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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 新电脑 brew install node 之后,一个小设置可以提升对供应链投毒的防御 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用? 做了个 AI + 真人专家监督的广告投放平台 Auxora, 7 个品牌跑出 6x ROAS
开源这两天 Vibe 的 Rust 重写的 OpenClaw
everettjf · 2026-02-08 · via V2EX

最近 OpenClaw 大火,NanoClaw 也非常受欢迎。Opus4.6 出来后,这两天我就拿着 Claude 送的 50 刀额度试了试,开发了一个 Rust 版本的 NanoClaw ,名字就叫 MicroClaw ,目前支持了 NanoClaw 的部分功能。还有一些功能最近会逐步测试和完善。

项目地址: https://github.com/microclaw/microclaw 文档: https://microclaw.ai/巨资购买的.ai 域名)

目前还在持续迭代中,还没有进行充分的测试,大家可以先当个玩具看看哈。近期会逐步测试保障功能可用性,欢迎试用和提建议。


让 Codex 对比了下 MicroClaw 和 NanoClaw ,结果如下:

口径说明:基于你当前仓库的 README.md / AGENTS.md 和 NanoClaw 官方 README (截至 2026-02-08 )。

维度 NanoClaw MicroClaw
项目定位 极简、单用户、可理解优先;强调“不要做大而全” 面向聊天场景的通用 agent bot ,功能更全、可扩展面更大
灵感关系 原项目 明确参考 NanoClaw 设计思路并在其上扩展
默认通信渠道 WhatsApp (明确) Telegram-first ,且支持可选 WhatsApp Cloud webhook
对多渠道态度 倾向通过 skill 改造(如 /add-telegram )而不是主线内建 主线已经支持多聊天面( Telegram 为主)
技术栈 Node.js + Claude Agent SDK + 容器运行 Rust + Tokio + teloxide + reqwest
LLM 接入模型 强绑定 Claude Code / Agent SDK 原生 Anthropic + OpenAI-compatible 多提供商
工具系统 README 提到可做 web/schedule 等,但未给完整工具清单 明确工具注册表,含 bash/文件/web/调度/记忆/sub-agent/todo/skills 等
任务执行模型 通过容器内 agent 执行 显式 agentic tool loop ( tool_use/tool_result 循环)
安全模型主轴 OS 级隔离优先:容器沙箱( Apple Container/Docker ) 以应用内工具授权与边界控制为主(如 chat 级权限)
宿主机风险面 默认强调“在容器里跑”降低宿主风险 工具可触达运行环境,需靠权限和部署策略收敛风险
数据存储 SQLite ( README 架构图明确) SQLite ( messages/chats/scheduled_tasks/sessions 等)
会话恢复 README 未强调“完整 tool state 恢复”机制 明确支持 session resume (含工具块状态持久化)
上下文压缩 作为 skill 方向提到(/add-clear ) 主线已内置 context compaction (超长会话自动总结)
记忆机制 每组独立 CLAUDE.md ,并强调 group 隔离 全局 + 每 chat 双层 CLAUDE.md
调度任务 支持 recurring scheduled tasks 支持 cron + one-shot ,且有任务管理工具集
子代理能力 README 未见明确“sub-agent”能力 内置 sub_agent (受限工具集,防递归)
计划执行( Todo ) README 未见内置 todo 工具 内置 todo_read / todo_write
技能体系 强调“skills over features”,能力扩展主要靠 skill 改造代码 支持 Anthropic Skills 风格,含激活机制与内置技能
配置哲学 反配置文件倾向,鼓励“直接改代码” 提供配置项体系( provider/model/权限等)
部署形态 依赖 Claude Code + 容器环境( Apple Container/Docker ) Rust 单二进制部署友好(并可独立运行)
复杂度取向 小而专、为作者个人需求优化 功能覆盖更广,适合“拿来即用 + 渐进扩展”
适合人群 重视容器隔离、愿意按 skill 深度定制的个人用户 想要 Telegram 内直接可用、功能较全的开箱方案用户
License MIT MIT

一句话总结(可放帖里)

  • NanoClaw 更像“极简 + 容器隔离优先”的个人化基座。
  • MicroClaw 更像“功能完整 + 多能力内建”的 Telegram agent 产品化实现。

参考来源