精選 Anthropic Claude Code 開發者生態系 Agent SDK MCP GitHub Actions Plugins Skills

Anthropic 開發者生態系完整地圖：24 個 Repos，一個願景

深入解析 Anthropic GitHub 組織中與 Claude 相關的公開倉庫 — Claude Code、Agent SDK、MCP、Plugins、GitHub Actions 和學習資源如何串連成一個完整的開發者平台。

• 更新於 • 15 分鐘 • 作者：Claude World

2026 年 11 月 4 日更新： skills 一節補充說明 Agent Skills 規範自 2026 年 10 月 22 日起由 Agentic AI Foundation（AAIF）管理，而倉庫裡的 spec/ 現在只指向 agentskills.io。

2026 年 10 月 21 日更新： 透過 GitHub API 重新核對整份地圖。courses 已封存、financial-services-plugins 更名為 financial-services、anthropic-cli 已正式推出為 ant、claude-code-base-action 變成鏡像倉庫，而 GitHub MCP 伺服器屬於 GitHub 而非 Anthropic。Plugin 與 quickstart 數量、Agent SDK 程式碼範例與模型 ID 均已更新為今日狀態。

打開 github.com/anthropics，你會看到超過 110 個倉庫。大部分開發者只知道其中一兩個。但表面之下，有一個精心設計的生態系，每個元件都與其他元件相連。

我花了時間把 Anthropic 組織中每一個 Claude 相關的倉庫都梳理了一遍。結論是：24 個 repos 構成了完整開發者平台的 7 個層次 — 從底層 API 存取到全自主 Agent，從本地 CLI 工具到 CI/CD 自動化，從學習資源到生產環境監控。

（這個數字是本文點名、由 Anthropic 擁有、未封存也非 fork 的現役倉庫。該組織另外還有數十個上游 fork（如 tokio、rclone）、研究論文倉庫與已封存的資料 — 那些不屬於開發者平台。）

這篇文章是我希望自己在一開始就能擁有的地圖。

全景架構

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第 7 層：學習與入門                                      │
│  cookbooks → quickstarts → prompt tutorial →            │
│  devcontainer-features                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 6 層：監控與安全                                      │
│  monitoring-guide, security-review, sandbox-runtime     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 5 層：CI/CD 自動化                                   │
│  claude-code-action, base-action                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 4 層：Plugins、Skills 與領域擴展                      │
│  plugins-official, plugins-community, skills,           │
│  knowledge-work, financial-services, claude-for-legal   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 3 層：MCP（模型上下文協議）                            │
│  claude-ai-mcp（+ GitHub 的 github-mcp-server）          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 2 層：Agent SDK（高階）                               │
│  agent-sdk-python, agent-sdk-typescript, demos          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  第 1 層：基礎層                                         │
│  anthropic-sdk-python/ts, claude-code, constitution,    │
│  anthropic-cli (ant)                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

讓我們逐層拆解。

第 1 層：基礎

anthropic-sdk-python 與 anthropic-sdk-typescript

一切從這裡開始。這是官方 REST API SDK — 與 Claude 溝通的最底層方式。

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}]
)

提供什麼： Messages API、串流回應、工具使用、批次訊息、Token 計算、檔案上傳，並支援 AWS Bedrock 和 Google Cloud’s Agent Platform。

何時使用： 你在建構一個把 Claude 當作服務呼叫的產品 — 聊天機器人、分類器、內容管線、RAG 系統。

Python 與 TypeScript 是本文後續內容的基礎，但該組織也發布了 Go、Java、Ruby、C# 與 PHP 的官方 SDK。

claude-code

旗艦產品。Claude Code 是一個住在你終端機裡的 Agentic 程式助手。它不只回答問題 — 它讀取你的檔案、撰寫程式碼、執行測試、管理 Git，並執行多步驟工作流程。

Claude Code 也是 Agent SDK 底層的執行引擎。當你安裝 Agent SDK 時，它會捆綁 Claude Code 的 CLI。這是一個關鍵的架構決策：SDK 不會重新實作檔案操作和工具執行 — 它們委託給 Claude Code。

它的文件現在位於 code.claude.com/docs — 舊的 docs.anthropic.com/claude-code 路徑已是舊版位址。

claude-constitution

2026 年 1 月以 CC0（公共領域）授權釋出，Constitution 定義了 Claude 的價值觀、決策框架和行為邊界。它不是程式碼 — 它是每個 Claude 模型運行的倫理作業系統。

對開發者的意義：理解 Constitution 能幫你預測 Claude 在邊界情況下的行為。它解釋了為什麼 Claude 有時候會拒絕、如何權衡相互衝突的優先級，以及它的「硬限制」是什麼。

anthropic-cli

已不再是開發中的專案。這個 repo 現在發布的是 ant，Claude Platform 的官方 CLI — 在終端機中送出訊息、管理 agents 與 sessions、上傳檔案，並對各個 API 端點撰寫腳本。它與 Claude Code 互補而非取代：ant 面向 API 操作，claude 面向 Agentic 程式開發。

brew install anthropics/tap/ant

也可以用 go install github.com/anthropics/anthropic-cli/cmd/ant@latest 安裝，文件在 platform.claude.com/docs/en/api/sdks/cli。

第 2 層：Agent SDK

claude-agent-sdk-python 與 claude-agent-sdk-typescript

這裡開始變得有趣。API SDK 讓你呼叫 Claude。Agent SDK 讓你以程式化方式使用 Claude Code 的完整能力來建構。

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions

async def main():
    options = ClaudeAgentOptions(max_turns=10)
    async for message in query(
        prompt="把 auth 模組重構為使用 JWT",
        options=options,
    ):
        print(message)

asyncio.run(main())

請注意 options 接受的是 ClaudeAgentOptions 物件，而不是一般的 dict。

與 API SDK 的關鍵差異：

面向API SDKAgent SDK
抽象層級REST API 封裝Agent 框架
檔案存取無完整檔案系統
工具執行手動處理 tool_use內建（Bash、Read、Write、Edit）
多步驟你自己編排Agent 規劃並執行
使用場景API 整合自主 Agent

Agent SDK 提供三個核心 API：

  1. query() — 即發即忘：給它任務，取回結果
  2. ClaudeSDKClient — 有狀態的雙向對話
  3. create_sdk_mcp_server() — 將自訂工具定義為 Python/TS 函式讓 Claude 呼叫

claude-agent-sdk-demos

八個可以從頭讀到尾的參考實作：

  • Email Agent（TS + React）— 完整的 IMAP 助手，含 AI 搜尋和自訂動作
  • Research Agent（Python）— 多 Agent 協調者，含並行研究子 Agent
  • Excel Demo（Electron）— 桌面試算表操作
  • Resume Generator — DOCX 檔案生成
  • Simple Chat App — 最簡入門 UI
  • Ask-User-Question Previews — 任務進行中向使用者提問的模式
  • Hello World 與 Hello World v2 — 最簡單的 Agent

這些不是玩具範例。Email Agent 有 SQLite 整合、WebSocket 通訊和 UI 狀態管理。Research Agent 展示了可擴展到真實應用的協調者-工作者模式。

另有一個 agent-sdk-workshop 倉庫，收錄以 SDK 建構生產級 Agent 的實作工作坊教材。

第 3 層：MCP（模型上下文協議）

MCP 是 Claude 伸向外部世界的方式。如果 SDK 是 Claude 的大腦，MCP 就是它的手。

claude-ai-mcp

Claude 中 MCP 整合的問題追蹤器和溝通中心。如果你在建構 MCP 伺服器時遇到認證問題、OAuth 問題或 Session 管理 Bug，就到這裡回報 — 協議變更與淘汰公告也發布在這裡。

github-mcp-server（屬於 GitHub，不是 Anthropic）

如果你看過有人把它列為 Anthropic 的倉庫，這裡要更正：官方的 GitHub MCP 伺服器在 github/github-mcp-server。Anthropic 組織裡的那份是未維護的 fork，自 2025 年 12 月後就沒再更新 — 請從上游倉庫安裝。

它以 Go 撰寫，提供涵蓋 repos（讀取檔案、分支、提交、搜尋程式碼）、issues、pull requests、users、code security 與實驗性功能的工具。

Anthropic 自家的第一方 GitHub 自動化，是官方 Plugin 市集中的 github plugin，以及第 5 層的 claude-code-action。

第 4 層：Plugins、Skills 與領域擴展

這一層是生態系真正變得可擴展的地方。

claude-plugins-official

官方策展的市集，也是整個生態系中最大的目錄：它的 marketplace.json 目前列出 315 個 Plugin，其中 53 個維護在倉庫本身，其餘來自合作夥伴與第三方來源。你第一次啟動互動式終端機 session 時，Claude Code 會自動為你加入這個市集。

每個 Plugin 都遵循標準結構：

my-plugin/
├── .claude-plugin/plugin.json   ← 元資料
├── .mcp.json                     ← MCP 伺服器配置
├── /commands/                    ← 斜線指令
├── /skills/                      ← 領域知識
├── /agents/                      ← 專門子 Agent
└── /hooks/                       ← 事件自動化

值得注意、由 Anthropic 維護的 Plugin：

  • code-review — 多 Agent PR 審查，以信心分數過濾誤報
  • feature-dev — 7 階段功能開發工作流程
  • security-guidance — 編輯時的模式化警告，加上 Agentic 提交審查器
  • pr-review-toolkit — 6 個專業審查員 Agent
  • plugin-dev 與 skill-creator — 建構並衡量你自己的 Plugin 與 Skill

這個市集的名稱是 claude-plugins-official，所以安裝指令是 /plugin install code-review@claude-plugins-official，或在 session 中用 /plugin 的 Discover 分頁瀏覽。

claude-plugins-community

社群市集，是作者投稿給 Anthropic 的 Plugin 唯讀鏡像。用 /plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community 加入，然後以 @claude-community 字尾安裝 — 注意市集名稱與倉庫名稱不同。

skills

Anthropic 為 Claude 實作的 skills，建立在 Agent Skills 標準之上。規範本身放在 agentskills.io：Anthropic 已把這項標準捐給 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF，MCP 也由它託管），自 2026 年 10 月 22 日起由 AAIF 管理（有哪些改變）。Skill 是最簡單的擴展單元 — 只是一個帶 YAML frontmatter 的 markdown 檔案：

---
name: pdf-expert
description: 建立、操作和擷取 PDF
---
# 處理 PDF 檔案的指示...

不需要程式碼。不需要建置步驟。不需要基礎設施。Skill 在 Claude Code、Claude 和 Claude API 上都能運作。這個倉庫目前收錄 19 個 Skill，橫跨創意工作、開發、企業溝通，以及支撐 Claude 自身檔案生成能力的文件類 Skill（docx、pdf、pptx、xlsx），另外還有 template/ 的起始範本；spec/ 資料夾現在只剩一個指向 agentskills.io 規範的連結。

它同時也是一個 Plugin 市集：/plugin marketplace add anthropics/skills，然後安裝 document-skills 或 example-skills。

knowledge-work-plugins

把 Claude 變成領域專家的角色導向 Plugin。這個市集目前列出 123 個 Plugin：17 個是倉庫本身由 Anthropic 建構的 Plugin 目錄，106 個是合作夥伴 Plugin（其中 5 個內嵌在 partner-built/，其餘從作者自己的倉庫拉取）。

Anthropic 自建的那一組涵蓋生產力、銷售、客戶支援、產品管理、行銷、法務、財務、數據、工程、設計、人資、營運、企業搜尋、生物研究、小型企業、PDF 檢視器，以及用來建立與自訂 Plugin 的元 Plugin。

每個都透過 MCP 連接到真實工具 — Slack、Notion、Jira、HubSpot、Snowflake 等。完整拆解請見Knowledge Work Plugins 完整指南。

financial-services

前身為 financial-services-plugins。企業級金融分析：投資銀行、股權研究、私募股權、基金行政與財富管理。倉庫中有 64 個不重複的 Skill 與 50 個斜線指令，封裝為 10 個具名工作流程 Agent（Pitch Agent、Market Researcher、GL Reconciler、KYC Screener 等）、6 個垂直 Plugin，以及 LSEG 與 S&P Global 的 2 個合作夥伴 Plugin。

結構上的改變才是重點：所有內容都一份來源、兩種用法 — 既可以在 Claude 中以 Plugin 安裝，也可以作為 Claude Managed Agent 範本部署到你自己的工作流程引擎後方。相同的系統提示、相同的 Skill。

同樣的模式套用到法務工作：為企業法務、隱私、公司、勞動、訴訟、法遵、AI 治理與智慧財產等工作流程提供參考 Agent、Skill 與資料連接器。Anthropic 也以相同模式發布了 life-sciences、healthcare 與 claude-for-financial-advisors 市集。

關於 Cowork： 這些倉庫中有不少是為 Claude Cowork 打造的，描述文字至今仍這麼寫。但在 2026 年 9 月 16 日，Cowork 與聊天已合併為單一的 Claude，因此這些 Plugin 現在的對象是 Claude 本身，而不是另一個獨立產品。

第 5 層：CI/CD 自動化

claude-code-action

Claude 與你 CI/CD 管線之間的橋樑。它會依照工作流程的情境自動判斷模式：

互動式： 在任何 PR 評論或 Issue 中加上 @claude，Claude 就會回應 — 讀取程式碼、建議修復，或直接實作變更。

自動化： 透過 workflow_dispatch 觸發排程任務 — 夜間程式碼審查、PR 標籤、安全掃描。

- uses: anthropics/claude-code-action@v1
  with:
    anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
    # Claude 回應 PR 中的 @claude 提及

支援 Anthropic API（API key、OAuth token 或 workload identity federation）、AWS Bedrock、Google Vertex AI 和 Microsoft Foundry 的認證。最快的設定方式是在 Claude Code session 中執行 /install-github-app。

claude-code-base-action

更底層的構建模塊。claude-code-action 是有主見的（PR 審查、Issue 回應），base-action 則給你在 CI 中裸執行 Claude Code 的能力。

這裡有兩個變動。第一，這個倉庫現在是 claude-code-action 中 base-action 目錄的自動鏡像 — Issue 與 PR 請提交到主倉庫。第二，原本各自獨立的工具參數已收斂為單一的 claude_args 字串，而發布的 ref 是 @beta：

- uses: anthropics/claude-code-base-action@beta
  with:
    prompt: "執行所有測試並修復任何失敗"
    claude_args: '--allowedTools "Bash,Read,Write,Edit" --max-turns 20'
    anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}

用於不符合標準模式的自訂自動化 — 執行遷移、生成文件、更新相依性。它也可以透過 plugins 與 plugin_marketplaces 參數預先安裝 Plugin 與市集。

請注意它的信任模型：base-action 是一層薄封裝，本身不做任何執行者權限檢查。處理不受信任輸入（fork PR、外部評論）的工作流程，請改用 claude-code-action。

第 6 層：安全與監控

claude-code-security-review

AI 驅動的安全掃描器，在每個 PR 上運行。不同於模式匹配工具（SAST），它用 Claude 理解語義漏洞：

  • 注入攻擊（SQL、命令、LDAP、XXE）
  • 認證繞過與權限提升
  • 硬編碼密鑰與資料洩露
  • 業務邏輯缺陷（競爭條件、TOCTOU）
  • 供應鏈風險

自動過濾誤報並直接在 PR 上評論發現。這個 action 的 claude-model 參數預設為空字串，因此會沿用 Claude Code 本身的預設模型 — 只有在你需要指定特定模型時才去設定它。

claude-code-monitoring-guide

完整的可觀察性設置：Prometheus + OpenTelemetry 配置、按模型的成本追蹤、使用分析、生產力指標（PR 數量、提交頻率）、團隊採用儀表板。

這是「證明 ROI」的工具包 — 對評估 Claude Code 導入的企業至關重要。它是一份指南而非持續維護的工具，自 2025 年年中後未再修訂，所以其中的價格數字請視為歷史資料，並以費用文件上的現行費率為準。

sandbox-runtime

srt 在作業系統層級對任意程序強制套用檔案系統與網路限制，而且不需要容器 — macOS 用 sandbox-exec、Linux 用 bubblewrap，再加上以 proxy 為基礎的網路過濾。它正是 Claude Code 所採用的沙箱原語，現以 Beta 研究預覽形式開源，讓更廣泛的生態系也能沙箱化 Agent、本地 MCP 伺服器與 bash 指令。

第 7 層：學習與入門

這些 repos 形成一條自然的學習路徑：

prompt-eng-interactive-tutorial

逐步互動的 Prompting 技巧指南，也是現在學習的正式入口。Anthropic 較早的多課程倉庫 courses 已於 2026 年封存 — 其中的 API 基礎、真實世界 Prompting、Prompt 評估與工具使用等模組仍可閱讀，但內容已凍結且使用早已退役的模型，因此請從這裡開始。

claude-cookbooks

針對特定任務的即用範例：分類、RAG、摘要、text-to-SQL、視覺、子 Agent 等。可以立即運行的 Jupyter notebook，也是學習類倉庫中維護最積極的一個。

claude-quickstarts

現在是 17 個完整的應用程式模板，而不是剛推出時的那幾個。經典的仍在 — 客服 Agent、金融資料分析師、Computer Use Demo、自主程式 Agent — 另外加入了 Browser Use Demo、精簡版 Browser Toolset（browser_toolset_20260801）與 Computer Toolset（computer_toolset_20260801）範例、computer use 最佳實踐，以及一大組 Managed Agents 範例：Chat SDK、CopilotKit/AG-UI、Daily Brief、Knowledge Wiki、Linear、MCP Server、Road Trip Planner、Sentry 與 Slack。

重心明顯往 Managed Agents 移動 — 也就是跑在 Anthropic 基礎設施上、而非你自己機器上的 Agent。

devcontainer-features

一行指令在 Dev Container 和 GitHub Codespaces 中設置 Claude Code：

{
  "features": {
    "ghcr.io/anthropics/devcontainer-features/claude-code:1": {}
  }
}

一切如何串連

關鍵洞察：這不是 24 個獨立專案。它們是一個平台的 24 個元件。

資料流如下：

開發者學習 (tutorial → cookbooks → quickstarts)
         │
         ▼
使用 API SDK 建構 (anthropic-sdk-python/ts)
         │
         ▼
升級到 Agent SDK (agent-sdk-python/ts)
    建構自主 Agent
         │
         ├──→ 使用 Claude Code 作為執行引擎
         │
         ├──→ 用 Plugins & Skills 擴展
         │        (plugins-official, plugins-community,
         │         skills, knowledge-work, 垂直領域倉庫)
         │
         ├──→ 透過 MCP 連接外部工具
         │        (claude-ai-mcp, 第三方伺服器)
         │
         └──→ 部署到 CI/CD
                  (claude-code-action, base-action)
                       │
                       ├──→ 安全掃描與沙箱
                       │    (security-review, sandbox-runtime)
                       │
                       └──→ 監控與 ROI
                            (monitoring-guide)

Constitution 在一切之下，定義行為邊界。

CLI 工具（claude-code、ant）提供直接的人機介面 — 一個面向 Agentic，一個面向 API。

Demos 展示所有元件如何在真實應用中組合。

對開發者的意義

如果你剛開始

從 Prompt 工程互動教學 開始 → 試用 Claude Code → 用 cookbooks 做實驗。第一天不需要理解整個生態系。

如果你在建構產品

用 API SDK 做簡單整合，需要自主能力時升級到 Agent SDK。加入 MCP 伺服器 存取外部工具。研究 demos 與 Managed Agents quickstarts 的架構模式。

如果你在帶團隊

部署 claude-code-action 做自動 PR 審查。加入 security-review 做漏洞掃描，若想在作業系統層級限制 Agent 則加上 sandbox-runtime。用 monitoring guide 追蹤 ROI。安裝 knowledge-work-plugins 讓每個團隊成員都有一個領域專家 Claude。

如果你在擴展平台

Plugin 格式只是 markdown 和 JSON — 不需要程式碼。Skills 規範更簡單。Fork、自訂、回饋。

更大的圖景

Anthropic 在建構的不只是一個 AI 模型。它是一個開發者平台，擁有你會在 AWS、Vercel 或 GitHub 預期看到的分層架構：

  • 運算層（Claude 模型）
  • SDK 層（API + Agent SDK）
  • 執行層（Claude Code）
  • 協議層（MCP）
  • 擴展層（Plugins + Skills）
  • 自動化層（GitHub Actions）
  • 可觀察性層（監控 + 安全）
  • 教育層（Tutorial + Cookbooks + Quickstarts）

每一層建立在下一層之上。每個元件有明確的職責。而且整個體系都是開源的。

本文梳理的這些倉庫不是終點，而是基礎。從這篇文章首次發布以來，成長幾乎全發生在邊緣：更多 Plugin、更多垂直市集、更多 Managed Agents quickstart。層次架構本身則一直沒變。

理解這個架構的開發者 — 能看到 24 個 repos 是一個系統的開發者 — 將會是用它建構出最強大成果的人。

全部 24 個倉庫都在 github.com/anthropics。本文的倉庫事實已於 2026 年 10 月 21 日透過 GitHub API 重新查證。