ClawCodeAgent — Development skill for Claude Code

Claw Code Agent

Claw Code Agent 是一个用 Python 实现的本地编码智能体运行时。它提供 OpenAI 兼容和 Anthropic 原生模型接口、可审计的工具调用循环、会话持久化、结构化开发工作流，以及从任务定义、Episode、验证、数据集构建到独立 Benchmark 的实验链路。

项目当前同时服务两个目标：

• 作为可直接使用的本地 Coding Agent，通过 CLI、REPL、TUI、Web 和外部平台桥接完成代码任务。
• 作为可研究、可复现的 Agent 训练与评测底座，保存完整轨迹、验证证据、版本和成本信息。

证据状态：核心 Agent、Lifecycle/DevFlow、会话与上下文管理、插件/MCP、训练 Rollout、版本化任务集和可审计 Benchmark 均已有实现。SWE-bench Lite 已完成固定版本数据快照、20 题筛选（18 题通过本地准入）、多组冻结 Dev Episode、跨模型 Tool UX 对照和官方 Harness 兼容性复评。所有结果按“实现证据、机制证据、兼容性证据和正式 Benchmark”分层记录，避免把小样本或修复过的环境误报为排行榜成绩。

跨设备继续实验或训练时，从 [`TRAINING_HANDOFF.md`](TRAINING_HANDOFF.md) 开始；其中列出不会随 Git 迁移的本地资产、环境重建、已完成四臂证据和后续 LoRA 门槛。

快速开始

要求 Python 3.9 或更高版本。

git clone 
cd ClawCodeAgent

python -m venv .venv
# Linux / macOS
source .venv/bin/activate
# Windows PowerShell
# .venv\Scripts\Activate.ps1

python -m pip install -U pip
python -m pip install -e .

复制 `.env.example` 为 `.env`，然后选择一种模型协议配置。

Anthropic 原生协议：

ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-api-key-here
ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-6

OpenAI 兼容协议（vLLM、Ollama、LiteLLM 或兼容服务）：

OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1
OPENAI_API_KEY=local-token
OPENAI_MODEL=Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

本地 Qwen3-1.7B 的重复、多轮评测应使用常驻推理服务，而不是逐 Episode 调用 Transformers `generate()`。当前 RTX 5080 + WSL2 的已验证配置见 [`configs/inference/qwen3-1.7b-vllm.json`](configs/inference/qwen3-1.7b-vllm.json)：

uv venv --python 3.12 .venv-vllm
uv pip install --python .venv-vllm/bin/python "vllm==0.28.0" --torch-backend=auto
bash tools/start_vllm_qwen3.sh

服务启动并预热后，另一个终端运行：

python3 tools/probe_openai_tool_server.py

该脚本固定关闭 Qwen3 Thinking，开启工具调用解析，并针对 WSL2 的 UVA 与 RTX 50 系 FlashInfer sampler 兼容问题采用 vLLM 原生回退。首次服务启动和首次 内核编译单独计时；只有热态请求用于判断 Episode 推理吞吐。Transformers 直连仅保留为模型加载和协议解析冒烟，不作为 SWE-bench 抽检后端。

Qwen3-1.7B 的首个冻结本地 SWE-bench Lite 筛选在 pydicom-1694 上按停止规则 结束：模型首回合定位正确文件，但重复相同搜索七次且未编辑，最终编辑请求的 JSON 格式错误，因此没有继续执行后两题。该结果说