用途
cc-sensei 面向希望让 AI 理解 Claude Code 架构、并据此构建 Agent 的开发者。它解决的典型问题是：Claude Code 源码规模庞大（约 31 万行、1250 个文件），开发者读过源码后，AI 却无法复用这些知识；或想建立知识库却被代码量劝退。该项目将源码蒸馏为结构化分析，并通过 MCP 协议提供给 AI，充当“Claude Code 首席架构师”顾问。
主要能力
项目将 Claude Code 的 31 万行源码与 1250 个文件蒸馏为 32 个核心模块、约 4 万行结构化分析，覆盖：Agent 主循环、工具系统与执行流水线、权限与安全沙箱、模型 API 与流式处理、上下文工程与压缩、文件/Shell/Git 工具、MCP 协议、Ink 渲染引擎、技能/插件、持久记忆、提示缓存中断检测、子代理与任务系统等（22 个核心模块加 10 个深化补充）。
项目建立了一条完整索引链路：自然语言 → 模块 → 设计决策 → 可复用模式 → 对应源码。接入后，AI 可自行调用工具，返回带源码引用的完整分析。
使用方式
项目提供两条安装路径：
- 选项 A：通过 npx 零安装即时试用，直接下载并运行服务器，随后按第 3 步连接 AI。
- 选项 B：克隆仓库以获得完整控制，再进行安装与构建。
构建步骤会解析 32 个模块分析、生成知识索引并编译服务器，只需执行一次。完成后应看到 module-registry.json（32 个模块）与构建成功提示。若没有 pnpm，可先运行 npm install -g pnpm。
第 3 步为连接 AI：在 MCP 客户端配置文件中加入配置片段，并把路径替换为实际克隆路径。重启客户端后即完成接入，AI 获得 6 个新技能。可对 AI 说：“Use cc-sensei to tell me how Claude Code optimizes prompt cache.”，它会自行调用工具并返回带源码引用的完整分析。
六个工具的特性
每个工具均具备：路径前缀容错（src/... 与裸路径均可接受）；结果限流（默认每节 800 字符、共 12 节，避免占满上下文窗口）；路径遍历防护（拒绝 ../../../etc/passwd 之类的攻击）；优雅降级（参数错误返回友好提示而非崩溃）。
适用场景与限制
适用于想克隆 Claude Code 整体架构、或仅借鉴其中某个设计（如为自建 Agent 增加上下文压缩）的开发者。项目自称“自食其力”，即用 Claude Code 传授的方法构建、并服务于 Claude。
高级配置允许把数据源指向其他项目，只要该项目按相同 MODULE_NOTES 模板撰写分析，Oracle 即可成为任意项目的知识服务器。路线图提及增量索引、更多分析节类型、HTTP/SSE 传输、多代码库支持等，这些属于规划内容。
限制：必须通过 MCP 客户端使用；源码路径与配置路径需正确匹配；构建需 Node/pnpm 环境；其他项目若要复用需按同一模板编写分析。仓库未提供具体收费标准、平台范围与效果承诺，相关事实暂未提供。
