anthropic-expert

Anthropic 专家

概述

anthropic-expert 提供关于 Anthropic 所有产品、功能和集成方式的全面专业知识。它涵盖 6 个主要产品领域，包含完整文档、100 多项功能、代码示例和跨产品集成模式。

用途：为所有 Anthropic 产品和能力提供一站式知识库

覆盖范围（Anthropic 生态系统的 100%）：

• 6 款产品：Claude Models、Claude API、Python SDK、Agent SDK、Claude Code、MCP
• 100 多项功能：所有 API 功能、SDK 能力、Agent 概念、Claude Code 主题
• 44 个 Claude Code 主题：完整的命令行文档
• 所有 SDK：用于 API 和 Agent 开发的 Python + TypeScript SDK
• 所有工具：10 多种内置工具 + 自定义工具创建
• 管理：工作区、用量跟踪、成本、安全、合规

包含内容：

• 包含示例的完整功能文档
• 所有主要功能的代码片段（50 多个示例）
• 跨产品集成模式
• 来自官方文档的最佳实践
• 可搜索的参考资料（search-docs.py）
• 更新跟踪（由 anthropic-docs-updater 维护）

6 项能力

能力 1：Claude Models 与 API 专业知识

涵盖内容：

• 所有 Claude 模型（Sonnet 4.5、Opus 4.1、Haiku 4.5、旧版模型）
• 完整的 Messages API（端点、参数、流式传输）
• 所有 API 功能：Prompt Caching、Extended Thinking、Citations、Memory、Vision、PDF、Context Editing
• 工具生态系统：Bash、代码执行、计算机使用、网络搜索、MCP 连接器、Memory 工具
• Files API：上传、管理和引用文档
• Skills API：Anthropic 管理的技能（Office 套件）+ 自定义技能
• Message Batches：异步处理，成本降低 50%
• Admin API：组织、工作区、成员、API 密钥、用量、成本

何时使用此能力：

• 使用 Claude API 构建应用
• 实现 API 功能（流式传输、缓存、工具调用）
• 使用高级功能（Extended Thinking、Citations、Memory）
• 处理图像或 PDF
• 管理成本和用量
• 构建 RAG 应用
• 集成外部工具

快速导航：

• 模型概览：参见 references/claude-api-complete.md - Models 部分
• 流式传输：参见 references/claude-api-complete.md - Streaming 部分
• Prompt Caching：参见 references/claude-api-complete.md - Prompt Caching 部分
• 工具：参见 references/claude-api-complete.md - Tools 部分
• Admin API：参见 references/claude-api-complete.md - Admin API 部分

主要功能速查：

功能	作用	优势	可用性
Prompt Caching	缓存常用提示词	成本降低 90%，延迟降低 85%	所有模型
Extended Thinking	展示推理过程	提升复杂推理能力	Opus 4.1、Sonnet 4.5
Citations	以来源为依据	提供可信的回答	所有模型
Memory	持久化上下文	长期任务感知	所有模型
Vision	处理图像	多模态应用	所有模型
PDF Support	解析 PDF	文档处理	所有模型
Message Batches	异步处理	成本降低 50%	所有模型
Files API	上传一次，重复使用	高效处理文档	Beta
Skills API	扩展能力	Office 文档、自定义技能	Beta

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能力 2：Python SDK 用法

涵盖内容：

• 安装与设置（pip install anthropic）
• 同步客户端用法（基本模式）
• 异步客户端用法（集成 asyncio）
• 流式响应（服务器发送事件）
• 工具使用集成（函数调用）
• 提示词缓存 SDK 集成
• 批处理（异步请求）
• 文件管理（通过 SDK 使用 Files API）
• 错误处理（异常、重试、超时）
• 配置（API 密钥、设置）
• 类型安全（类型支持）
• 30 多个代码示例

适用场景：

• Python 应用开发
• 将 Claude 集成到 Python 项目中
• 需要使用 async/await 模式
• 类型安全的 Claude 集成
• 生产环境中的 Python 应用

快速导航：

• 安装：references/python-sdk-reference.md - 安装部分
• 基本用法：references/python-sdk-reference.md - 基本用法
• 流式处理：references/python-sdk-reference.md - 流式处理部分
• 工具使用：references/python-sdk-reference.md - 工具使用部分

快速入门示例：

import anthropic

# Initialize client
client = anthropic.Anthropic(api_key="your_api_key")

# Create message
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude!"}]
)

print(message.content)

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能力 3：Agent SDK 专业知识

涵盖内容：

• Agent SDK 概览（Python + TypeScript）
• 安装（claude-agent-sdk）
• Agent（创建、配置、部署）
• 子 Agent（.claude/agents/、组合模式）
• Agent 技能（.claude/skills/、可复用能力）
• 工具（内置生态系统 + 自定义工具创建）
• 会话（多轮对话、状态管理）
• 权限（精细化访问控制）
• 流式模式（单次与流式）
• Hooks（.claude/settings.json、事件驱动自动化）
• 斜杠命令（内置 + 自定义命令）
• 插件（可编程扩展，Beta）
• 系统提示词（Agent 指令）
• MCP 集成（Agent 中的协议支持）
• 成本跟踪（费用监控）
• 托管（部署模式）
• 用例（编码 Agent、业务 Agent）
• 25 个以上代码示例

适用场景：

• 构建 AI Agent
• 创建自主系统
• Agent 组合（子 Agent）
• 可复用的 Agent 能力（技能）
• 生产环境中的 Agent 部署
• 自定义工具集成
• 基于会话的应用

快速导航：

• Agent：references/agent-sdk-complete.md - Agent 部分
• 子 Agent：references/agent-sdk-complete.md - 子 Agent 部分
• 技能：references/agent-sdk-complete.md - Agent 技能部分
• 工具：references/agent-sdk-complete.md - 工具部分
• 部署：references/agent-sdk-complete.md - 托管部分

核心概念：

概念	描述	存储位置	用例
Agent	用于执行任务的专用 AI	代码/配置	自定义助手
子 Agent	委派任务的专业 Agent	.claude/agents/*.md	任务委派
Agent 技能	可复用能力	.claude/skills/*	能力共享
工具	外部集成	Agent 配置	API/服务调用
会话	多轮对话	会话状态	持久交互
Hooks	事件自动化	.claude/settings.json	验证、工作流
斜杠命令	自定义命令	.md 文件	快捷操作
插件	可编程扩展	插件代码	自定义功能

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能力 4：Claude Code 精通

涵盖内容（全部 44 篇文档）：

入门：

• 概览（功能、Unix 哲学）
• 快速入门（8 步设置指南）
• 常见工作流（代码库分析、调试、重构、测试、Git 集成）
• 网页版 Claude Code（云端执行）

使用 Claude Code 构建：

• 子 Agent（用于委派任务的专用 AI Agent）
• 插件（通过自定义代码扩展功能）
• 技能（创建可复用的 Agent 能力）
• 输出样式（自定义响应格式）
• Hooks 指南（事件驱动的自动化与验证）
• 无头模式（不使用终端 UI 的基于 API 集成）
• GitHub Actions（CI/CD 工作流自动化）

部署与 CI/CD：

• GitLab CI/CD（流水线集成）
• MCP（模型上下文协议服务设置）
• 迁移指南（版本升级说明）
• 故障排除（常见问题与解决方案）
• 第三方集成（企业提供商策略）
• Amazon Bedrock（AWS 模型访问）
• Google Vertex AI（GCP 模型设置）
• 网络配置（代理、证书管理）

管理：

• LLM 网关（LiteLLM 路由配置）
• DevContainer（容器化开发）
• 沙盒（安全隔离）
• 设置（跨平台安装）
• IAM（身份验证与权限）
• 安全（威胁防护、最佳实践）
• 数据使用（隐私政策、遥测）
• 使用情况监控（指标收集）
• 成本（费用跟踪与优化）

配置：

• 分析（团队使用指标）
• 插件市场（分发和发现插件）
• 设置（配置文件与优先级）
• VS Code（扩展设置）
• JetBrains（基于 IntelliJ 的 IDE 插件）
• 终端配置（Shell 自定义）
• 模型配置（模型选择与缓存）
• 记忆（持久化上下文管理）

参考：

• 状态栏（创建自定义状态栏）
• CLI 参考（命令语法和标志）
• 交互模式（键盘快捷键、编辑）
• 斜杠命令（内置和自定义命令）
• 检查点（会话状态管理）
• Hooks（高级 Hook 配置）

其他：

• 插件参考（插件架构和结构）
• 法律与合规（许可、BAA）

何时使用此能力：

• 使用 Claude Code CLI 进行开发
• 创建自定义技能
• 构建子 Agent
• 开发插件
• 集成 CI/CD
• 企业级部署
• 配置 Claude Code
• 排查问题

快速导航：

• 所有主题：references/claude-code-reference.md（按类别整理）
• 特定功能：使用搜索：python scripts/search-docs.py "hooks"

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能力 5：MCP 集成

涵盖内容：

• 模型上下文协议规范
• MCP 服务开发（创建自定义服务）
• MCP 客户端集成（连接到服务）
• 工具创建（构建 MCP 工具）
• 安全最佳实践（保护 MCP 集成）
• 跨产品集成（API MCP 连接器、Agent SDK MCP、Claude Code MCP）
• 常见 MCP 服务（Slack、GitHub、Google Drive、Jira、Asana）
• 自定义 MCP 服务示例

何时使用此能力：

• 将 Claude 连接到外部服务
• 构建自定义 MCP 服务
• 与企业工具集成（Slack、Jira 等）
• 创建自定义工具生态系统
• 扩展 Claude 的能力

快速导航：

• MCP 概览：references/mcp-integration-guide.md - 协议概览
• 服务开发：references/mcp-integration-guide.md - 服务开发
• 示例：references/mcp-integration-guide.md - 示例部分

产品中的 MCP：

• Claude API：MCP 连接器工具（Beta）——从 API 调用 MCP 服务
• Agent SDK：内置 MCP 集成——Agent 可以使用 MCP 服务
• Claude Code：原生 MCP 支持——通过配置连接到服务

能力 6：管理与企业

涵盖内容：

• 工作区（创建、管理、整理项目）
• API 密钥管理（创建、轮换、保护）
• 组织成员（添加、移除、角色、权限）
• 用量跟踪（令牌计数、请求指标、分析）
• 成本管理（费用跟踪、优化、预算）
• IAM（身份验证方法、权限模型）
• 安全（威胁防护、数据加密、合规性）
• 合规性（医疗保健领域的 BAA、法律要求）
• Admin API（以编程方式进行管理）
• 所有管理操作的代码示例

使用此能力的场景：

• 企业部署
• 团队／组织管理
• 成本跟踪与优化
• 安全配置
• 合规性要求（医疗保健、金融）
• 以编程方式进行管理

快速导航：

• 完整指南：references/administration-reference.md
• 特定主题：搜索：python scripts/search-docs.py "workspaces"

Admin API 快速参考：

操作	端点	使用场景
获取组织信息	GET /v1/organization	组织详情
列出成员	GET /v1/organization/members	团队管理
创建工作区	POST /v1/organization/workspaces	项目整理
获取用量	GET /v1/organization/usage	令牌跟踪
获取成本	GET /v1/organization/costs	费用监控
管理密钥	POST /v1/organization/api_keys	密钥创建

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集成场景

场景 1：API 开发 → 生产部署

使用场景：通过 API 进行开发，并部署为 Agent

工作流：

1. 开发（Claude API + Python SDK）：

   • 使用 Python SDK 进行开发
   • 使用 API 功能（流式传输、缓存、工具）实现
   • 使用 API 客户端进行本地测试

2. 创建 Agent（Agent SDK）：

   • 将 API 应用转换为 Agent
   • 使用 Agent SDK 进行部署
   • 添加会话管理和权限

3. 生产环境（Agent 托管）：

   • 使用托管模式部署 Agent
   • 通过成本跟踪进行监控
   • 使用 Admin API 进行管理

使用的产品：Claude API → Python SDK → Agent SDK 参见：references/integration-patterns.md - API 转 Agent 模式

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场景 2：本地开发 → 云端部署

使用场景：使用 Claude Code 在本地开发，并部署到生产环境

工作流：

1. 本地开发（Claude Code）：

   • 使用 Claude Code CLI 进行本地开发
   • 创建技能、子 Agent、插件
   • 在本地测试工作流

2. 调整（Agent SDK）：

   • 将 Claude Code 技能转换为 Agent SDK 技能
   • 调整子 Agent 以用于生产环境
   • 添加生产工具

3. 部署：

   • 使用 Agent SDK 托管部署 Agent
   • 使用 MCP 进行外部集成
   • 使用 Admin API 进行监控

使用的产品：Claude Code → Agent SDK → MCP 参见：references/integration-patterns.md - Claude Code 转生产环境模式

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场景 3：RAG 应用

使用场景：构建检索增强生成系统

工作流：

1. 文档管理（Files API）：

   • 通过 Files API 上传文档
   • 管理文档库

2. 搜索集成（搜索结果 + 引用）：

   • 向 Claude 提供搜索结果
   • 启用引用以提供依据

3. 查询处理（Messages API）：

   • 发送包含文档上下文的查询
   • 获取带引用的回复

使用的产品：Files API + 搜索结果 + 引用 参见：references/integration-patterns.md - RAG 流水线模式

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场景 4：MCP 无处不在

用例：在所有产品中集成外部服务

Claude API 中的 MCP：

• 使用 MCP 连接器工具（Beta）
• 从 API 请求中调用 MCP 服务
• 示例：{"type": "mcp_connector", "server": "slack"}

Agent SDK 中的 MCP：

• 内置 MCP 集成
• Agent 可直接访问 MCP 服务
• 在 Agent 设置中配置

Claude Code 中的 MCP：

• 原生支持 MCP
• 通过 .claude/mcp-servers 配置连接
• 自动发现工具

使用的产品：跨 API、Agent SDK、Claude Code 使用 MCP
参见：references/mcp-integration-guide.md - 跨产品集成

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最佳实践

1. 选择合适的产品

适用于 Claude API 的场景：

• 需要直接集成 API
• 开发自定义应用
• 需要最大灵活性
• 由你管理基础设施

适用于 Python SDK 的场景：

• Python 应用
• 需要类型安全
• 需要 Async/await 模式
• 需要简化 API 访问

适用于 Agent SDK 的场景：

• 构建自主 Agent
• 基于会话的应用
• 需要子 Agent 或 Agent 组合
• 部署生产环境中的 Agent

适用于 Claude Code 的场景：

• 基于终端的开发
• 创建本地技能/Agent
• 快速原型设计
• 提高开发者效率

2. 优化成本

提示词缓存（降低 90% 成本）：

• 缓存系统提示词和长文档
• 标准：5 分钟 TTL（适用于大多数用例）
• 延长：1 小时 TTL（适用于访问频率很高的场景）

消息批处理（降低 50% 成本）：

• 用于异步/批处理
• 适用于后台作业和批量操作

模型选择：

• Haiku 4.5：速度快、成本低（适用于简单任务）
• Sonnet 4.5：平衡（适用于大多数用例）
• Opus 4.1：复杂推理（按需使用）

3. 利用渐进式功能

从简单开始，按需添加功能：

1. 基础 Messages API
2. 添加流式传输（改善用户体验）
3. 添加提示词缓存（节省成本）
4. 添加工具使用（外部集成）
5. 添加扩展思考（复杂推理）
6. 添加引用（增强可信度）
7. 添加记忆（长期上下文）

4. 与 MCP 集成

MCP 的优势：以标准化方式集成外部服务

跨产品使用：

• API：MCP 连接器工具
• Agent SDK：内置 MCP 集成
• Claude Code：原生支持 MCP

常见 MCP 服务：

• Slack（团队沟通）
• GitHub（代码管理）
• Google Drive（文档）
• Jira（项目管理）
• 自定义服务（你的服务）

5. 监控使用情况和成本

Admin API 跟踪：

• GET /v1/organization/usage（Token 指标）
• GET /v1/organization/costs（费用数据）
• 按工作区监控，以跟踪项目

成本优化：

• 积极使用缓存
• 选择合适的模型
• 批处理异步任务
• 使用 Admin API 进行监控

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另请参阅

有关高级主题的专项深入介绍：

• claude-opus-4-5-guide：Opus 4.5、effort 参数、模型选择和基准测试对比的综合指南
• claude-context-management：上下文编辑策略（服务端清除、客户端压缩），以及用于无限对话的记忆工具集成
• claude-advanced-tool-use：工具搜索（10,000+ 个工具）、编程式调用，以及面向生产系统的工具使用示例
• claude-cost-optimization：成本跟踪、投资回报率衡量、优化模式（缓存、批处理、上下文编辑、effort 调整）

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快速参考

产品导航

需要	使用产品	参阅参考文档
直接调用 Claude API	Claude API	claude-api-complete.md
使用 Python 开发	Python SDK	python-sdk-reference.md
构建自主 Agent	Agent SDK	agent-sdk-complete.md
本地 CLI 开发	Claude Code	claude-code-reference.md
连接外部服务	MCP	mcp-integration-guide.md
管理组织	Admin API	administration-reference.md
跨产品模式	集成	integration-patterns.md

功能查找器

想要的功能	产品	参考位置
流式响应	API、SDK	claude-api-complete.md - Streaming
提示词缓存	API、SDK	claude-api-complete.md - Caching
扩展思考	API、SDK	claude-api-complete.md - Extended Thinking
工具使用 / 函数调用	API、SDK、Agent	claude-api-complete.md - Tools
高级工具模式	API、SDK	claude-advanced-tool-use/SKILL.md
上下文编辑与压缩	API、SDK	claude-context-management/SKILL.md
视觉 / 图像处理	API、SDK	claude-api-complete.md - Vision
PDF 处理	API、SDK	claude-api-complete.md - PDF Support
Opus 4.5 与 effort 参数	API、SDK	claude-opus-4-5-guide/SKILL.md
子 Agent	Agent SDK	agent-sdk-complete.md - Subagents
Agent 技能	Agent SDK、Claude Code	agent-sdk-complete.md - Skills
钩子	Agent SDK、Claude Code	agent-sdk-complete.md - Hooks
斜杠命令	Agent SDK、Claude Code	agent-sdk-complete.md - Slash Commands
MCP 集成	API、Agent SDK、Claude Code	mcp-integration-guide.md
成本跟踪与投资回报率	Admin API、Agent SDK	claude-cost-optimization/SKILL.md
成本优化策略	所有产品	claude-cost-optimization/SKILL.md

搜索说明

快速查找任何内容：

# Search across all references
python scripts/search-docs.py "prompt caching"

# Search specific product
python scripts/search-docs.py "streaming" --product "Python SDK"

# Find code examples
python scripts/search-docs.py "example" --type code

搜索结果包括：

• 参考文件名
• 章节位置
• 相关摘录
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最新模型（2025）

模型	最适用于	上下文	功能
Sonnet 4.5	通用场景，均衡表现	200k-1M	扩展思考，所有功能
Opus 4.1	复杂推理、分析	200k	混合思考，扩展推理
Haiku 4.5	速度、效率、成本	200k	快速响应，经济高效

常见工作流

1. 简单 API 调用：

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt"}]
)

2. 流式响应：

with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

3. 工具使用：

tools = [{"name": "get_weather", "description": "Get weather for location", ...}]
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in SF?"}]
)

4. 提示词缓存：

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "System prompt...",
             "cache_control": {"type": "ephemeral"}}
        ]
    }
]

文档结构

anthropic-expert/
├── SKILL.md - This file (overview, capabilities, quick ref)
├── references/
│   ├── claude-api-complete.md - Models, API, all features
│   ├── python-sdk-reference.md - Python SDK complete guide
│   ├── agent-sdk-complete.md - Agent SDK comprehensive
│   ├── claude-code-reference.md - All 44 Claude Code topics
│   ├── mcp-integration-guide.md - MCP across products
│   ├── administration-reference.md - Admin, costs, security
│   ├── integration-patterns.md - Cross-product usage
│   └── changelog.md - Version history, updates
├── scripts/
│   └── search-docs.py - Search all references
└── README.md - Quick start, navigation guide

覆盖总量：约 8,400 行全面的 Anthropic 专业知识

更新跟踪

最后更新：2025-11-07（初始构建） 下次更新：使用 anthropic-docs-updater 技能检查并应用更新 更新日志：查看 references/changelog.md 了解版本历史

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