Clawd Code: uma réplica da versão que vazou do Claude Code, a porta de código aberto do Python

O Clawd Code é um projeto Python independente e de código aberto que tem como objetivo trazer o vazamento acidental do famoso assistente de programação de IA Claude Os principais mecanismos de interação e agendamento de ferramentas do Code são portados e reproduzidos no código-fonte aberto Python. O projeto foi inicialmente desenvolvido em caráter emergencial pelos desenvolvedores com base na estrutura oh-my-codex (OmX), com foco na “Harness Engineering” de ponta - uma exploração aprofundada de como os sistemas de inteligência de IA podem programar com eficiência ferramentas externas, orquestrar tarefas complexas e gerenciar contextos de tempo de execução longos. A ferramenta não é apenas um código, mas também uma ferramenta de programação de tarefas complexas e gerencia contextos de tempo de execução muito longos. A ferramenta não é apenas um backup da base de código ou uma prova de conceito, mas um assistente de programação de ponto final automatizado que de fato “faz o trabalho real”. Executada localmente, ela lê de forma autônoma o sistema de arquivos, executa códigos, executa testes e tem modos de colaboração avançados incorporados para ajudar os desenvolvedores a obter uma compreensão mais profunda do funcionamento e do projeto arquitetônico subjacente da próxima geração de inteligências de desenvolvimento de IA automatizadas.

Lista de funções

• Replicando a experiência nativa do terminal de Claude CodeA IA pode navegar por diretórios, ler arquivos de código, escrever e modificar código e acionar testes locais de forma autônoma com base em comandos de linguagem natural, conversando com o modelo de linguagem grande diretamente no ambiente do terminal.
• Revisão paralela de código (modo $team)O modo multithread avançado exclusivo do projeto permite evocar várias instâncias de IA para realizar uma análise profunda da base de código em paralelo, possibilitando a verificação da qualidade do código e a solução de problemas de segurança a partir de várias perspectivas.
• Implementação de persistência em nível de arquitetura (modo $ralph)A AI Intelligence Unit oferece suporte à abertura de um loop de execução contínua, em que a AI Intelligence Unit se coloca no lugar do “arquiteto” e executa raciocínio lógico de vários estágios, geração de código e várias rodadas de validação de tarefas complexas de refatoração e desenvolvimento até que a tarefa esteja totalmente em conformidade com os requisitos.
• Suporte ao mecanismo de fluxo de trabalho subjacente do OmXorquestração de processos com base na arquitetura oh-my-codex, fornecendo uma lógica de agendamento subjacente altamente resiliente que torna o modelo de linguagem grande menos propenso à perda de contexto no planejamento de tarefas em várias etapas.
• Integração flexível de cadeias de ferramentas externasEle oferece suporte a fluxos de trabalho automatizados, desde a gravação de código até o envio de PRs, configurando variáveis de ambiente do sistema ou tokens que permitem que as inteligências chamem diretamente ferramentas externas de terceiros, como GitHub, Linear e outras.
• Espaço de trabalho personalizado e gerenciamento de identidade smartbodyMarkdown: os arquivos de texto Markdown são usados para gerenciar os comandos do sistema e o contexto de memória da inteligência, permitindo que os usuários alterem a personalidade, as normas de codificação e os hábitos de fluxo de trabalho da IA a qualquer momento, editando o texto local.

Usando a Ajuda

Bem-vindo ao Clawd Code, um código-fonte aberto baseado no Claude Code Uma poderosa inteligência de programação de IA de ponta a ponta para a portabilidade de código aberto do Python a partir de versões vazadas, essa ferramenta assume a tediosa tarefa de codificação, revisão e teste. Para garantir que você aproveite todo o potencial dessa ferramenta e os ganhos de eficiência da 100%, leia o guia detalhado de instalação e operação a seguir.

I. Instalação e preparação do pré-ambiente

1. requisitos ambientais e de sistema

• sistema operacionalSuporte para macOS, Linux e Windows (o WSL2 é recomendado para compatibilidade ideal com o ambiente de terminal).
• Versão PythonRequer a instalação do Python 3.10 ou posterior.
• Ferramentas de gerenciamento de pacotesUso recomendado pipPara evitar conflitos de dependência, é altamente recomendável cooperar com o virtualenv 或 conda Crie um ambiente virtual Python isolado.

2. obter o código-fonte e instalar as dependências
Abra seu terminal de linha de comando e execute o seguinte comando para clonar o projeto Clawd Code localmente e instalar as dependências de tempo de execução necessárias:

# 克隆开源仓库到本地
git clone https://github.com/instructkr/clawd-code.git
cd clawd-code
# 创建并激活 Python 虚拟环境（推荐操作）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 用户请使用 venv\Scripts\activate
# 安装项目的核心依赖包
pip install -r requirements.txt

3. variáveis de ambiente e configuração da chave de API
Como o Clawd Code se baseia em um grande sistema de inteligências orientado por modelos de linguagem, você deve configurar as chaves de API de modelo apropriadas para que ele seja capaz de pensar e codificar. Um arquivo de modelo de variável de ambiente básico é fornecido no diretório raiz do projeto .env.example。

cp .env.example .env

Use um editor de texto (como vim, nano ou VS Code) para abrir o arquivo .env com sua chave de API:

# 必填：配置 Anthropic 的 API 密钥（推荐使用 Claude 3.5 Sonnet）
ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 选填：如果需要智能体执行 GitHub 自动化提交流程，建议配置 Personal Access Token
GITHUB_ACCESS_TOKEN="ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

II - Funções essenciais e procedimentos operacionais básicos

1. ative e entre no modo de interação com o corpo inteligente
Depois de garantir que as variáveis de ambiente estejam configuradas corretamente e que o ambiente virtual esteja ativado, inicie o Intelligent Body Master com o seguinte comando:

python main.py

Uma vez iniciado, o terminal entrará em uma interface interativa de prompt de comando (Prompt). Nesse ponto, o Clawd Code assumiu o contexto do diretório atual. Você pode emitir tarefas de desenvolvimento para ele diretamente em linguagem natural.
Exemplos de operações básicas：

👤 User: “Analise o diretório atual de src/utils.py para identificar funções que possam causar vazamentos de memória e dar sugestões de refatoração.”
🤖 Agent(O Clawd Code inicia o agendamento de ferramentas locais de leitura de arquivos -> analisa o conteúdo do código -> gera um relatório de análise no terminal -> pergunta se você deseja que ele modifique o arquivo diretamente)

2. uso do modelo $team: revisão paralela de código
No desenvolvimento do dia a dia, se estiver trabalhando em um grande Pull Request ou concluindo uma grande refatoração que envolva vários módulos, a IA que pensa de uma forma pode deixar passar alguma coisa. Nesse caso, você pode chamar a assinatura do Clawd Code $team Modo.
método operacional：
No modo de interação com o terminal, digite uma string com $team Comandos prefixados:

$team 审查当前 Git 分支中所有的修改，重点检查 SQL 注入漏洞和多线程安全问题。

Princípio de funcionamentoO mecanismo de agendamento OmX subjacente gera várias instâncias de IA avaliadas de forma independente ao mesmo tempo (por exemplo, designando uma para se concentrar na segurança cibernética, outra no desempenho do tempo de execução e outra na especificação do código). Essas inteligências lerão seu código em paralelo no plano de fundo do endpoint e, em seguida, resumirão as opiniões da revisão multidimensional e as enviarão para você, melhorando consideravelmente o rigor e a eficiência da Revisão de Código.

3. usando o modelo $ralph: implementação de autenticação persistente em nível arquitetônico
As ferramentas convencionais de geração de código tendem a “escrever trechos de código”, mas não garantem que “o código funcionará perfeitamente no contexto de toda a arquitetura do projeto”.$ralph Os padrões são um recurso avançado do Clawd Code projetado especificamente para essa finalidade, proporcionando à IA a execução de loop persistente e a validação de tentativa e erro em várias etapas.
método operacional：

$ralph 将项目底层的 SQLite 数据库操作逻辑整体迁移到 PostgreSQL，请自行修改代码、编写单元测试并运行验证，直到测试全部通过为止。

Princípio de funcionamentoQuando esse modo é ativado, o Clawd Code entra em um loop fechado totalmente automatizado de “Think -> Plan -> Code -> Run Local Tests -> Capture Terminal Errors -> Self-Correct Code -> Retest”. Um registro de status passo a passo é exibido no terminal na tela, para que você possa observar o processo de tentativa e erro e pressionar o botão Ctrl+C Intervenção manual ou encerramento. Esse modelo é particularmente adequado para lidar com tarefas complicadas de refatoração em nível de sistema que exigem depuração iterativa.

III Configuração avançada: espaço de trabalho personalizado e integração de ferramentas externas

1. gerenciamento da memória inteligente e do espaço de trabalho (.workspace)
Quando você executa o Clawd Code pela primeira vez em um diretório de projeto, ele gera automaticamente um arquivo no diretório atual que se parece com o arquivo .clawd-workspace/ Essa pasta é o “cérebro” das inteligências do projeto atual. Essa pasta é o "cérebro" das inteligências do projeto atual e contém vários arquivos de configuração formatados em Markdown:

• identity.mdDefinição das funções e personalidades das inteligências: Definir as funções e personalidades das inteligências. Você poderia mudar isso para “Você é um desenvolvedor do kernel do Linux extremamente exigente, por favor, fale comigo nesse tom”.
• rules.mdEspecificação de codificação específica do projeto: Defina especificações de codificação específicas do projeto. Por exemplo, escreva: “Todas as funções Python neste projeto devem usar estritamente Type Hints, sem variáveis globais, e devem ser escritas como Docstring”.
  Ao modificar esses arquivos Markdown nativos diretamente com um editor de texto, você pode personalizar o assistente de IA para atender às necessidades da sua equipe sem modificar nenhum código-fonte Python subjacente.

2. configurações de agendamento de ferramentas externas (Ferramentas e integrações)
O poder do Clawd Code está em sua capacidade de estender sua “cadeia de ferramentas”. Ao expor tokens específicos ao ambiente do sistema, as inteligências podem manipular diretamente ferramentas de terceiros:

• Acoplamento ao pipeline do GitHub: em .env é configurado com o arquivo GITHUB_ACCESS_TOKEN Nesse caso, você pode simplesmente dizer ao terminal: “Confirme suas alterações atuais em uma nova ramificação do Git e crie uma nova ramificação chamada feat-update O Clawd Code chama automaticamente os comandos subjacentes do Git e as APIs do GitHub para concluir uma sequência de ações.
• Invocação de ferramentas locais da CLISe você tiver uma ferramenta de formatação de código ou de análise estática instalada em seu sistema (como o black、mypy 或 ruff), você pode simplesmente comandar a IA: “Run ruff to format all modified files after the code has been modified.” A IA digitará os comandos de linha de comando correspondentes no terminal e executará a limpeza, exatamente como um programador real faria.

IV Notas e práticas recomendadas

1. Segurança e segregação de privilégiosO Clawd Code tem permissões reais para ler, gravar e até mesmo excluir arquivos em seu sistema local. Ao executar tarefas automatizadas de fontes desconhecidas ou operar em ambientes que contenham dados de produção essenciais, é altamente recomendável executar o Clawd Code em um contêiner do Docker ou em um ambiente de máquina virtual dedicado em sandbox para evitar que o modelo de linguagem grande crie “ilusões” que possam levar à exclusão acidental ou à substituição de arquivos importantes.
2. Monitoramento de custos e despesas gerais de tokenUso frequente $team(várias instâncias de IA em paralelo) e $ralph(Recomenda-se permitir que a IA produza um plano de execução simples antes de prosseguir com uma tarefa grande e complexa para confirmar que a lógica está correta antes de autorizá-la a executar o loop fechado completo.
3. Pesquisa acadêmica e desenvolvimento secundárioEste projeto (Harness Engineering) foi criado para fornecer aos desenvolvedores uma compreensão transparente de como funciona o agendamento de ferramentas de modelo grande. É recomendável que você leia o código-fonte subjacente para saber como o Clawd Code analisa o formato JSON de saída do Big Model e o mapeia em funções Python nativas, o que pode ser útil para desenvolver seus próprios sistemas de agentes.

cenário do aplicativo

1. Programação de automação nativa e refatoração de código
   Ao trabalhar com bases de código legadas obsoletas, os desenvolvedores podem aproveitar o Clawd Code para analisar automaticamente dependências de funções complexas e aplicar correções de refatoração diretamente no ambiente local, eliminando a necessidade de aplicar correções de refatoração em um navegador (como o ChatGPT (versão da Web) e o tedioso processo de copiar e colar entre os editores de código locais.
2. Revisão paralela da base de código multidimensional
   As equipes de P&D podem usar o $team O Clawd Code oferece solução de problemas automatizada rápida e paralela de bases de código locais, com recomendações de várias perspectivas, incluindo segurança de rede, desempenho de execução e especificações de formatação de código, contratando instantaneamente um júri de arquitetos experientes.
3. Pesquisa de Arquitetura de Carroceria Inteligente e Desenvolvimento Secundário
   Esse projeto oferece uma excelente fonte de referência de “arquitetura limpa” para engenheiros que trabalham no desenvolvimento de agentes de IA. Ao ler o código-fonte aberto do projeto, os desenvolvedores podem aprender como criar filas de persistência de tarefas em Python puro, como interceptar e processar as saídas fantasmas do LLM e como expor com segurança funções nativas a grandes modelos de linguagem como chamadas de ferramentas.
4. Correção de problemas complexos em loop fechado (correção de bugs)
   Diante de bugs de lógica profunda, use a opção $ralph As tarefas de montagem de padrões permitem que o Clawd Code leia de forma autônoma os registros de erros do terminal, localize arquivos de código-fonte, modifique a lógica comercial e execute casos de teste locais repetidamente até que o sistema não lance mais exceções, reduzindo consideravelmente a carga sobre a mente do desenvolvedor e o tempo de solução de problemas.

QA

1. O que esse projeto tem a ver com o Código Claude original?
   O Clawd Code é uma reescrita autônoma e de código aberto da porta Python baseada na versão acidentalmente vazada do Claude Code. Os desenvolvedores escreveram rapidamente esse clone funcional com base na estrutura oh-my-codex, que reproduz com precisão seus principais mecanismos de agendamento de ferramentas e agentes de endpoint.
2. Por que essa porta de código aberto do Python?
   Esta ferramenta destina-se apenas a fins educacionais. Embora o código original do Claude Code fosse de código fechado e complexo, essa porta de código aberto do Python remove os componentes comerciais e fornece aos desenvolvedores um excelente material de pesquisa para aprender de forma transparente sobre as inteligências de IA “Harness Engineering” e a orquestração do fluxo de trabalho.
3. Qual suporte de modelo é necessário para executar o Clawd Code?
   A estrutura de programação subjacente (OmX) depende de grandes modelos de linguagem com forte raciocínio lógico e recursos nativos de chamadas de ferramentas. Para obter a melhor experiência de programação automatizada, recomenda-se configurar uma API de modelo superior, como o Claude 3.5 Sonnet/Opus da Anthropic ou o GPT-4o da OpenAI, etc. Os usuários devem preparar e registrar a chave de API correspondente.
4. O projeto pode ser usado para o desenvolvimento diário de uma empresa comercial?
   O projeto em si é de código aberto, mas os desenvolvedores indicam claramente que ele se destina principalmente ao aprendizado e à educação. Ao integrá-lo diretamente a um fluxo de trabalho comercial, você é responsável pelos possíveis custos de faturamento da API e pelas responsabilidades de segurança associadas às alterações automatizadas do código, e deve seguir o contrato de código aberto no GitHub. Novamente, a execução em uma sandbox ou contêiner é altamente recomendada para proteger os arquivos comerciais locais.