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agentforce314/clawcodex has 927 GitHub stars and 166 forks. GitHot measured +1 stars in 24 hours and +1 in 7 days. Last checked 2026-11-09 21:58 UTC. Last push 2026-11-02.

Comment ces chiffres sont mesurés

Token efficient Claude Code full Python rebuild. AI Coding Agent in 310K LoC Python.

Progression mesurée des étoiles

in 24h
+1
in 7 days
+1
in 15 days
Mise à jour retardée
in 1 month
Mise à jour retardée

Variations nettes sur des périodes qui se chevauchent, pas des totaux quotidiens. Les mesures absentes restent vides. Les étoiles indiquent l’intérêt, pas la qualité.

docs/i18n/README_FR.md

Original

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🚀 Claude Code Python

Une réimplémentation complète en Python basée sur le code source réel de Claude Code

Du code source TypeScript → Reconstruit en Python avec ❤️


GitHub stars GitHub forks License: MIT Python 3.10+

🔥 Développement actif • Nouvelles fonctionnalités chaque semaine 🔥


🎯 Qu'est-ce que c'est ?

Claw Codex est une réécriture complète en Python de Claude Code, basée sur le vrai code source TypeScript.

⚠️ Important : Ce n'est PAS juste du code source

Contrairement au code source TypeScript divulgué, Claw Codex est un outil CLI entièrement fonctionnel :

Core Features Showcase
Bash Execution
Real-time Tool Execution
Web Fetch
Instant Web Content Extraction
File Operations
Seamless Coding & Debugging
Skills (Slash Commands)
Flexible Skill Systems

Vrai CLI • Vraie utilisation • Vraie communauté

  • ✅ CLI fonctionnel — Pas juste du code, mais un outil en ligne de commande entièrement fonctionnel que vous pouvez utiliser aujourd'hui
  • ✅ Basé sur le vrai code source — Porté depuis l'implémentation TypeScript réelle de Claude Code
  • ✅ Fidélité maximale — Préserve l'architecture originale tout en optimisant
  • ✅ Python natif — Code Python propre et idiomatique avec annotations de type complètes
  • ✅ Convivial — Configuration simple, REPL interactif, documentation complète
  • ✅ Continuellement amélioré — Gestion des erreurs améliorée, tests, documentation

🚀 Essayez-le maintenant ! Forkez-le, modifiez-le, rendez-le vôtre ! Les pull requests sont les bienvenues !


🌿 Compression de tokens /eco — -80 % mesurés sur la sortie Bash

Activez /eco et ClawCodex compresse le rendu côté modèle de chaque résultat Bash avec des filtres déterministes portés de RTK : résumés de tests focalisés sur les échecs, suppression du cérémonial (git/pip/npm), déduplication de logs et troncature récupérable — la sortie brute complète reste sur disque derrière un indice directement exécutable. Garantie jamais pire : une compression qui ne bat pas le rendu brut est abandonnée, et les lignes d'erreur survivent toujours.

Mesuré (tokens tiktoken cl100k_base) sur 27 opérations réelles rejouées à travers le pipeline de production :

Opération Brut /eco Gain
pytest (échecs) 1,347 390 -71%
git clone --progress 6,868 18 -99%
ls -R src 9,088 225 -97%
log show --last 90s (34k lignes) 10,512 1,977 -81%
Corpus complet (27 opérations) 92,989 17,767 -80%

Tables complètes et méthodologie : eval/eco/.

⭐ Star History

✨ Fonctionnalités

Support multi-fournisseurs

providers = [
    # Protocoles natifs / spécifiques
    "anthropic", "minimax", "deepseek", "zai", "openrouter", "openai", "gemini",
    # Fournisseurs compatibles OpenAI
    "nvidia-nim", "atlascloud", "wanjie-ark", "volcengine", "xiaomi-mimo",
    "novita", "fireworks", "siliconflow", "siliconflow-cn", "arcee", "moonshot",
    "huggingface", "together", "stepfun", "deepinfra", "runcrate", "cloudgpu",
    # Serveurs locaux (aucune clé API requise)
    "ollama", "vllm", "sglang",
]  # 27 fournisseurs ; les alias comme nim, kimi, hf sont résolus automatiquement

REPL interactif

>>> Bonjour !
Assistant: Salut ! Je suis Claw Codex, une réimplémentation en Python...

>>> /help         # Afficher les commandes
>>> /             # Afficher commandes & skills
>>> /save         # Sauvegarder la session
>>> /multiline    # Mode multi-lignes
>>> Tab           # Auto-complétion
>>> /explain-code qsort.py   # Exécuter un skill

Skills (Slash Commands)

See README.md for a quick tutorial on creating skills under .clawcodex/skills/<skill-name>/SKILL.md.

CLI complet

clawcodex --dangerously-skip-permissions              # Démarrer le REPL
clawcodex login        # Configurer l'API
clawcodex --version    # Vérifier la version
clawcodex config       # Voir les paramètres

📊 Statut

Composant Statut Quantité
Commandes ✅ Complet 150+
Outils ✅ Complet 100+
Couverture de tests ✅ 90%+ 75+ tests
Documentation ✅ Complète 10+ docs

🚀 Démarrage rapide

Installation

# Installer depuis PyPI (recommandé). Le paquet s'appelle clawcodex-cli,
# mais la commande installée reste `clawcodex`.
pipx install clawcodex-cli
# Ou : uv tool install clawcodex-cli
# Ou dans un environnement virtuel activé : pip install clawcodex-cli

clawcodex --help

Pour contribuer depuis les sources :

git clone https://github.com/agentforce314/clawcodex.git
cd clawcodex

# Créer un venv (uv recommandé)
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate

# Installer le paquet et les outils de développement
uv pip install -e ".[dev]"

Le fichier de configuration est enregistré dans ~/.clawcodex/config.json. Exemple minimal :

{
  "default_provider": "deepseek",
  "providers": {
    "deepseek": {
      "api_key": "xxx-xxx",
      "base_url": "https://api.deepseek.com",
      "default_model": "deepseek-v4-pro"
    }
  },
  "env": {
    "TAVILY_API_KEY": "tvly-YOUR-TAVILY-API-KEY"
  }
}

Remarque : TAVILY_API_KEY est requis pour l'outil WebSearch — obtenez une clé sur tavily.com.

Les blocs session, settings et env sont optionnels — des valeurs par défaut raisonnables s'appliquent s'ils sont omis (structure complète ci-dessous).

Configuration

Option 1 : Interactif (Recommandé)

python -m src.cli login

Ce processus va :

  1. vous demander de choisir un fournisseur : anthropic / openai / gemini / zai / minimax / openrouter / deepseek, ou tout fournisseur compatible OpenAI (together, novita, fireworks, moonshot, nvidia-nim, siliconflow, deepinfra, huggingface, …) et serveurs locaux (ollama / vllm / sglang)
  2. vous demander la clé API de ce fournisseur
  3. enregistrer optionnellement une URL de base personnalisée
  4. enregistrer optionnellement un modèle par défaut
  5. définir le fournisseur sélectionné comme valeur par défaut

Le fichier de configuration est enregistré dans ~/.clawcodex/config.json. Exemple de structure :

{
  "default_provider": "deepseek",
  "providers": {
    "anthropic": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://api.anthropic.com",
      "default_model": "claude-sonnet-4-6"
    },
    "openai": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "default_model": "gpt-5.4"
    },
    "zai": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4",
      "default_model": "glm-5.2"
    },
    "minimax": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://api.minimaxi.com/anthropic",
      "default_model": "MiniMax-M3.1-Flash"
    },
    "openrouter": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
      "default_model": "deepseek/deepseek-v4-pro"
    },
    "deepseek": {
      "api_key": "your-api-key",
      "base_url": "https://api.deepseek.com",
      "default_model": "deepseek-v4-pro"
    }
  },
  "session": {
    "auto_save": true,
    "max_history": 100
  },
  "settings": {
    "advisor_enabled": false,
    "advisor_model": "claude-sonnet-4-6",
    "advisor_client_mode": false,
    "advisor_provider": "openai"
  },
  "env": {
    "TAVILY_API_KEY": "tvly-YOUR-TAVILY-API-KEY"
  }
}

Exécution

python -m src.cli          # Démarrer le REPL
python -m src.cli --help   # Afficher l'aide

C'est tout ! Commencez à discuter avec l'IA en 3 étapes.


💡 Utilisation

Commandes REPL

Commande Description
/help Afficher toutes les commandes
/save Sauvegarder la session
/load <id> Charger une session
/multiline Basculer le mode multi-lignes
/clear Effacer l'historique
/exit Quitter le REPL

Exemple de session

Exemple de session


🎓 Pourquoi Claw Codex ?

Basé sur le vrai code source

  • Pas un clone — Porté depuis l'implémentation TypeScript réelle
  • Fidélité architecturale — Maintient les modèles de conception éprouvés
  • Améliorations — Meilleure gestion des erreurs, plus de tests, code plus propre

Python natif

  • Indications de type — Annotations de type complètes
  • Python moderne — Utilise les fonctionnalités 3.10+
  • Idiomatique — Code Python propre

Axé sur l'utilisateur

  • Configuration en 3 étapes — Cloner, configurer, exécuter
  • Configuration interactive — clawcodex login vous guide
  • REPL riche — Complétion par tabulation, coloration syntaxique
  • Persistance des sessions — Ne perdez jamais votre travail

📦 Structure du projet

Claw-Codex/
├── src/
│   ├── cli.py           # Entrée CLI
│   ├── config.py        # Configuration
│   ├── repl/            # REPL interactif
│   ├── providers/       # Fournisseurs LLM
│   └── agent/           # Gestion des sessions
├── tests/               # 75+ tests
└── docs/                # Docs complètes

🗺️ Feuille de route

  • MVP Python
  • Support multi-fournisseurs
  • Persistance des sessions
  • Audit de sécurité
  • Système d'appel d'outils
  • Paquet PyPI
  • Version Go

🤝 Contribution

Nous accueillons les contributions !

# Configuration rapide pour le développement
pip install -e .[dev]
python -m pytest tests/ -v

Voir CONTRIBUTING.md pour les directives.


📖 Documentation


⚡ Performance

  • Démarrage : < 1 seconde
  • Mémoire : < 50MB
  • Réponse : Streaming (temps réel)

🔒 Sécurité

✅ Audit de sécurité effectué

  • Pas de données sensibles dans Git
  • Clés API chiffrées dans la configuration
  • Fichiers .env ignorés
  • Sûr pour la production

📄 Licence

Licence MIT — Voir LICENSE


🙏 Remerciements

  • Basé sur le code source TypeScript de Claude Code
  • Projet éducatif indépendant
  • Non affilié à Anthropic

🌟 Montrez votre soutien

Si vous trouvez cela utile, veuillez star ⭐ le repo !

Fait avec ❤️ par l'équipe Claw Codex

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