cwc-workshops设置指南一行克隆、三步配置45分钟上线你的AI Agent【免费下载链接】cwc-workshops项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cw/cwc-workshops想要亲手跑通一个能挖矿的 AI Agentcwc-workshops是 Anthropic 官方 Code with Claude 工作坊的完整开源材料合集聚焦Claude Managed Agents托管智能体实战。你只需一行命令克隆仓库完成三步基础配置就能在45 分钟内让云端 AI Agent 驱动本地 Minecraft 机器人挖出钻石或上线一个 SRE 故障排查 Agent。本指南面向新手无需深厚编程背景。一、cwc-workshops 是什么cwc-workshops 收录了 8 个由浅入深的 AI Agent 工作坊项目覆盖从配置一个 Agent到生产级多 Agent 系统的完整学习路径工作坊学什么上手难度agent-battle/ ⚔️45 分钟竞赛配置 Agent 驱动 Minecraft 机器人挖矿⭐ 最适合新手ship-your-first-managed-agent/写 7 个小函数上线 SRE 故障排查 Agent⭐⭐agents-that-remember/给 Agent 加上跨会话记忆⭐⭐eval-driven-agent-development/用评测驱动迭代 PPT 生成 Agent⭐⭐⭐agent-decomposition/技能 MCP 分解多 Agent 系统⭐⭐⭐how-we-claude-code/AI 辅助产品开发的三阶段工作流⭐⭐⭐production-ready-agent/生产级多 Agent 并购研究团队Deal Desk⭐⭐⭐⭐rightmodel/用 SKILL 审计评测集并扫描模型配置⭐⭐⭐⭐项目总览见根目录 README.md采用 Apache 2.0 协议开源。二、开始前的准备环境要求清单以最适合新手的Agent BattleAI Agent 挖矿对战为例准备工作只需 10 分钟运行时Java 17、Node 18、Python 3setup.sh 会自动检查并提示缺失项Anthropic API Key在 Anthropic 控制台的 API Keys 页面创建若你的环境已有 OAuth / 工作负载身份认证可跳过Minecraft EULA 同意工作坊会启动本地 Minecraft 服务器需先阅读并同意其用户协议 小贴士所有变量必须在启动 Claude Code之前导出进程才能继承。三、三步配置45 分钟上线你的 AI Agent步骤 1一行命令克隆 cwc-workshopsgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cw/cwc-workshops cd cwc-workshops/agent-battle进入工作坊目录后git pull还能随时获取主持人更新的赛事配置如新服务器地址。步骤 2配置环境变量在同一个终端中执行export ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-你的API密钥 export PARTICIPANT你的独特昵称 export MINECRAFT_EULAaccept赛事服务器地址和世界种子由 setup.sh 自动从.env.event读取你无需手动填写。步骤 3一键启动并运行 Agent推荐用 Claude Code 自动化安装claude --permission-mode acceptEdits在提示符中输入/cwc-setupClaude 会自动完成安装依赖、启动本地 Minecraft 服务器与机器人、连接赛事中继等全部操作首次冷启动约 90 秒之后约 25 秒。若没有 Claude Code直接运行./setup.sh效果相同只是需要你自行排查问题。看到绿色的▸ ready后正式开战python3 my_agent.py每轮运行固定5 分钟并自动上榜。打开浏览器访问http://localhost:8088/view即可看到机器人的第一视角画面、 钻石计数器和物品栏。四、快速迭代让 Agent 越玩越强上线只是开始核心乐趣在于调优修改系统提示词打开 my_agent.py编辑其中AGENT dict(...)代码块里的system字段——这就是你与 Agent 交互的全部接口30 秒快速验证不想等 5 分钟跑局执行python3 my_agent.py --eval约 30–60 秒即可在单轮决策探针上打分并告诉你哪些决策做错了完整跑局确认改好后重新运行python3 my_agent.py只有你最好的一次5 分钟成绩有效遇到故障怎么办在 Claude Code 中输入/cwc-fix或直接运行./setup.sh --restart rm -f .agent_cache.json彻底重置。常见问题与原理说明如地下视野一片蓝Cannot GET /view都记录在 agent-battle/README.md 的 Known issues 一节完整排障手册见 CLAUDE.md。五、换个赛道SRE 故障排查 Agent 玩法想体验更企业级的 Agent试试 ship-your-first-managed-agent/ 工作坊一个电商故障仪表盘 一个离线 SRE Agent 聊天面板。任务是在 agent.py 中实现 7 个函数共约 34 行每填一个函数 Agent 就多一项能力——最终它会自己在云沙箱里 grep 一份 7 万行日志调用你本机的工具拉取指标与部署记录并精准定位出肇事 commit。完整步骤见该目录 README.md。六、常见问题 FAQQ1提示 Cannot GET /view 怎么办之前克隆的旧机器人占用了 8088 端口运行./setup.sh --restart即可。Q2提示 bot is not connected to the relay机器人只是暂时失去与赛事服务器的连接几秒内会自动重连若持续出现同样用./setup.sh --restart解决。Q3新终端里python3找不到依赖setup 若创建了.venv/虚拟环境Homebrew/Debian Python 常见每个新终端先执行source .venv/bin/activate。Q4可以多人同机练习吗可以。setup.sh支持INSTANCEN参数在偏移端口上启动第二套独立实例。七、总结你的 AI Agent 学习路线图cwc-workshops 的学习路径清晰可循第 1 个 45 分钟从 agent-battle/ 克隆 三步配置起步体验配置即能力的托管 Agent第 2 个 45 分钟通过 ship-your-first-managed-agent/ 理解 Managed Agents API 的完整生命周期创建 → 会话 → 流式 → 清理之后按需进阶到记忆、评测驱动与多 Agent 协作工作坊。一行克隆、三步配置、45 分钟——现在就去上线你的第一个 AI Agent 吧【免费下载链接】cwc-workshops项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cw/cwc-workshops创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考