不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解
8357点击    2026-01-13 09:07

企业级场景中,无论是做RAG还是agent,我们都会面临一个问题:出于数据隐私以及合规要求,数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。


Claude Code 通过一套精心设计的存储体系,系统性地解决了这些痛点。


以下为核心思路的太长不看版:


多项目隔离问题:路径编码的项目目录 + Session文件独立存储 → 不同项目数据物理隔离,无交叉干扰;


数据丢失问题:JSONL流式追加写入 + 每条消息实时持久化 → 崩溃时仅可能丢失最后一行未写入数据,损失最小化;


对话追溯问题:uuid+parentUuid消息链 + 完整消息类型(thinking/tool_use/summary) → 可回溯每一轮交互的上下文、工具调用逻辑;


操作不可撤销问题:file-history-snapshot前置备份 + 哈希存储原始内容 + 快捷键撤销 → 支持一键回滚代码修改,无风险;


配置灵活度问题:三级配置体系(全局→本地→项目) + 权限优先级(deny>ask>allow) → 兼顾统一管理与局部定制,同时保障安全;


功能扩展问题:plugins + skills三级架构 → 支持插件、Skill的灵活扩展,适配不同开发场景。


下文是Claude Code 存储架构的核心逻辑、实现方案的详细拆解。


01 


设计背景:本地 AI 编程助手的存储痛点


对于本地化运行的 AI 编程工具而言,数据存储需要兼顾多维度需求:


多项目隔离:开发者通常同时维护多个项目,会话数据若混存会导致溯源困难、管理混乱;


数据安全性:AI 对话过程中的实时交互数据(如代码修改、工具调用记录)若未实时持久化,程序崩溃易造成数据丢失;


可追溯性:复杂的编程对话包含多轮交互和工具调用,需要完整的上下文链路支撑回溯和问题定位;


操作可恢复性:AI 自动修改代码后,若效果不符合预期,需支持快速撤销回滚;


配置灵活性:不同机器、不同项目可能有差异化的权限、插件配置,需兼顾全局统一和局部定制。


针对这些痛点,Claude Code 确立了四大核心设计原则,作为整个存储架构的底层指导。


02 


核心设计原则:构建可靠、可管的存储体系


Claude Code的存储架构围绕以下四大原则展开


1. 按项目隔离:解决多项目数据混存问题


将Session(会话)数据严格按项目路径组织,每个项目的会话数据独立存储,避免不同项目的交互记录相互干扰,同时方便按项目维度管理、清理数据。


2. 实时持久化:解决崩溃丢数据问题


采用JSONL(JSON Lines)格式存储核心会话数据,支持流式追加写入,每条消息生成后立即落地,即使程序崩溃也仅能最大程度保障数据完整性。


3. 可追溯:解决上下文链路断裂问题


通过消息链结构(uuid + parentUuid)串联所有交互记录,支持完整的对话回溯和问题定位。


4. 可恢复:解决操作不可撤销问题


基于file-history-snapshot(文件历史快照)机制,在修改文件前自动备份原始内容,降低误操作风险。


03 


全局目录搭建思路


Claude Code的所有本地数据集中存储在用户主目录下,核心分为以下两部分


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解


(1)~/.claude.json 完整示例如下


{

"projects": {

"/Users/xxx/my-project": {

"mcpServers": {

"jarvis-tasks": {

"type": "stdio",

"command": "python",

"args": ["/path/to/run_mcp.py"]

}

}

}

},

"recentPrompts": [

"Fix the bug in auth module",

"Add unit tests"

]

}


(2)claude完整目录结构如下:


~/.claude/

├── settings.json          # 全局设置(权限、插件、清理周期)

├── settings.local.json       # 本地设置(机器特定,不提交Git)

├── history.jsonl          # 命令历史记录

├── projects/            # 📁 Session 数据(按项目组织,核心目录)

│  └── -Users-xxx-project/     # 路径编码后的项目目录

│    ├── {session-id}.jsonl    # 主会话数据(JSONL格式)

│    └── agent-{agentId}.jsonl  # 子代理会话数据

├── session-env/           # Session 环境变量

│  └── {session-id}/        # 按Session ID隔离

├── skills/             # 📁 用户级 Skills(全局可用)

│  └── mac-mail/

│    └── SKILL.md

├── plugins/             # 📁 插件管理

│  ├── config.json         # 插件全局配置

│  ├── installed_plugins.json    # 已安装插件列表

│  ├── known_marketplaces.json   # 市场源配置

│  ├── cache/            # 插件缓存

│  └── marketplaces/

│    └── anthropic-agent-skills/

│      ├── .claude-plugin/

│      │  └── marketplace.json

│      └── skills/

│        ├── pdf/

│        ├── docx/

│        └── frontend-design/

├── todos/              # 任务列表存储

│  └── {session-id}-*.json     # 关联Session的任务文件

├── file-history/          # 文件编辑历史(按内容hash存储)

│  └── {content-hash}/       # 哈希命名的文件备份目录

├── shell-snapshots/         # Shell 状态快照

├── plans/              # Plan Mode 计划存储

├── local/              # 本地工具/node_modules

│  └── claude            # Claude CLI 可执行文件

│  └── node_modules/        # 本地依赖

├── statsig/             # 特性开关缓存

├── telemetry/            # 遥测数据

└── debug/              # 调试日志


04 


Claude Code配置文件层级设计


为兼顾全局统一配置和局部定制需求,Claude Code设计了三级配置体系,优先级从高到低依次为:项目级配置 > 本地配置 > 全局配置。


┌─────────────────────────────────────────┐

│           项目级配置                      │  优先级最高

│    项目/.claude/settings.json            │  项目专属,覆盖其他配置

├─────────────────────────────────────────┤

│           本地配置                        │  机器特定,不提交版本控制

│    ~/.claude/settings.local.json         │  覆盖全局配置

├─────────────────────────────────────────┤

│           全局配置                        │  优先级最低

│    ~/.claude/settings.json               │  基础默认配置

└─────────────────────────────────────────┘


各配置文件完整示例如下:


(1) ~/.claude/settings.json(全局设置)


{

 "$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json",

 "permissions": {

  "allow": ["Read(**)", "Bash(npm:*)"],

  "deny": ["Bash(rm -rf:*)"],

  "ask": ["Edit", "Write"]

 },

 "enabledPlugins": {

  "document-skills@anthropic-agent-skills": true

 },

 "cleanupPeriodDays": 30

}


(2) ~/.claude/settings.local.json(机器特定,不提交版本控制)


{

 "permissions": {

  "allow": ["Bash(git:*)", "Bash(docker:*)"]

 },

 "env": {

  "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxx"

 }

}


(3)项目/.claude/settings.json(项目专属)


{

 "permissions": {

  "allow": ["Bash(pytest:*)"]

 }

}


整体的配置合并与权限规则如下:


合并规则:最终配置 = 全局配置 + 本地配置覆盖 + 项目配置覆盖(后加载的配置覆盖先加载的同字段);


权限优先级:deny > ask > allow > 默认行为(严格遵循,保障操作安全)。


05


Session数据存储:核心交互数据的持久化设计


Session是Claude Code最核心的数据,存储了所有对话历史和上下文,其设计直接决定了数据可靠性和可追溯性。


(1)存储思路:按项目路径编码隔离


存储路径:~/.claude/projects/ + 路径编码后的项目目录;


路径编码规则:将 /、空格、~ 替换为 -;


示例


/Users/bill/My Project → -Users-bill-My-Project


(2)存储格式:JSONL的优势与示例


Session数据采用JSONL(JSON Lines)格式,而非普通JSON,核心原因如下:


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解


JSONL格式完整示例


{"type":"user","message":{"role":"user","content":"Hello"},"timestamp":"2026-01-05T10:00:00Z"}

{"type":"assistant","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"Hi!"}]}}

{"type":"user","message":{"role":"user","content":"Help me fix this bug"}}


使用JSONL,让每个消息独立一行的核心价值在于:


  • 实时持久化:每条消息生成后立即写入文件,无延迟;


  • 崩溃恢复:已写入的消息不会因后续错误或崩溃丢失;


  • 高效读写:追加写入无需读取历史数据,读写效率高。


(3)Session JSONL数据结构(完整消息类型与示例)


Session文件包含多种消息类型,每种类型承担特定职责:


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解


用户消息完整示例如下


{

"type": "user",

"uuid": "7d90e1c9-e727-4291-8eb9-0e7b844c4348",

"parentUuid": null,

"sessionId": "e5d52290-e2c1-41d6-8e97-371401502fdf",

"timestamp": "2026-01-05T10:00:00.000Z",

"message": {

"role": "user",

"content": "分析一下这个项目的架构"

},

"cwd": "/Users/xxx/project",

"gitBranch": "main",

"version": "2.0.76"

}


助手消息完整示例(含工具调用与token使用)如下


{

"type": "assistant",

"uuid": "e684816e-f476-424d-92e3-1fe404f13212",

"parentUuid": "7d90e1c9-e727-4291-8eb9-0e7b844c4348",

"message": {

"role": "assistant",

"model": "claude-opus-4-5-20251101",

"content": [

{

"type": "thinking",

"thinking": "用户想了解项目架构,我需要先查看目录结构..."

},

{

"type": "text",

"text": "让我先看一下项目结构。"

},

{

"type": "tool_use",

"id": "toolu_01ABC",

"name": "Bash",

"input": {"command": "ls -la"}

}

],

"usage": {

"input_tokens": 1500,

"output_tokens": 200,

"cache_read_input_tokens": 50000

}

}

}


(4)消息链结构(完整链路示例)如下


消息通过 uuid(自身唯一标识)和 parentUuid(父消息标识)形成完整链式结构,支持全链路回溯:


file-history-snapshot (messageId: A)

user (uuid: A, parentUuid: null)     ← 用户提问(链路起点)

assistant (uuid: B, parentUuid: A)   ← AI思考 + 文本回复

assistant (uuid: C, parentUuid: B)   ← AI工具调用(如Bash命令)

user (uuid: D, parentUuid: C)        ← 工具执行结果(如Bash输出)

assistant (uuid: E, parentUuid: D)   ← AI基于工具结果继续回复

summary (leafUuid: E)                ← 会话摘要(关联链路终点)


06


file-history-snapshot:实现操作可撤销的核心机制


这是Claude Code保障代码修改可恢复的关键设计,核心逻辑是修改前备份原始内容,撤销时恢复,所有细节如下:


(1)核心定义:什么是Checkpoint,作用如何?


每当用户发送新消息时,Claude Code会自动创建 file-history-snapshot,专门记录「即将被修改的文件的原始内容」,作为撤销操作的数据源:


用户提问 → 创建snapshot(备份原始内容) → Claude修改文件 → 用户不满意 → Esc+Esc撤销

↑                                              ↓

存储原始内容  ←─────────────────────────────── 从snapshot恢复原始内容


(2)完整数据结构示例


{

"type": "file-history-snapshot",

"messageId": "7d90e1c9-e727-4291-8eb9-0e7b844c4348",

"snapshot": {

"messageId": "7d90e1c9-e727-4291-8eb9-0e7b844c4348",

"trackedFileBackups": {

"/path/to/file1.py": "

原始文件内容\ndef hello():\n    print('old')",

"/path/to/file2.js": "// 原始内容..."

},

"timestamp": "2026-01-05T10:00:00.000Z"

},

"isSnapshotUpdate": false

}


(3)关键步骤:备份修改前的内容


trackedFileBackups 存储的是文件修改前的原始内容,而非修改后的内容。这是撤销功能的核心建设思路:


┌──────────────────┐

│  修改前 app.py    │

│  print("old")    │───────→ 备份到 snapshot 的 trackedFileBackups

└──────────────────┘

┌──────────────────┐

│  Claude 修改后    │

│  print("new")    │───────→ 写入磁盘(覆盖原文件)

└──────────────────┘

┌──────────────────┐

│  用户执行撤销    │

│  按下 Esc + Esc  │───────→ 从 snapshot 恢复 "old" 内容到磁盘

└──────────────────┘


(4)完整工作流程


  1. 用户发送消息:触发创建空的 file-history-snapshot 记录;
  2. Claude 准备修改文件:系统自动扫描即将修改的文件,将其原始内容备份到 trackedFileBackups;
  3. 执行修改操作:Claude 执行 Edit/Write 指令,将修改后的内容写入磁盘;
  4. 用户发起撤销:按下 Esc + Esc 快捷键,触发撤销流程;
  5. 恢复原始内容:系统从 trackedFileBackups 中读取备份的原始内容,覆盖当前文件,完成撤销。


(5)存储位置与保留策略


  • 快照记录存储:与对应Session绑定,存储在 ~/.claude/projects/-path-to-project/{session-id}.jsonl 中;


  • 文件内容备份:原始文件内容按哈希存储在 ~/.claude/file-history/{content-hash}/ 目录;


  • 默认保留期:30天(与全局 cleanupPeriodDays 配置一致);


  • 配置方式:可通过 ~/.claude/settings.json 中的 cleanupPeriodDays 字段调整保留天数。


(6)相关命令


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解


07


其他重要目录


(1)plugins/ - 插件管理


~/.claude/plugins/

├── config.json

插件全局配置(如启用/禁用规则)

├── installed_plugins.json

已安装插件列表(含版本、状态)

├── known_marketplaces.json

插件市场源配置(如Anthropic官方市场)

├── cache/

插件下载缓存(避免重复下载)

└── marketplaces/

市场源存储目录

└── anthropic-agent-skills/

官方插件市场

├── .claude-plugin/

│   └── marketplace.json

市场元信息

└── skills/

市场提供的Skills

├── pdf/

PDF处理相关Skill

├── docx/

Word文档处理相关Skill

└── frontend-design/

前端设计相关Skill


(2)skills/ - 分层存储


Skills 按使用范围做分层存储,适配不同场景的功能定制,层级关系如下:


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解


(3)todos/ - 任务列表存储


  • 存储路径:~/.claude/todos/{session-id}-*.json;


  • 关联关系:文件名包含对应Session ID,确保任务与对话上下文绑定;


  • 内容类型:存储TodoWrite工具生成的任务列表(含任务描述、状态、优先级等)。


(4)local/ - 本地工具存储


  • 核心内容:claude 可执行文件(CLI工具入口)、node_modules/(本地运行依赖);


  • 作用:保障Claude Code在本地环境独立运行,无需依赖外部服务。


(5)其他补充目录


  • shell-snapshots/:存储Shell会话的状态快照(如当前目录、环境变量),支持Shell操作回溯;


  • plans/:存储Plan Mode生成的执行计划(如多步骤编程任务的分解流程);


  • statsig/:缓存特性开关配置(如是否启用新功能),减少重复请求;


  • telemetry/:存储匿名遥测数据(如功能使用频率),用于产品优化;


  • debug/:存储调试日志(含错误堆栈、执行流程),方便问题排查。


作者介绍


不会做RAG、agent的本地数据管理?都来学Claude Code!附深度拆解

陈彪

Zilliz Senior Staff Software Engineer 


文章来自于“Zilliz”,作者 “陈彪”。

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0