Собственный Claude Code

На этом этапе вы добавите обнаружение вызовов инструментов и выполнение вызова Read.

Вызовы инструментов

Если LLM решает воспользоваться инструментом, ответное сообщение содержит массив tool_calls.

Пример ответа:

{
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": null,
        "tool_calls": [
          {
            "id": "call_abc123",
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "Read",
              "arguments": "{\"file_path\": \"/path/to/file.txt\"}"
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "tool_calls"
    }
  ]
}

Основные поля, которые нужно обработать:

• choices: список сгенерированных ответов. В этой задаче в нём всегда будет ровно один вариант.
• tool_calls: массив запрошенных вызовов инструментов.
  • id: уникальный идентификатор вызова.
  • type: тип вызова (для инструментов всегда "function").
  • function: сведения о функции:
    • name: имя вызываемой функции (например, "Read").
    • arguments: JSON-строка с параметрами функции.

На этом этапе вы выполните один вызов инструмента Read.

Выполнение инструмента Read

Обнаружив массив tool_calls в ответе:

1. Извлеките вызов: возьмите сообщение из первого варианта ответа, затем первый вызов из массива tool_calls.
2. Прочитайте имя функции: определите по нему, какой инструмент нужно выполнить.
3. Разберите аргументы: распарсите JSON-строку аргументов, чтобы получить параметры.
4. Выполните инструмент: программа должна выполнить запрошенное действие. Для Read используйте библиотеку работы с файловой системой вашего языка и прочитайте файл по указанному file_path.
5. Выведите результат: напечатайте результат выполнения инструмента. Для Read выведите исходное содержимое файла прямо в stdout — без подписей и форматирования.

На предыдущих этапах вы сразу печатали содержимое сообщения в stdout. Теперь ответ модели может содержать вызовы инструментов, поэтому печатайте содержимое сообщения только тогда, когда в ответе нет массива tool_calls.

Проверки

Тестирующая система создаст файл (например, apple.py) и запустит программу так:

$ ./your_program.sh -p "What is the content of apple.py? Print exact file contents without backticks."
<file contents>

Она проверит, что:

• При запросе вызова Read вывод в точности совпадает с содержимым файла.
• Если LLM не запрашивает инструмент, вывод содержит её текстовый ответ.
• Программа завершается с кодом 0.

Примечания

• На следующих этапах вы будете отправлять результат инструмента обратно модели, а не печатать его. Это станет частью «цикла агента», на котором построен Claude Code.
• На этом этапе достаточно вывести результат первого вызова инструмента. Обработку нескольких вызовов добавим позже.
• Полное описание структуры ответа см. в спецификации OpenRouter API.