17.2 代码解释器（Claude Code 风格）

引言：为什么"代码解释器"是大厂级 AI 应用的代表

Claude Code、OpenAI Code Interpreter、Cursor 等工具的核心能力是：理解代码、分析结构、找问题、自动修复、解释错误。这类系统背后依赖高级 Prompt 架构 + 工程级多阶段推理设计。

17.2.1 系统目标

目标	说明
理解用户的代码文件	单文件 & 多文件
发现错误、bug、逻辑风险	错误定位
解释代码行为与执行路径	代码解释
跨文件逻辑推理	依赖关系分析
提出重构方案	最小侵入式修复

17.2.2 核心 Prompt 模块

模块	目标
代码解析器	按语言语法理解代码，列出变量、函数、类
跨文件推理	处理导入关系、函数依赖、数据流
错误定位	语法错误、类型错误、逻辑漏洞
修复方案	Minimal, Safe, Local Fix
解释与重构	解释程序执行流程、推荐设计模式

17.2.3 工程级提示词设计

要求	说明
避免幻觉	禁止虚构任何文件、函数、变量
控制推理路径	逐文件提取→构建调用链→分析错误→生成 diff
结构化输出	必须对每一个 Prompt 使用 Schema
Few-shot 锁定风格	保证输出一致性

17.2.4 工程难点与解决方案

难点	解决方法
幻觉代码	严格限制 + Self-Check
diff 不准确	强 schema + few-shot
跨文件推理不稳定	RPC 分阶段推理
重构过度	Minimal Fix 约束

本节小结

关键要点

1. 代码解释器是最能体现 Prompt 工程能力的复杂系统
2. 需要多模块提示链、多阶段推理
3. 必须强制结构化输出、幻觉抑制、自检
4. Minimal Fix 是 Claude Code 的灵魂

代码解释器是高级实战项目，接下来我们将学习：多步骤智能工作流。