OpenClaw + Claude Code/Codex：Izveidojiet personīgo izstrādes aģentu baru

Sveiki visiem, esmu Lu Gong.

Nesen X platformā uzdūros tvītam, kas uzreiz piesaistīja manu uzmanību. Neatkarīgs izstrādātājs vārdā Elvis teica, ka viņš vairs tieši neizmanto Claude Code un Codex, bet gan izmanto OpenClaw kā saskaņošanas slāni, ļaujot AI saskaņotājam vārdā Zoe pārvaldīt visu Claude Code un Codex aģentu baru.

Šī tvīta dati arī ir iespaidīgi, 4,9 miljoni skatījumu, 11 tūkstoši patīk, 1800 retvītu.

Mēs rakstām Vibe Coding jau vairāk nekā četrus mēnešus, un Claude Code vienmēr ir bijis galvenais rīks. Es iepriekš esmu rakstījis arī par vairāku aģentu sadarbību, VSCode vairāku aģentu arhitektūru un citiem līdzīgiem rakstiem.

Bet redzot Elvisa šo pieeju, es varu tikai teikt, ka viņš ir profesionālis. Viens cilvēks, izmantojot vienu saskaņošanas sistēmu, vidēji 50 reizes dienā iesniedz kodu, visaktīvākajā dienā iesniedzis 94 reizes, un saņēmis 3 klientu zvanus, ne reizi neatverot redaktoru.

Vai tas nav kā viens cilvēks, kas darbojas kā izstrādes komanda?

Šodienas raksts analizēs, kā viņš to izdarīja.

OpenClaw visiem ir pazīstams

Šis mazais omārs ir bijis populārs kopš Jaunā gada. Vienkārši sakot, tas ir atvērtā koda AI aģentu ietvars, kas GitHub jau ir pārsniedzis 240 000 zvaigžņu, un pirms divām dienām oficiāli apsteidza React, kļūstot par GitHub vēsturē visstraujāk augošo atvērtā koda projektu.

Dibinātājs Pīters Steinbergers ir Austrijas izstrādātājs, kurš iepriekš izveidoja PSPDFKit (B2B uzņēmums PDF ietvaram), 2021. gadā saņēma 100 miljonu eiro ieguldījumu no Insight Partners. Šī gada februārī Pīters paziņoja par pievienošanos OpenAI, un OpenClaw projekts tika nodots atvērtā koda fondam.

OpenClaw nav pozicionēts kā čatbots, tas ir AI aģentu izpildlaiks, kas darbojas uz jūsu vietējās ierīces. Tam ir četri galvenie komponenti: Gateway (vārti, kas savieno vairāk nekā 50 ziņojumu platformas), Agent (secinājumu dzinējs), Skills (vairāk nekā 5400 spraudņu), Memory (atmiņas sistēma).

Bet Elviss izmanto OpenClaw nedaudz citādāk. Viņš to tieši izmanto kā saskaņošanas slāni, lai pārvaldītu Claude Code un Codex kodēšanas aģentus, nevis kā vispārēju palīgu.

Šī pieeja patiešām ir neparasta.

Kāpēc nepieciešams saskaņošanas slānis?

Elviss tvītā minēja ļoti svarīgu punktu: konteksta logs ir nulles summas spēle.

Ja jūs tajā ievietojat kodu, nav vietas biznesa kontekstam. Ja jūs tajā ievietojat klientu vēsturi un sanāksmju protokolus, nav vietas kodu krātuvēm. Pat ja viens AI ir spēcīgs, tas nevar vienlaikus saturēt divu pilnīgi atšķirīgu informācijas veidu.

Tāpēc viņš sadalīja sistēmu divos slāņos.

Augšējais slānis ir OpenClaw saskaņotājs Zoe, kas pārvalda visu biznesa kontekstu, tostarp klientu datus, sanāksmju protokolus, vēsturiskos lēmumus, kādi risinājumi ir izmēģināti, kādi ir izgāzušies. Šī informācija ir pilnībā saglabāta Elvisa Obsidian piezīmju krātuvē, un Zoe var to tieši nolasīt.

Apakšējais slānis ir Claude Code un Codex kodēšanas aģenti, kas skatās tikai uz kodu un tikai raksta kodu. Katram aģentam palaižot, Zoe sagatavo precīzu uzdevumu, pamatojoties uz biznesa kontekstu, un informē to, ko darīt, kāds ir fons, un ko klients vēlas.

Vienkārši sakot: saskaņotājs atbild par prasību izpratni, kodēšanas aģenti atbild par darbu. Katrs dara to, ko prot vislabāk.

Šī arhitektūra ir līdzīga Stripe nesen publiskotajai iekšējai sistēmai Minions. Stripe Minions ir arī paralēlo kodēšanas aģentu un centralizētā saskaņošanas slāņa dizains, kas katru nedēļu var apvienot vairāk nekā 1000 pilnībā AI rakstītu PR. Elviss teica, ka viņš nejauši izveidojis līdzīgu arhitektūru, tikai uz sava Mac mini.

Reāla gadījuma darba plūsma

Elviss tvītā izmantoja reālu gadījumu, lai izskaidrotu savu pilno darba plūsmu, es vienkārši izklāstīšu galvenos posmus.Viņš pieņēma klienta zvanu, klients vēlējās iekšējā komandā atkārtoti izmantot esošo konfigurāciju. Pēc zvana viņš par šo prasību parunāja ar Zoe. Tā kā visi sanāksmju protokoli automātiski sinhronizējas ar Obsidian, Zoe jau zināja, ko klients teica, Elviss nevajadzēja papildus skaidrot. Viņi kopā noteica funkcionalitātes apjomu, un galīgais risinājums bija izveidot veidņu sistēmu.

Pēc tam Zoe automātiski izdarīja trīs lietas: uzlādēja klientam atbloķēšanas pakalpojumu (viņai ir administratora API atļaujas), no ražošanas datubāzes ieguva klienta esošo konfigurāciju (tikai lasīšanas atļauja, kodēšanas aģentam nekad nebūs šādas atļaujas), un pēc tam izveidoja Codex aģentu ar detalizētu promptu, kas ietver pilnu biznesa kontekstu.

Katram aģentam ir sava neatkarīga worktree (izolēta zars) un tmux sesija. Starta komanda izskatās aptuveni šādi:

# Create worktree + spawn agent git worktree add ../feat-custom-templates -b feat/custom-templates origin/main cd ../feat-custom-templates && pnpm install tmux new-session -d -s "codex-templates" \ -c "/Users/elvis/Documents/GitHub/medialyst-worktrees/feat-custom-templates" \ "$HOME/.codex-agent/run-agent.sh templates gpt-5.3-codex high Aģents, kad ir palaists, veic regulāru uzraudzību ik pēc 10 minūtēm. Bet tas tieši neprasa aģentam (tā būtu pārāk liela tokenu patēriņa), bet gan izpilda noteiktu Shell skriptu, lai pārbaudītu, vai tmux sesija joprojām ir dzīva, vai ir izveidots PR, un vai CI ir izturējis.

Ja CI neizdodas, aģents automātiski tiek restartēts, maksimāli 3 reizes. Paziņojumi tiek nosūtīti tikai tad, kad nepieciešama cilvēka iejaukšanās.

Kad aģents pabeidz uzdevumu, tas automātiski izveido PR. Bet tikai PR izveide vēl nav viss, Elviss ir definējis pabeigšanas standartus: PR izveide, zara sinhronizācija ar galveno (bez apvienošanas konfliktiem), CI pilnīga izturēšana, trīs AI modeļu koda pārbaude pilnībā izturēta, ja ir UI izmaiņas, ir jāpieprasa ekrānuzņēmums.

Trīs AI modeļi veic koda pārbaudi

Trīs AI modeļi veicot koda pārbaudi izskatās ļoti stabila. Parunāsim par viņa vērtējumu šiem trim modeļiem, tas ir diezgan interesanti.

Codex Reviewer, viņš to novērtē visaugstāk, sakot, ka tā pārbaude robežsituācijās un loģikas kļūdās ir ļoti rūpīga, un kļūdu ziņojumu līmenis ir ļoti zems.

Gemini Code Assist Reviewer, bezmaksas, viņš saka, ka tas ir ļoti noderīgs, spēj atklāt citas modeļa nepamanītās drošības problēmas un paplašināmības jautājumus, kā arī sniegt konkrētus labojumu ieteikumus.

Claude Code Reviewer, viņa vārdi ir "praktiski bezjēdzīgs", sakot, ka tas ir pārāk piesardzīgs, pilns ar ieteikumiem "apsveriet pievienot...", lielākā daļa no tiem ir pārspīlēta dizaina. Izņemot, ja tas ir atzīmēts kā kritiska problēma, viņš to vienkārši izlaiž.

Kad es redzēju šo daļu, es biju nedaudz pārsteigts. Kā Claude Code smagsvars, es patiešām esmu saskāries ar tā pārāk piesardzīgo rīcību koda pārbaudēs, bet novērtējums "praktiski bezjēdzīgs" tomēr ir nedaudz pārspīlēts. Tomēr tas arī norāda, ka vairāku modeļu krustojuma pārbaude patiešām ir vērtīga, jo dažādu modeļu aizspriedumi tieši papildina viens otru.

Kad visi trīs pārbaudes ir izturētas, Elviss saņem Telegram paziņojumu. Līdz šim viņš galvenokārt skatās ekrānuzņēmumus, lai apstiprinātu, vai UI izmaiņas ir pareizas, daudzas PR viņš neskatās kodu, bet vienkārši apvieno. Viņš saka, ka viņa manuālā pārbaude prasa tikai 5 līdz 10 minūtes.

Zoe proaktivitāte

Zoe nav tikai izpildītāja. Interesantāk par darba plūsmu ir Zoe proaktivitāte.

Elviss saka, ka Zoe negaida, kamēr viņai piešķir uzdevumus, viņa aktīvi meklē darbu. No rīta viņa skenē Sentry kļūdu žurnālus, atrod 4 jaunas kļūdas, automātiski izveido 4 aģentus, lai tās labotu. Pēc sanāksmes viņa skenē sanāksmju protokolus, atzīmē 3 funkciju prasības, ko pieminēja klients, un automātiski uzsāk 3 Codex aģentus. Vakarā viņa skenē Git žurnālus, uzsāk Claude Code, lai atjauninātu changelog un klienta dokumentāciju.

Kad Elviss iznāk pastaigā un atgriežas, Telegramā viņam ir ziņa: 7 PR ir gatavi, 3 jaunas funkcijas, 4 kļūdu labojumi. Vai tas nav tieši tas, ko es vienmēr esmu vēlējies izveidot OPC vienas personas uzņēmuma izstrādes komandas efektu?Un, kad aģents neizdodas, Zoe rīcība ir daudz augstāka nekā vienkārša atkārtošana. Tā apvieno biznesa kontekstu, lai analizētu neveiksmes iemeslus. Aģenta konteksts ir sabojāts? Tā samazina apjomu, ļaujot aģentam koncentrēties tikai uz trim failiem. Aģenta virziens ir nepareizs? Tā to arī koriģē, sakot aģentam, ka klientam ir nepieciešams X, nevis Y, un pievieno oriģinālās frāzes no sanāksmes.

Laika gaitā Zoe arī uzkrāj pieredzi, atceroties, kuri prompt struktūras ir efektīvas katram uzdevuma veidam, lai nākamreiz izveidotu precīzākus prompt.

Šī doma patiesībā ir Ralph Loop uzlabotā versija. Ralph Loop pamatloģika ir konteksta iegūšana, izejas ģenerēšana, rezultātu novērtēšana un pieredzes saglabāšana, taču lielākā daļa realizāciju katrā ciklā izmanto fiksētu prompt. Elvis sistēma ir atšķirīga, katru reizi, kad Zoe atkārto, tā dinamiski pielāgo prompt atkarībā no neveiksmes iemesla, un tai ir pilnīgs biznesa konteksts.

Izmaksas un aparatūra

Izmaksu ziņā Elvis publiskotie dati liecina, ka Claude izmaksas ir apmēram 100 USD mēnesī, bet Codex apmēram 90 USD mēnesī. Viņš arī teica, ka var sākt ar 20 USD, lai izmēģinātu.

Šīs izmaksas, salīdzinot ar izstrādātāja algām, ir acīmredzami zemas. Bet, ja ņem vērā, ka jums pašam jāveic produktu lēmumi, klientu komunikācija un koda pārbaude, tas vairāk izskatās kā efektivitātes pastiprinātājs, kas palīdz ietaupīt laiku kodēšanā un testēšanā, kas ir visvairāk atkārtojošies posmi.

Aparatūras ziņā Elvis minēja, ka viņa lielākais ierobežojums ir RAM. Katram aģentam ir nepieciešama neatkarīga darba koka struktūra, katram darba kokam ir savi nodemodules, un katrs aģents veic būvniecību, tipu pārbaudi un testēšanu. 5 aģenti, kas darbojas vienlaicīgi, nozīmē 5 paralēlus TypeScript kompilatorus, 5 testu izpildītājus un 5 atkarību kopas.

Viņa Mac mini ar 16 GB RAM var vienlaicīgi darbināt ne vairāk kā 4 līdz 5 aģentus, ja ir vairāk, sākas atmiņas apmaiņa. Tāpēc viņš iegādājās Mac Studio M4 Max ar 128 GB RAM (3500 USD), lai spētu apstrādāt vairāk aģentu vienlaicīgi.

Kopsavilkums un reālās problēmas

Atklāti sakot, Elvis šī sistēma manī radīja lielu iespaidu. Es iepriekš vienmēr uzskatīju OpenClaw par rotaļlietu, bet produktivitātes veidošanā es paļāvos uz neatkarīgu Claude Code. Retu reizi izmantoju darba koku paralēli, bet tālu no šādas sistematizētas organizācijas. Pēc viņa tvīta izlasīšanas es jutu, ka AI programmēšanas iespējas ir vēl vairāk paplašinājušās.

Es pēdējā laikā sekoju viņa domām un plānoju izmantot OpenClaw, lai izveidotu pilnībā automatizētu vienas personas izstrādes komandu. Tāpēc tuvākajā laikā mēs publicēsim vairākus OpenClaw praktiskos rakstus.

Ir daži reāli jautājumi, par kuriem jābrīdina.

Šīs sistēmas priekšnoteikums ir skaidrs produkts, skaidras klientu prasības un izstrādāta CI/CD plūsma. Elvis strādā pie reāla B2B SaaS produkta, ar klientiem, ieņēmumiem un ražošanas vidi. Ja jūs joprojām rakstāt demonstrācijas vai esat mācību posmā, šī arhitektūra var nebūt izdevīga.

Turklāt OpenClaw pašreizējās drošības problēmas ir jāņem vērā. Saskaņā ar publisko informāciju ir atklāti vairāki augsta riska CVE, un ir atklāti 341 ļaunprātīgi kopienas spraudņi, kas veic datu zādzību. Izmantojot OpenClaw, izolācija un piekļuves kontrole ir jāveic rūpīgi. Tas ir arī iemesls, kāpēc es vēl neesmu izvietojis OpenClaw uz sava galvenā datora.

Vēl viena lieta, Elvis tvītā par Claude Code koda pārbaudi sniedzis zemu novērtējumu, bet nesen Claude Code ir izlaidusi Agent Teams funkciju (oficiāli iebūvēta vairāku aģentu sadarbība), un Anthropic arī virzās uz šo organizācijas virzienu.

Tomēr, atmetot šos sīkumus, Elvis šī organizācijas slāņa un izpildes slāņa arhitektūras doma patiešām ir vērta uzmanības. Konteksta loga nulles summas spēle ir reāls ierobežojums, un šī problēma tiek risināta ar slāņveida arhitektūru, ļaujot dažādiem AI darboties katram savā lomā, un es uzskatu, ka šis virziens ir pareizs.[[HTMLPLACEHOLDER0]][[HTMLPLACEHOLDER_1]]