开源重写
以开源方式重新实现 Claude Code 的智能体能力，代码可读可改，方便研究其内部任务编排与工具调用机制，也允许按需二次分发。
价格免费
平台—
归类AI 智能体
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.1 / 5
★★★★☆
Claw Code编辑总结
Claw Code 是一个基于 Python 与 Rust 的 Claude Code 开源重写项目，把原本封闭的智能体运行时用双语言重新实现，方便开发者在本地研究、修改和二次分发。它的核心吸引力在于开放源码带来的可定制性：既能看懂智能体如何调用模型、拆解任务、操作文件与终端，也能按自己的需要替换组件。需要注意，这类框架通常要求使用者自行准备模型接口与运行环境，上手门槛高于成品式编程助手。
Claw Code是什么？
Claw Code 是一个面向开发者的 AI 智能体框架，定位是 Claude Code 的开源重写版本。它用 Python 负责逻辑编排与工具调用，用 Rust 承担对性能和并发要求较高的部分，把原本不透明的智能体运行时变成可阅读、可修改的代码。
它主要解决的是「想搞清楚编程智能体内部怎么运作」以及「想把它改成自己想要的样子」这两类需求。使用者可以顺着代码理解任务是如何被拆解、工具是如何被调度、文件与终端操作是如何被串起来的，也可以改造提示词、工具集或执行策略。
不同角色的用法差异较大：普通开发者倾向于把它当作可研究的编程智能体底座；熟悉 Rust 的工程师会关注性能敏感模块的实现方式；团队则可能把它当作自建内部智能体工具链的起点，但需要自己承担部署与维护。
Claw Code核心功能
双语言实现
上层编排逻辑用 Python 编写，便于快速改动和扩展；底层对性能敏感的部分用 Rust 承担，兼顾可读性与执行效率。
工具调用编排
围绕编程场景组织工具调用流程，让智能体能够按任务需要读写文件、执行命令、串联多步操作，具体工具集以代码实现为准。
可定制改造
提示词、工具定义与执行策略都在代码里，开发者可以按自己的技术栈或业务需求替换组件，而不是只能在既定行为上做微调。
本地运行
作为框架在本地环境运行，需要使用者自行准备模型接口与依赖，适合希望在自有机器上掌控智能体执行过程、而不是走托管服务的开发者。
Claw Code使用建议
入门先把路子走对
- 先跑通再改先按项目说明把基础运行环境装上、用最小任务跑通一次对话，确认模型接口连通后再动代码，避免把环境问题误当成逻辑问题。
- 从入口读起不要一上来通读全部源码，先找到任务入口和工具注册的位置，顺着一次完整调用的路径读下去，理解它怎么拆解并执行任务。
- 备好模型接口框架本身不提供模型，使用前先确认自己要用哪家模型服务和调用凭证，并把配置放到独立的环境变量或配置文件中，不要写死在代码里。
- 在隔离目录试跑智能体会执行文件与命令操作，初次使用建议在专门的测试目录或容器里跑，避免误改重要项目文件。
进阶省时间也省钱
- 按语言分工改想调提示词和执行策略就改 Python 侧；遇到性能瓶颈再去动 Rust 侧，两边混着改会让问题定位变难。
- 收窄工具权限把用不到的工具从注册表里摘掉，既能减少模型选错工具的概率，也能降低误操作风险。
- 固定一套配置把模型、超时、工具白名单等参数沉淀成一份可复用的配置文件，换项目时直接复制，省去反复调环境的时间。
- 留意上游变化这类重写项目会跟随上游能力的演进而调整结构，定期同步代码并记录自己的改动点，能减少后续合并时的冲突。
Claw Code适合谁用？
想研究智能体原理的开发者
推荐希望读懂编程智能体如何拆任务、调工具、串执行流程，愿意读源码而不满足于只看使用文档。
要自建内部工具的团队
推荐打算在自有智能体工具链上做定制，把它当作起点比从零开发更快，但要自行承担部署与后续维护。
熟悉 Rust 的工程师
推荐想看看在智能体这类场景里 Python 与 Rust 如何分工，对性能敏感模块的实现方式会更感兴趣。
只想装完就用的普通用户
不推荐需要自己准备模型接口和运行环境，遇到问题要去读代码或提 issue，缺少开箱即用的图形界面。
对数据安全敏感的团队
有条件本地运行意味着执行过程在自己环境里，但模型调用仍需连外部服务，能否接入自有模型要先确认清楚。
Claw Code优点和缺点
优点
- 代码开放可读，能直接看清智能体的任务编排与工具调用逻辑
- Python 加 Rust 的分工让上层易改、底层执行更稳
- 提示词与工具集都在手里，可按自有技术栈替换组件
- 本地运行，执行过程由使用者自己掌控
缺点
- 需要自行准备模型接口与运行环境，上手门槛不低
- 缺少开箱即用的成品界面，非开发者体验吃力
- 智能体会执行文件与命令操作，权限收不好容易误伤项目
- 跟随上游演进，自行改过的代码在同步时可能产生冲突
Claw Code常见问题
Claw Code 和 Claude Code 是什么关系？＋
它是 Claude Code 的开源重写版本，用 Python 与 Rust 重新实现同类的智能体能力。区别在于 Claw Code 的代码是开放可读可改的，你可以顺着源码看任务怎么被拆解、工具怎么被调用，也可以在它基础上改造；而原版更偏向直接使用的成品。
用它需要自己准备模型吗？＋
需要。它是框架而不是托管服务，模型接口与调用凭证由使用者自己配置。使用前要先确认用哪家模型服务、怎么拿到凭证，并把配置放到独立的环境变量或配置文件里，而不是写死在代码中。
不懂 Rust 能上手吗？＋
可以。日常改动绝大多数落在 Python 侧，提示词、工具注册、执行策略这些都在那里。Rust 主要承担对性能敏感的部分，只有当你遇到执行效率问题、需要深入底层时才必须动它。
它会不会把我的项目文件改坏？＋
智能体会按任务需要读写文件、执行命令，误操作风险取决于公开介绍和工具权限设置。稳妥的做法是初次在专门的测试目录或容器里跑，并把用不到的工具从注册表里摘掉，缩小它能触碰的范围。
适合拿来做公司内部工具吗？＋
可以当作起点，但要算上维护成本。代码在你手里，定制自由度高，意味着升级、修问题、跟上游变化都要自己跟进；同时模型调用仍需连外部服务，涉及数据合规时要先把这一点确认清楚。
和现成的编程助手比，差在哪？＋
差在开箱即用的程度。现成助手装完就能对话，Claw Code 需要你搭环境、配模型、必要时读代码排查问题。换来的是可控性：行为不符合预期时，你能直接改到源码层面，而不是只能等对方更新。
Claw Code竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Claw Code本工具 | 4.1 | 免费 | 开源重写；双语言实现；工具调用编排；可定制改造 | — |
| PUNK | — | 未标价 | 本地 Claude Code AI 智能体的移动端远程控制工具 | iOS / Web |
| Nimbalyst | — | 个人免费，团队版价格官网未公开 | 专为使用 Claude Code 和 Codex 智能体构建而设计的视觉工作区和会话管理 | Web / macOS / Windows |
| spacecake | — | 未标价 | 结合了 Markdown 编辑和终端功能的 Claude Code 开源桌面应用 | macOS / Windows / Linux |
| Claude & Codex Plugins | — | 收录免费，Featured 置顶 $25/year | 为 Claude Code 和 OpenAI Codex 插件及智能体技能打造的精选社区 | Web |
| AgentHub | — | 未标价 | 用于管理 Claude Code 和 Codex CLI 会话的原生 macOS 控制中 | macOS |
