这篇文章结合一个完整的前后端 RAG 项目实践，讲清楚 CLAUDE.md 到底该怎么写：什么内容必须放，什么内容绝对不能放，最后给一份可直接复用的完整示例。

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此篇的学习笔记来自于B站强哥学编程，记录了关键的代码片段和知识整理，方便后续对相应知识点的复习，这一篇是RAG的关键LangChain代码。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过从外部知识库检索相关信息，增强大语言模型的生成能力，从而提供更准确、更相关的回答。此篇使用的LangChain版本是1.x，于2026年4月。

简单介绍OpenClaw核心八大 MD 文件，soul.md, identity.md, user.md, memory.md, agents.md, bootstrap.md, skill.md, heartbeat.md。

目前不清楚这个问题是从哪个版本开始的。所以我把版本回退到了2026年4月1日的版本，因为我看视频教程，教程是在4月8日发布的，所以查看了下github的release记录，4月1日的版本是0.5.1，回退到这个版本，问题解决。本文撰写时间是2026年5月18日，目前langchain deepagent的版本为0.6.1。所以使用pip直接install deepagents的默认版本，大概率会遇

LangChain的DeepAgents已经发布有段时间了，最近的几个版本基本覆盖了大多数智能体都应该有的功能。本笔记基于 LangChain 的 DeepAgents 框架，演示如何构建了一个具有角色扮演能力的 AI 助手，并集成了自定义技能系统。以此方便后续的knowledge review以及vibe coding的reference。

前后端分离项目中，传统的Session登录需要服务端存储会话信息，存在**服务器集群无法共享、扩展性差**的问题。而JWT作为目前最主流的无状态登录鉴权方案，彻底解决了这个痛点。本文分为三部分：零基础看懂JWT底层原理、FastAPI后端极简实现登录签发令牌、Vue3前端单文件对接登录鉴权，**所有代码极致精简，无数据库、无冗余业务逻辑**，纯核心功能方便新手快速理解原理。

OpenClaw 的梦境（Dreaming） 是一套模仿人类睡眠的后台记忆自动巩固系统，核心是把短期对话、任务记录，筛选、反思、评分后，把高价值内容固化为长期记忆，让 AI 智能体越用越懂你、上下文不丢失。此篇通过一个可对照的实例，模拟 OpenClaw 梦境流程，观察memory和dream两个文件，帮助我们看懂龙虾到底是咋做梦的。

MAF (Microsoft Agent Framework) 是微软用于构建 AI 智能体 (Agent) 的开发框架；Microsoft Foundry 是基于 Azure 的企业级 AI 开发与运营平台。两者紧密配合：MAF 负责开发智能体逻辑，Foundry 负责部署、托管与运维。学习LangChain的相关文档好久了，今天决定看下微软这边相应的解决方案。查了下Foundry是支持本地部署