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V2EX

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龙虾 vs 帝王蟹 源码级拆解:两个思路完全相反的开源 AI 分身项目
MaskerPRC · 2026-03-03 · via V2EX

花了一天时间完整扒了两个项目的源码,分享一些发现。

项目简介

OpenClaw(🦞):@steipete 主导,MIT 协议,18+ 核心维护者。Hub-and-Spoke 架构,40+ 消息渠道适配,TypeScript 严格模式,定位是 Personal AI Assistant 。

Self-System(🦀):Solo Developer + AI 构建。Docker-in-Docker 双容器架构,Claude Code 驱动实时代码生成,JavaScript ,定位是"数字渐进式分身"。

架构上最大的差异

OpenClaw 的代码是预编译的静态产物。你 npm install -g openclaw 然后 openclaw start,所有功能都已经写好了,通过 Plugin SDK 扩展。

Self-System 的代码是运行时动态生成的。Control 容器挂载 Docker Socket 控制 App 容器,用户用自然语言描述需求 → AI 生成 Vue 页面 + Express API → 热部署 → Git 自动提交。系统的代码是活的。

技能系统的哲学差异

OpenClaw Skill = TypeScript 类,代码级抽象,告诉系统 "How" Self-System Skill = Markdown 文件,知识级抽象,告诉 AI "What & Why"

当执行者从人变成 AI ,你不需要函数签名,你需要意图文档。

实际场景对比

场景 OpenClaw Self-System
微信消息自动化 无官方插件,需自己写 对话创建 Skill ,10 秒
管理 20 个 IM 渠道 配置 Token 即可,30 分钟 逐个集成,较慢
完全定制化个人工具 受限于 Plugin API 边界 无边界,对话即功能

定位

OpenClaw  = Application Layer — 你在 App 里做事
Self-System = OS Layer — 你在定义 App 本身

OpenClaw 连接广度强( X 轴),Self-System 定制深度强( Y 轴)。不是竞品,是不同物种。

关键数据

  • OpenClaw:40+ Channel / 15+ Model / 50+ Skill / TypeScript / SQLite / 18+ 维护者
  • Self-System:Webhook 集成 / 4 Model / 15+ AI 生成 Skill / JavaScript / Supabase / 1 人 + AI

两个都用过的体感:OpenClaw 像一台组装好的瑞士军刀,Self-System 像一块可以自由生长的活体组织。

有在做类似方向的 V 友吗?欢迎讨论。