Claw Code 專案

架構概覽

Claw Code 重新實作在 Claude Code 代理框架中觀察到的核心架構模式。程式碼庫被組織成清晰的模組結構，Rust 佔 72.9% 的程式碼（用於高效能執行環境執行）和 Python 佔 27.1%（用於代理協調和 LLM 整合）。一個活躍的 Rust 遷移分支（dev/rust）目標是完全記憶體安全的高效能框架執行環境。

claw-code/
├── src/                          # Python workspace
│   ├── commands.py               # CLI command registry & dispatch
│   ├── tools.py                  # Plugin-based tool system (~40 tools)
│   ├── models.py                 # LLM provider abstraction layer
│   ├── query_engine.py           # Core query engine (LLM calls, streaming, caching)
│   ├── task.py                   # Task management & agent lifecycle
│   └── main.py                   # Entry point
├── rust/                         # Rust core (performance-critical paths)
│   └── ...                       # In-progress high-performance runtime
└── tests/                        # Verification & integration tests

關鍵架構元件

Claude Code 原始碼洩漏所揭示的架構 — 並由 Claw Code 獨立重新實作 — 包括幾個定義 AI 程式設計代理最新技術的重要子系統：

工具系統

A plugin-based architecture with 19 built-in, permission-gated tools. Each capability — file reading, Bash execution, web scraping, LSP integration, Git operations — is implemented as a self-contained tool with granular permission controls. The Rust layer provides full JSON schema definitions for every tool. Read the complete tool reference →

查詢引擎

The query engine serves as the central intelligence of the system, managing all LLM API calls, response streaming, caching strategies, and multi-step orchestration. Claw Code reimplements this engine with a focus on provider-agnostic design, configurable turn limits, and budget controls. Explore the query engine →

多代理協調

The framework supports spawning sub-agents — internally referred to as "swarms" — to parallelize complex tasks. This enables the system to decompose large engineering challenges into independently executable subtasks, each running in isolated contexts with shared memory access. The Agent tool provides full control over subagent lifecycle.

MCP 整合

Full Model Context Protocol (MCP) support with 6 transport types — Stdio, SSE, HTTP, WebSocket, SDK, and ClaudeAiProxy. Connect the Claw Code agent to external tool servers with automatic name normalization, config hashing, and OAuth authentication. Learn about MCP integration →

原始碼洩漏揭示的模式

Claude Code 原始碼洩漏揭示了幾個先前未記錄的內部子系統。雖然 Claw Code 不複製專有實作，但這些模式為專案的架構藍圖提供了資訊，並代表了 AI 程式設計代理領域的重要創新：

KAIROS 模式

持續運行的主動式助理模式。KAIROS 不等待使用者輸入，而是主動觀察開發環境並採取自主行動。它由獨立的僅附加日誌系統支援，在原始實作中完全隱藏於外部建構之外。

ULTRAPLAN 模式

一種將複雜規劃任務卸載到運行更強大模型（Opus 等級）的遠端雲端容器的架構模式。系統分配最多 30 分鐘的專用推理時間，並透過瀏覽器為基礎的審批工作流程進行人為監督。

autoDream 服務

作為分支子代理程序運行的背景記憶整合引擎。autoDream 通常被描述為系統的「作夢」機制，執行閒置時間分析 — 重新組織已學習的模式、修剪過時的上下文，並在無需使用者互動的情況下加強相關的記憶關聯。

功能旗標

洩漏揭示了 44 個已編譯的功能旗標，其中 20 個對外部使用者仍為停用狀態。這些代表保留的完全建構功能 — 表明 Anthropic 的內部功能管線大幅領先於公開發布。

Claw Code 入門指南

Claw Code 已在 GitHub 上提供。複製儲存庫並按照安裝說明開始使用此框架：

有關最新安裝說明、建構設定和貢獻指南，請參閱 官方儲存庫 README。

安全公告

社群應注意與 Claude Code 原始碼洩漏事件同時發生的供應鏈攻擊：

常見問題

探索原始碼

Claw Code 是開源且積極開發中的專案。檢視架構、貢獻改進，或建立分支用於您自己的代理框架。