🎯 Why Clawd Code?

Clawd Code is a production-oriented Python rebuild of Claude Code, ported from the real TypeScript architecture and shipped as a working CLI agent, not just a source dump.

• Real Agent Runtime — tool-calling loop, streaming REPL, session history, and multi-turn execution
• High-Fidelity Port — keeps the original Claude Code architecture while adapting it to idiomatic Python
• Built to Hack On — readable Python codebase, rich tests, and markdown-driven skill extensibility

A real Claude Code-style terminal workflow in Python: stream replies, call tools, fetch context, and extend behavior with skills.

🚀 Try it now! Fork it, modify it, make it yours! Pull requests welcome!

⭐ Star History

✨ Features

Streaming Agent Experience

>>> /stream on
>>> Explain tests/test_agent_loop.py
[streaming answer...]
• Read (tests/test_agent_loop.py) running...
  ↳ lines 1-180
>>> /render-last

• True API streaming for direct replies plus richer streaming during tool-driven agent loops
• Built-in /stream toggle for live output and /render-last for clean Markdown re-rendering on demand
• Designed for real terminal demos: streaming text, visible tool activity, and stable fallback behavior

Programmable Skill Runtime

---
description: Explain code with diagrams and analogies
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
arguments: [path]
---

Explain the code in $path. Start with an analogy, then draw a diagram.

• Markdown-based SKILL.md slash commands
• Supports project skills, user skills, named arguments, and tool limits

Multi-Provider Support

providers = ["Anthropic Claude", "OpenAI GPT", "Zhipu GLM"]  # + easy to extend

Interactive REPL

>>> Hello!
Assistant: Hi! I'm Clawd Codex, a Python reimplementation...

>>> /help         # Show commands
>>> /             # Show all commands & skills
>>> /save         # Save session
>>> /multiline    # Multi-paragraph input
>>> Tab           # Auto-complete
>>> /explain-code qsort.py   # Run a skill

Complete CLI

clawd              # Start REPL
clawd login        # Configure API
clawd --version    # Check version
clawd config       # View settings

📊 Status

Core Systems

Tool System (30+ Tools Implemented)

Roadmap Progress

• ✅ Phase 0: Installable, runnable CLI
• ✅ Phase 1: Core Claude Code MVP experience
• ✅ Phase 2: Real tool calling loop
• 🟡 Phase 3: Context, permissions, recovery (in progress)
• ⏳ Phase 4: MCP, plugins, extensibility
• ⏳ Phase 5: Python-native differentiators

See FEATURE_LIST.md for detailed feature status and PR guidelines.

🚀 Quick Start

Install

git clone https://github.com/GPT-AGI/Clawd-Code.git
cd Clawd-Code

# Create venv (uv recommended)
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate

# Install
uv pip install -r requirements.txt

Configure

Option 1: Interactive (Recommended)

python -m src.cli login

This flow will:

1. ask you to choose a provider: anthropic / openai / glm
2. ask for that provider's API key
3. optionally save a custom base URL
4. optionally save a default model
5. set the selected provider as default

The configuration file is saved in in ~/.clawd/config.json. Example structure:

{
  "default_provider": "glm",
  "providers": {
    "anthropic": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://api.anthropic.com",
      "default_model": "claude-sonnet-4-20250514"
    },
    "openai": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "default_model": "gpt-4"
    },
    "glm": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
      "default_model": "glm-4.5"
    }
  }
}

Run

python -m src.cli          # Start REPL
python -m src.cli --help   # Show help

That's it! Start chatting with AI in 3 steps.

💡 Usage

REPL Commands

Skills (Slash Commands)

Skills are markdown-based slash commands stored under .clawd/skills. Each skill lives in its own directory and must be named SKILL.md.

1) Create a project skill

Create:

<project-root>/.clawd/skills/<skill-name>/SKILL.md

Example:

---
description: Explains code with diagrams and analogies
when_to_use: Use when explaining how code works
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
arguments: [path]
---

Explain the code in $path. Start with an analogy, then draw a diagram.

2) Use it in the REPL

❯ /
❯ /<skill-name> <args>

Example:

❯ /explain-code qsort.py

Notes

• User-level skills: ~/.clawd/skills/<skill-name>/SKILL.md
• Tool limits: allowed-tools controls which tools the skill can use.
• Arguments: use $ARGUMENTS, $0, $1, or named args like $path (from arguments).
• Placeholder syntax: use $path, not ${path}.

🎓 Why Clawd Codex?

Based on Real Source Code

• Not a clone — Ported from actual TypeScript implementation
• Architectural fidelity — Maintains proven design patterns
• Improvements — Better error handling, more tests, cleaner code

Python Native

• Type hints — Full type annotations
• Modern Python — Uses 3.10+ features
• Idiomatic — Clean, Pythonic code

User Focused

• 3-step setup — Clone, configure, run
• Interactive config — clawd login guides you
• Rich REPL — Tab completion, syntax highlighting
• Session persistence — Never lose your work

📦 Project Structure

Clawd-Code/
├── src/
│   ├── cli.py           # CLI entry
│   ├── providers/       # LLM providers
│   ├── repl/            # Interactive REPL
│   ├── skills/          # SKILL.md loading and creation
│   └── tool_system/     # Tool registry, loop, validation
├── tests/               # Core test suite
├── .clawd/
│   └── skills/          # Project-local custom skills
└── FEATURE_LIST.md      # Current feature status

🤝 Contributing

We welcome contributions!

# Quick dev setup
pip install -e .[dev]
python -m pytest tests/ -v

See CONTRIBUTING.md for guidelines.

📖 Documentation

• SETUP_GUIDE.md — Detailed installation
• CONTRIBUTING.md — Development guide
• TESTING.md — Testing guide
• CHANGELOG.md — Version history

⚡ Performance

• Startup: < 1 second
• Memory: < 50MB
• Response: Turn-based assistant output with Rich markdown rendering

🔒 Security

✅ Basic Local Safety Practices

• No sensitive data in Git
• API keys obfuscated in config
• .env files ignored
• Safe for local development workflows

📄 License

MIT License — See LICENSE

🙏 Acknowledgments

• Based on Claude Code TypeScript source
• Independent educational project
• Not affiliated with Anthropic

中文版

🎯 为什么是 Clawd Code？

Clawd Code 是一个面向真实使用的 Claude Code Python 重构版：它基于真实 TypeScript 架构移植而来，并且交付的是一个可运行的 CLI Agent，而不只是源码镜像。

• 真实 Agent Runtime — 具备工具调用循环、流式 REPL、会话历史与多轮执行能力
• 高保真移植 — 尽可能保留 Claude Code 的原始架构，同时做符合 Python 风格的实现
• 适合继续开发 — 代码可读、测试完善，并支持基于 Markdown 的技能扩展

这是一个真正可跑的 Claude Code 风格 Python 终端工作流：能流式回答、调工具、抓外部上下文，并通过 skills 扩展行为。

🚀 立即试用！Fork 它、修改它、让它成为你的！欢迎提交 Pull Request！

⭐ Star 历史

✨ 特性

Streaming Agent Experience

>>> /stream on
>>> 解释 tests/test_agent_loop.py
[流式回答中...]
• Read (tests/test_agent_loop.py) running...
  ↳ lines 1-180
>>> /render-last

• 直接回答支持真实 API 流式输出，带工具的 agent loop 也具备更完整的流式体验
• 内置 /stream 开关用于实时输出，/render-last 可按需把上一条回答重新渲染为 Markdown
• 专门为终端演示优化：一边看回答流出，一边看到工具调用，并保留稳定回退路径

可编程 Skill Runtime

---
description: 用类比 + 图示解释代码
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
arguments: [path]
---

请解释 $path 的实现：先给一个类比，再画一个结构示意图。

• 基于 SKILL.md 的 Markdown 斜杠命令
• 支持项目级技能、用户级技能、命名参数替换与工具限制

多提供商支持

providers = ["Anthropic Claude", "OpenAI GPT", "Zhipu GLM"]  # + 易于扩展

交互式 REPL

>>> 你好！
Assistant: 嗨！我是 Clawd Codex，一个 Python 重实现...

>>> /help         # 显示命令
>>> /             # 显示命令与技能
>>> /save         # 保存会话
>>> /multiline    # 多行输入模式
>>> Tab           # 自动补全
>>> /explain-code qsort.py   # 运行一个技能

完整的 CLI

clawd              # 启动 REPL
clawd login        # 配置 API
clawd --version    # 检查版本
clawd config       # 查看设置

📊 状态

核心系统

工具系统（已实现 30+ 工具）

路线图进度

• ✅ 阶段 0：可安装、可运行的 CLI
• ✅ 阶段 1：Claude Code 核心 MVP 体验
• ✅ 阶段 2：真实工具调用闭环
• 🟡 阶段 3：上下文、权限、恢复能力（进行中）
• ⏳ 阶段 4：MCP、插件、扩展性
• ⏳ 阶段 5：Python 原生差异化特性

详细功能状态和 PR 指南请查看 FEATURE_LIST.md。

🚀 快速开始

安装

git clone https://github.com/GPT-AGI/Clawd-Code.git
cd Clawd-Code

# 创建虚拟环境（推荐使用 uv）
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate

# 安装
uv pip install -r requirements.txt

配置

方式 1：交互式（推荐）

python -m src.cli login

这个流程会：

1. 让你选择 provider：anthropic / openai / glm
2. 让你输入该 provider 的 API key
3. 可选：保存自定义 base URL
4. 可选：保存默认 model
5. 将该 provider 设为默认

配置文件会保存在 ~/.clawd/config.json。示例结构：

{
  "default_provider": "glm",
  "providers": {
    "anthropic": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://api.anthropic.com",
      "default_model": "claude-sonnet-4-20250514"
    },
    "openai": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "default_model": "gpt-4"
    },
    "glm": {
      "api_key": "base64-encoded-key",
      "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
      "default_model": "glm-4.5"
    }
  }
}

运行

python -m src.cli          # 启动 REPL
python -m src.cli --help   # 显示帮助

就这样！ 3 步开始与 AI 对话。

💡 使用

REPL 命令

Skills（技能 / 斜杠命令）教程

技能是存放在 .clawd/skills 下的 Markdown 斜杠命令。每个技能对应一个目录，并且文件名固定为 SKILL.md。

1）创建项目技能

创建：

<project-root>/.clawd/skills/<skill-name>/SKILL.md

示例：

---
description: 用类比 + 图示解释代码
when_to_use: 当用户问“这段代码怎么工作？”时使用
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
arguments: [path]
---

请解释 $path 的实现：先给一个类比，再画一个结构示意图。

2）在 REPL 中使用

❯ /
❯ /<skill-name> <args>

示例：

❯ /explain-code qsort.py

补充说明

• 用户级技能：~/.clawd/skills/<skill-name>/SKILL.md
• 工具限制：allowed-tools 用于限制技能允许调用的工具集合
• 参数替换：支持 $ARGUMENTS、$0、$1、以及命名参数（例如 $path，来自 arguments）
• 占位符写法：请使用 $path，不要写成 ${path}

🎓 为什么选择 Clawd Codex？

基于真实源码

• 不是克隆 — 从真实的 TypeScript 实现移植而来
• 架构保真 — 保持经过验证的设计模式
• 持续改进 — 更好的错误处理、更多测试、更清晰的代码

原生 Python

• 类型提示 — 完整的类型注解
• 现代 Python — 使用 3.10+ 特性
• 符合习惯 — 干净的 Python 风格代码

以用户为中心

• 3 步设置 — 克隆、配置、运行
• 交互式配置 — clawd login 引导你完成设置
• 丰富的 REPL — Tab 补全、语法高亮
• 会话持久化 — 永不丢失你的工作

📦 项目结构

Clawd-Code/
├── src/
│   ├── cli.py           # CLI 入口
│   ├── providers/       # LLM 提供商
│   ├── repl/            # 交互式 REPL
│   ├── skills/          # SKILL.md 加载与创建
│   └── tool_system/     # 工具注册、循环与校验
├── tests/               # 核心测试套件
├── .clawd/
│   └── skills/          # 项目级自定义技能
└── FEATURE_LIST.md      # 当前功能状态

🤝 贡献

我们欢迎贡献！

# 快速开发设置
pip install -e .[dev]
python -m pytest tests/ -v

查看 CONTRIBUTING.md 了解指南。

📖 文档

• SETUP_GUIDE.md — 详细安装说明
• CONTRIBUTING.md — 开发指南
• TESTING.md — 测试指南
• CHANGELOG.md — 版本历史

⚡ 性能

• 启动时间：< 1 秒
• 内存占用：< 50MB
• 响应：回合式输出，支持 Rich Markdown 渲染

🔒 安全

✅ 基础本地安全实践

• Git 中无敏感数据
• API 密钥在配置中做了基础混淆
• .env 文件被忽略
• 适合本地开发工作流

📄 许可证

MIT 许可证 — 查看 LICENSE

🙏 致谢

• 基于 Claude Code TypeScript 源码
• 独立的教育项目
• 未隶属于 Anthropic