夜雨聆风
Claude Code源码泄露48小时,韩国开发者从零重写了整个工具——开源版Agent编程到底能不能用?
Claude Code源码泄露48小时，韩国开发者从零重写了整个工具——开源版Agent编程到底能不能用？
GitHub发生了一件大事——有一个项目，一天之内从零冲到10万星，直接打破了吉尼斯世界纪录（好吧瞎说的，但确实破纪录了）。
这个项目叫 claw-code，是Claude Code的clean-room重写版。
啥意思呢？就是说，有人看了Claude Code泄露的源码，然后——”好的我看完了，现在我要自己从头写一个”。
听起来是不是有点离谱？更离谱的是，还真让他写出来了，而且一天之内10万星，三天16万星，直接把原版Claude Code的星数踩在脚下。
研究了一周，今天给各位扒个底朝天：这个东西到底是个啥，能不能用，值不值得玩。
一、事情的来龙去脉：给你捋一捋
1.1 惊天大瓜：Claude Code源码泄露了
这个sourcemap文件有多大呢？59.8MB。
里面装了什么呢？51.2万行TypeScript代码，1906个文件。
啥概念？就好比你点了个外卖，外卖小哥把整个厨房连锅带灶一起给你送来了。
这个泄露的代码有多详细呢？包括：
• Claude Code的完整agent架构
• 19个权限管控的工具系统
• 多层记忆管理机制
• 命令行交互系统
• 模型调用和路由逻辑
总之，Claude Code的”武功秘籍”就这么公之于众了。
1.2 韩国开发者Sigrid Jin：凌晨4点被吵醒，日出前搞定初版
但Sigrid不是一般人。
他爬起来，打开电脑，用一个叫oh-my-codex的工具开始干活。这工具是他和另一个韩国开发者Yeachan Heo做的，可以理解为给AI编程工具装上了”多Agent编排引擎”——让多个AI协同工作，而不是单打独斗。
就这样，凌晨4点开始写代码，48小时后，一个完整的clean-room重写版诞生了。
这个版本叫 claw-code。
1.3 clean-room是啥意思？抄作业还能抄出花来？
先解释一下clean-room这个词。
但claw-code活了下来，因为它是独立重写的，不是源码的直接复制。
二、核心技术拆解：Python加Rust，双剑合璧
claw-code/ ├── python/# Agent编排层（27.1%） │├── query_engine.py# 核心查询引擎（LLM调用、流式返回、缓存） │└── main.py# 入口程序 ├── rust/# 高性能运行时（72.9%） │└── …# 16个运行时模块 └── tests/# 验证测试
简单理解就是：Python是脑子，Rust是肌肉。
Python负责”想”——怎么跟大模型对话、怎么处理记忆、怎么编排任务流程。Rust负责”干”——高速执行命令、内存安全、零依赖JSON解析。
用Sigrid的话说就是：”模型只是故事的一部分。真正的工程藏在harness层——上下文怎么流动、工具怎么连接、决策怎么做。这个层应该是开放的。”
2.2 支持任意LLM：终于不用被Claude绑死了
Claude Code最让人又爱又恨的一点是：它只能用Claude。
爱的是Claude确实强，尤其在代码领域。恨的是——万一你想用GPT-4.1呢？万一你觉得Claude太贵呢？万一你需要本地部署Ollama呢？
claw-code解决了这个问题。它支持：
• GPT-4.1 / GPT-4o：OpenAI全家桶
• Claude全系列：当然也支持
• Gemini：Google的模型
• 本地Ollama：跑在自己机器上的模型，完全离线可用
• DeepSeek：国产模型，性价比高
三、实测对比：和Claude Code正面刚了一下
找了一个有10年开发经验的程序员朋友，让他用同样的任务分别测试两个工具。咱们来看看结果。
3.1 简单bug修复：打了个平手
任务：修复一个Prisma查询里缺失的null检查。
claw-code：47秒找到并修复
• Claude Code：30秒搞定
结论：差17秒，对于一个v0.3版本来说，已经非常接近了。
3.2 多文件功能：还是差点意思
任务：在5个文件中添加一个用户偏好开关功能。
claw-code：4/5正确，漏掉了测试文件
• Claude Code：5/5全对
结论：Claude Code更细心，claw-code偶尔会”粗心大意”。
3.3 大规模重构：彻底翻车
任务：从2000行的单体服务中抽取一个支付模块。
这个任务比较复杂，涉及到多个文件的依赖关系重组。
claw-code：陷入循环——它尝试导入一个还没创建的模块，然后死循环了。三次重启后勉强完成，耗时约Claude Code的8倍。
• Claude Code：顺利完成。
结论：复杂重构任务，claw-code还是弟弟。
3.4 对比表格
|
测试维度 |
claw-code |
Claude Code |
|
简单bug修复 |
47秒 ✅ |
30秒 ✅ |
|
多文件功能 |
4/5 ⭐ |
5/5 ⭐ |
|
大规模重构 |
8倍耗时 💀 |
基准 ✅ |
|
Windows支持 |
偶发路径bug 🐛 |
正常 ✅ |
|
多Agent编排 |
复杂任务崩溃 💀 |
稳定 ✅ |
|
模型支持 |
任意LLM 🏆 |
仅Claude |
|
价格 |
开源免费 |
Pro版$20/月 |
|
源码开放 |
完全可读 ✅ |
闭源 |
四、现在的短板：说真话的时间到了
不吹不黑，claw-code现在有几个明显的坑：
4.1 回滚？不存在的
Claude Code里，如果AI做错了什么，你可以很方便地回滚。但claw-code没有这个机制。
一旦AI写错了代码，删错了文件，你只能自己手动git revert。
这就好比开车没有倒车影像——小问题还好，大问题就头疼了。
4.2 Windows支持：玄学
路径处理有bug，碰上Windows的反斜杠就容易抽风。
如果你用Windows，建议再等等，或者开虚拟机用Linux。
4.3 内存管理很原始
Claude Code的上下文管理很智能——它会压缩记忆、整合信息，让你长时间对话也不会丢关键信息。
claw-code现在的策略是粗暴截断——聊太长了，前面部分直接”失忆”。
对于短任务没问题，但对于需要跟进的长期项目，这是一个明显的短板。
4.4 复杂多Agent任务：容易死机
当任务涉及到多个Agent协同、或者需要复杂规划时，claw-code有时候会陷入”思考循环”——就像你对着一个迷宫走来走去，就是找不到出口。
五、安全警告：有人趁热度搞事情
claw-code火了之后，有些不法分子开始蹭热度。
安全厂商Trend Micro已经发现，有攻击者在GitHub上散布伪装的恶意软件仓库，名字就叫”claw-code”或者类似的变体，实际上里面装的是Vidar信息窃取木马和GhostSocks恶意软件。
Anthropic也发了DMCA通知，GitHub已经下架了8100多个相关仓库——但道高一尺魔高一丈，新仓库还在不断冒出来。
六、什么人该试，什么人别碰？
6.1 这些人可以试试
想了解AI编程工具内部原理的
claw-code的代码写得挺清晰的，文档也详细。如果你想搞清楚”一个AI编程工具是怎么跑起来的”，这是个不错的学习素材。
需要本地部署或者离线使用的
公司数据不能上云？或者你就是想在自己电脑上跑？claw-code支持Ollama，完全可以离线运行。
被Claude绑定焦虑症困扰的
用Claude Code总觉得被绑住了？claw-code给你自由——想换啥模型换啥模型。
技术爱好者和极客
就想折腾一下新技术？开源项目欢迎你PR。
6.2 这些人别碰
要干活赚钱的程序员
如果你明天有个项目要交付，别在这时候当小白鼠。Claude Code、Cursor这些成熟工具还是首选。
Windows用户（暂时）
路径bug还没修好，等一段时间再说。
需要稳定长对话的
上下文管理目前比较粗暴，长任务容易丢信息。
非技术背景的开发者
需要一定的命令行基础和排障能力，萌新上手可能比较痛苦。
七、总结
claw-code是个很有意思的实验。
它证明了：一帮人靠热情和执行力，真的可以在48小时内重建一个复杂的软件系统。这种”clean-room重写”的方式，或许会成为未来开源社区对抗闭源壁垒的一种新思路。
但它目前确实还是个”实验品”，不是”产品”。
性能上打不过Claude Code，功能上有坑，稳定性还需要打磨。但它的核心理念——”AI编程工具的harness层应该是开放的”——是没错的。
未来的1-2个月内，随着Rust版本成熟和社区贡献增多，claw-code可能会成为一个真正可用的替代品。
但现在，如果你要选一个工具当日常搭档，Claude Code还是更稳的选择。
如果你想研究技术、学点东西、或者想支持一下开源社区，claw-code值得你花时间去玩。