Утечка Claude Code: энтузиасты переписали агентный «тамагочи»‑хранесс на Python и Rust — VogueTech

Что появилось / что изменилось

Разработчик под ником @instructkr превратил утёкший исходник Claude Code в отдельный проект Claw Code с чистой перепиской на Python и параллельным портом на Rust.

Ключевые изменения:

Python — основной язык проекта.
- Вся активная разработка идёт в каталоге src/.
- Там же лежат команды, модели, инструменты и точка входа main.py.
Rust‑порт хранилища (harness runtime).
- Ветка dev/rust уже существует.
- Автор обещает слить её в main «сегодня» и сделать Rust‑реализацию основной для рантайма.
- Цель — более высокая скорость и безопасность по памяти по сравнению с исходной реализацией.
Очистка от исходного лика.
- Оригинальный утёкший снапшот Claude Code больше не хранится в репозитории.
- Вместо него — «clean room» переписывание архитектуры на Python.
Тестовый контур.
- Каталог tests/ проверяет актуальное Python‑дерево.
Документация и артефакты.
- В assets/omx/ лежат скриншоты рабочих процессов OmX.
- В репозитории есть эссе 2026-03-09-is-legal-the-same-as-legitimate-ai-reimplementation-and-the-erosion-of-copyleft.md про юридическую сторону переосмысления кода.

Числа из истории проекта тоже показательные: автор, Сигрид Джин, за год сжёг 25 миллиардов токенов Claude Code, работая с исходной системой и её хранилищем.

Как это работает

Claw Code — это не «модель», а harness для агентных систем, который управляет инструментами, задачами и контекстом.

Текущая структура Python‑дерева:

main.py — точка входа для запуска агентной системы.
commands.py — описание команд, доступных агенту на Python‑стороне.
tools.py — метаданные и интерфейсы инструментов, которыми агент может пользоваться.
models.py — dataclass‑модели для подсистем, модулей и бэклога задач.
task.py — логика работы с задачами и их жизненным циклом.
query_engine.py — слой, который обрабатывает запросы и маршрутизирует их по подсистемам.
port_manifest.py — «карта» текущего состояния порта: какие части уже переписаны и как они связаны.

Переписывание автор делал через oh-my-codex (OmX) от @bellman_ych — это оркестратор поверх OpenAI Codex.

Два ключевых режима OmX:

$team — параллельный код‑ревью несколькими агентами.
$ralph — долгоживущие циклы исполнения с верификацией на уровне архитектора.

С их помощью он за одну сессию: разобрал структуру оригинального harness, спроектировал Python‑дерево, написал код и тесты. Важный нюанс: он утверждает, что не копировал строки исходника, а воспроизводил архитектурные паттерны по описанию и структуре.

Параллельно идёт порт на Rust. Задача Rust‑слоя — заменить рантайм harness на более быстрый и безопасный по памяти, не меняя общей архитектуры агентов и инструментов.

Что это значит для вас

Claw Code полезен, если вы:

строите агентные системы, которые должны:
- вызывать внешние инструменты,
- вести бэклог задач,
- работать в режиме «постоянно включённого» помощника;
хотите разобраться, как устроен harness Claude Code, но не хотите иметь у себя утёкший проприетарный код;
экспериментируете с оркестраторами вроде OmX и ищете реальный проект, который уже прошёл через полный цикл портирования.

Практические сценарии:

Прототип «тамагочи‑агента», который постоянно крутится в фоне, следит за задачами, ходит в инструменты и обновляет состояние.
Исследовательский проект по инженерии инструментов: как лучше описывать команды, как хранить контекст, как строить пайплайн задач.
Обучающие материалы для команды, которая только начинает работать с Claude Code или аналогичными системами.

Где Claw Code может не подойти:

Если вам нужен «из коробки» готовый ассистент вроде ChatGPT — придётся дописывать интерфейс, интеграции и обвязку.
Если вы не готовы разбираться с архитектурой, тестами и файловой структурой — это больше конструктор для инженеров, чем готовый SaaS.

Доступность: репозиторий лежит на GitHub (https://github.com/instructkr/claw-code). Для доступа к самому Claude Code и OmX могут потребоваться аккаунты и, в некоторых случаях, VPN, если сервисы ограничивают трафик из России.

Автор открыто просит спонсорство на GitHub (аккаунт @instructkr), если вы используете проект в работе и хотите поддержать исследования в области harness‑инженерии.

Место на рынке

Claw Code находится в интересной нише: это не конкурент GPT‑5 или Claude 4, а прослойка между моделями и инструментами.

Сравнивать его по скорости или стоимости с GPT‑4o или Claude 4 некорректно: Claw Code не генерирует токены сам, а организует работу тех, кто это делает. Его задача — управлять агентом, задачами и инструментами, а не соревноваться в качестве ответов.

Что можно сказать уверенно:

По опыту автора, именно Claude Code давал ему «чище и легче расшариваемый» код, чем Codex, а Codex выигрывал по рассуждениям.
Он потратил 25 миллиардов токенов Claude Code за год, что показывает масштаб его экспериментов с harness‑архитектурой.

На этом фоне Claw Code можно рассматривать как открытый полигон для всех, кто изучает агентные системы уровня Claude Code, но хочет это делать в легальном и управляемом виде — с Python‑кодом, тестами и скоро с Rust‑рантаймом.

Что появилось / что изменилось

Как это работает

Что это значит для вас

Место на рынке

Читайте также