等中转）
注意：这里发送的只是纯文本！
API 端点由环境变量决定（可能是慧言平台）
"""
api_endpoint = os.getenv(
"ANTHROPIC_BASE_URL",
"https://api.anthropic.com"
)
response = requests.post(
f"{api_endpoint}/v1/messages",
json={
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 4096
}
)
return response.json()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：
项目结构：
项目路径：/path/to/ecommerce-project
文件总数：55 个 Java 文件
主要包：
- com.example.auth (认证模块)
- com.example.user (用户模块)
- com.example.product (产品模块)
核心文件列表：
src/
└── com/example/
├── auth/
│ ├── AccessManager.java
│ ├── LoginController.java
│ └── PermissionFilter.java
├── user/
│ └── UserService.java
└── product/
└── ProductController.java
文件依赖关系图：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ AccessManager.java │
│ - login(username, password): boolean │
│ - logout(sessionId): void │
│ - checkPermission(userId, resource): bool │
└────────────────┬────────────────────────────┘
│
│ 被以下文件导入/依赖：
├─→ LoginController.java
├─→ UserService.java
└─→ PermissionFilter.java
详细依赖信息：
1. LoginController.java
位置：src/com/example/auth/LoginController.java
导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
使用方式：
```java
private AccessManager accessManager = new AccessManager();
public void handleLogin(String username, String password) {
boolean success = accessManager.login(username, password);
// ...
}
2. UserService.java
位置：src/com/example/user/UserService.java
导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
使用方式：调用 checkPermission() 验证用户权限
3. PermissionFilter.java
位置：src/com/example/auth/PermissionFilter.java
导入语句：import com.example.auth.AccessManager;
使用方式：在请求过滤器中验证权限
用户问题：
AccessManager.java 被哪些文件依赖？
请基于以上项目上下文信息回答。Claude 模型的回答：
根据项目依赖关系分析，AccessManager.java 被以下 3 个文件依赖：
1. **LoginController.java**
- 位置：src/com/example/auth/LoginController.java
- 使用目的：处理用户登录逻辑
- 调用方法：login(username, password)
2. **UserService.java**
- 位置：src/com/example/user/UserService.java
- 使用目的：验证用户权限
- 调用方法：checkPermission(userId, resource)
3. **PermissionFilter.java**
- 位置：src/com/example/auth/PermissionFilter.java
- 使用目的：请求过滤和权限验证
- 调用方法：checkPermission(userId, resource)
AccessManager 是项目的核心认证组件，被认证和用户管理模块广泛使用。常见误解
❌ 误解 1：存在独立的"Claude Code 服务端"
错误认知：
Claude Code CLI → 慧言平台 → Claude Code 服务端 → 大语言模型
↑
这个不存在！实际情况：
Claude Code CLI → 慧言平台（可选） → Claude API（直接）
↑ ↑
所有项目理解 只是语言模型
在这里完成
本地 Claude Code CLI：
├── 扫描项目文件 ← 在您的电脑
├── 分析依赖关系 ← 在您的电脑
├── 构建依赖图 ← 在您的电脑
├── 智能选择上下文 ← 在您的电脑
└── 构造提示词 ← 在您的电脑
↓
发送到云端（只是文本）❌ 误解 2：慧言平台是智能中间层
实际情况：
慧言平台（只是代理）：
├── 接收请求
├── 验证配额
├── 原样转发 ← 不做任何代码分析
└── 返回响应技术细节
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
python
# ccswitch 做的事情
class CCSwitch:
"""ccswitch 只是配置管理工具"""
def configure_api(self, provider):
"""
设置 API 配置
- 设置环境变量
- 管理 API Key
- 切换服务提供商
"""
if provider == "huiyan":
os.environ["ANTHROPIC_BASE_URL"] = "https://api.huiyan-ai.cn"
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-huiyan-key"
elif provider == "official":
os.environ["ANTHROPIC_BASE_URL"] = "https://api.anthropic.com"
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-anthropic-key"
def test_connection(self):
"""测试 API 连接"""
pass3. 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：
bash
# ccswitch 在安装/配置时设置了系统环境变量
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.huiyan-ai.cn
ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here
# 这些环境变量在卸载 ccswitch 后依然存在！
# Claude Code CLI 读取这些环境变量，所以仍然能工作验证方法：
bash
# 方法 1：查看环境变量
echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
echo %ANTHROPIC_API_KEY%
# 方法 2：使用 Python 脚本检查
python check_claude_config.py输出示例：
[OK] ANTHROPIC_BASE_URL = https://api.huiyan-ai.cn
供应商: 慧言平台4. 完整的调用链
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户在终端输入 │
│ $ claude analyze "解释 AccessManager 的作用" │
└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code CLI（本地进程） │
│ │
│ 步骤 1: 扫描项目目录 │
│ - 找到 55 个 .java 文件 │
│ - 识别项目结构 │
│ │
│ 步骤 2: AST 解析 │
│ - 解析 AccessManager.java │
│ - 提取类定义、方法签名 │
│ │
│ 步骤 3: 依赖分析 │
│ - 发现被 3 个文件导入 │
│ - 构建依赖关系图 │
│ │
│ 步骤 4: 语义搜索 │
│ - 搜索与"AccessManager 作用"相关的代码 │
│ - 选择最相关的 10 个文件 │
│ │
│ 步骤 5: 上下文构建 │
│ - 整合项目结构 + 代码内容 + 依赖关系 │
│ - 优化到 50,000 tokens │
│ │
│ 步骤 6: 提示词构造 │
│ - 生成完整的提示词文本 │
│ │
│ 输出: 一个包含所有上下文的长文本 │
└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
│ 读取环境变量配置
│ ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.huiyan-ai.cn
│
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 慧言平台（可选的网络代理） │
│ https://api.huiyan-ai.cn │
│ │
│ • 接收 HTTP POST 请求 │
│ • 验证用户配额和权限 │
│ • 原样转发到 Anthropic │
│ • 不修改请求内容 │
│ • 不做任何代码分析 │
└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
│ 转发请求
│
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Anthropic Claude API │
│ https://api.anthropic.com/v1/messages │
│ │
│ 接收到的请求内容： │
│ { │
│ "model": "claude-sonnet-4-5-20250929", │
│ "messages": [{ │
│ "role": "user", │
│ "content": """ │
│ 项目结构：[...] │
│ 依赖关系：[...] │
│ 相关代码：[...] │
│ 用户问题：解释 AccessManager 的作用 │
│ """ │
│ }] │
│ } │
│ │
│ Claude Sonnet 4.5 模型处理： │
│ • 阅读提供的上下文 │
│ • 理解 AccessManager 的代码 │
│ • 生成解释性回答 │
└───────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
│ 返回生成的回答
│
↓
慧言平台（转发响应）
│
↓
Claude Code CLI
│
↓
展示在用户终端查看 Claude Code 源码
bash
# Claude Code 是开源的（部分）
# 可以查看其本地处理逻辑
git clone https://github.com/anthropics/claude-code
cd claude-code
# 查看代码索引和依赖分析的实现总结
关键要点
-
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
-
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
-
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
-
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：
研究助理（Claude Code CLI - 本地）
↓
1. 翻遍图书馆（扫描项目）
2. 找出相关书籍（依赖分析）
3. 做摘要笔记（提取上下文）
4. 整理成报告（构建提示词）
↓
交给作家（Claude 模型 - 云端）
↓
作家阅读报告，写出文章（生成回答）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。