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Claw Code 研究筆記

資料來源

項目 連結
原始 Repo（instructkr） github.com/instructkr/claw-code
Fork（ck10100713） github.com/ck10100713/claw-code
Anthropic 洩漏報導（Axios） Anthropic leaked its own Claude source code
SiliconANGLE 報導 Anthropic accidentally exposes Claude Code source code
DEV Community 技術分析 Claude Code's Entire Source Code Was Just Leaked
DEV Community Python 重寫 Anthropic leaked the source code... rewritten in Python
Gizmodo 報導 Source Code for Claude Code Leaks at the Exact Wrong Time
oh-my-codex（OmX） github.com/Yeachan-Heo/oh-my-codex
WSJ 報導 The Trillion Dollar Race to Automate Our Entire Lives（2026-03-21）

專案概述

Claw Code 是 2026 年 3 月 31 日 Claude Code 原始碼洩漏事件 後誕生的 clean-room 重寫專案。作者 Sigrid Jin（GitHub: instructkr，韓國開發者社群 instruct.kr 主持人）在發現洩漏後數小時內，將 Claude Code 的 harness 架構以 Python 重新實作，目前正進行 Rust 重寫。

專案在發布後 2 小時內突破 50K stars，被稱為 GitHub 史上最快達成此里程碑的 repo。截至研究日，原始 repo 已有 67,900+ stars、69,100+ forks。

事件背景：Claude Code 原始碼洩漏

洩漏原因

Anthropic 在發佈 npm 套件 @anthropic-ai/claude-code v2.1.88 時，意外包含了 .map source map 檔案。這些檔案將 minified code 映射回完整原始碼，等同於將整個 codebase 以可讀形式公開。

Anthropic 官方聲明：「這是由人為錯誤造成的發佈打包問題，不是安全漏洞。」

洩漏內容

維度 數據
檔案數 ~1,900 個 TypeScript 檔案
程式碼行數 512,000+ 行
內建工具 ~40 個（權限閘控）
Slash 指令 ~50 個
工具系統 ~29,000 行（tool definitions + permissions）
Query Engine ~46,000 行（LLM API 呼叫、streaming、cache）

技術架構揭露

Claude Code 架構（從洩漏中觀察到）
├── Runtime: Bun（非 Node.js）
├── Terminal UI: React + Ink
├── Validation: Zod v4
├── Multi-Agent: "swarms" 平行任務協調
├── IDE Bridge: JWT-authenticated channels
├── Memory: 持久化 file-based memory
└── Lazy Loading: OpenTelemetry, gRPC 延遲載入

影響評估

面向 影響
使用者資料 未受影響
智慧財產權 重大損害——核心差異化技術曝光
競爭威脅 對手可深入了解 harness 設計
安全風險 工具權限模型、workflow 可被分析

Claw Code 的 Clean-Room 重寫

開發過程

Sigrid Jin 在凌晨 4 點發現洩漏後，使用 oh-my-codex（OmX） 進行 AI 輔助移植：

  • $team 模式：多 agent 平行 code review 和架構回饋
  • $ralph 模式：持續執行迴圈 + architect 等級驗證
  • 整個移植過程從閱讀原始 harness 結構到產出 Python tree + tests，全程由 OmX 協調

目前 Python 實作

src/
├── __init__.py
├── commands.py          # 指令移植 metadata
├── main.py              # CLI 入口（manifest/summary/parity-audit）
├── models.py            # dataclasses：subsystems, modules, backlog
├── port_manifest.py     # Python workspace 結構摘要
├── query_engine.py      # 移植摘要渲染
└── tools.py             # 工具移植 metadata

快速開始

# 渲染移植摘要
python3 -m src.main summary

# 輸出 workspace manifest
python3 -m src.main manifest

# 列出子系統
python3 -m src.main subsystems --limit 16

# 執行測試
python3 -m unittest discover -s tests -v

# 檢查指令/工具清單
python3 -m src.main commands --limit 10
python3 -m src.main tools --limit 10

重寫進度

狀態 說明
Python 基礎 已完成——mirror 了 root-entry file surface、subsystem names、command/tool inventories
Runtime 對等 尚未完成——Python tree 的可執行 runtime slices 仍少於原始 TypeScript
Rust 移植 進行中（dev/rust branch），目標：更快、memory-safe 的 harness runtime

目前限制 / 注意事項

  • 法律爭議：雖然標榜 clean-room rewrite，但由洩漏原始碼「學習架構」再重寫的邊界仍有灰色地帶
  • 無 License：原始 repo 和 fork 均未標示任何開源授權
  • 功能不完整：Python 版仍非 runtime-equivalent，更像是 harness 架構的 metadata mirror
  • Rust 版未完成：dev/rust branch 仍在開發中
  • 原始洩漏已移除：repo 不再包含 Anthropic 原始碼的 snapshot

研究價值與啟示

關鍵洞察

  1. Harness Engineering 成為獨立研究領域：Claw Code 的核心價值不在「複製 Claude Code」，而在將 harness（agent 如何串接工具、管理 context、協調任務）從特定產品中抽離出來研究。這與本站的 Anthropic Harness Design 研究互補。

  2. 洩漏揭露的 Claude Code 架構決策值得學習：Bun runtime、React+Ink TUI、Zod v4 validation、file-based persistent memory——這些選擇反映了「agent harness 應該是什麼形狀」的工程判斷，不論洩漏與否都值得研究。

  3. AI 輔助 AI 工具移植是可行的：整個 TS→Python 移植由 OmX 的 $team + $ralph 模式驅動，展示了 coding agent 協作框架的實戰能力。這與本站研究的 oh-my-codex 直接相關。

  4. npm source map 是嚴重的 supply chain 安全風險：512K 行程式碼因一個 .map 檔案全部曝光，對所有 npm 套件開發者都是警示——build pipeline 必須明確排除 source maps。

  5. Star 速度不等於技術價值：2 小時 50K stars 更多反映社群對洩漏事件的興奮，而非專案本身的技術成熟度。Python 版目前仍是 metadata mirror，距離可用的 harness runtime 還有很長的路。

與其他專案的關聯

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Analysis Claude Code 另一個 Claude Code 分析專案，側重靜態程式碼分析
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Agent Orchestrator (OmX) Claw Code 開發過程使用的 AI 協作框架
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