crab

看行为不看源码，让智能体重建软件

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 48 👀 关注 36
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 281
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，PyPI发布，无付费计划

项目预览

crab 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队lemonadesaltbagel
GitHubhttps://github.com/lemonadesaltbagel/crab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，PyPI发布，无付费计划
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,behavioral-testing,black-box-testing,clean-room-reimplementation,model-context-protocol,playwright,reverse-enginnering,sandboxing,software-reimplementation,specification-generation
GitHub 星标★ 281
上线时间2026-10-22 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积738 KB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-11-11
浏览次数1

项目介绍

crab 是一个基于 MCP（模型上下文协议）的智能体工具包，目标是从软件的外部行为而非源代码出发，重建一个功能等价的新实现。它把黑盒观察、洁净室重写和行为验证串成一条流水线：先用 Playwright 等工具在界面或接口层面采集目标软件的行为样本，再由 AI 智能体归纳出行为规格，生成不依赖原实现的干净代码，最后用行为测试比对新旧版本是否一致。项目适合需要替换老旧系统、复刻第三方服务语义、或在合规前提下研究软件行为的团队，把过去靠人工逆向和文档整理的工作交给智能体自动化。它强调洁净室原则，避免直接复制源码带来的许可与知识产权风险，同时以 MCP 工具形式接入现有 AI 编码环境，便于组合使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-11 · 当前星标 ★ 281

核心亮点

  • 把黑盒观察、规格归纳、代码重写和行为比对串成可复用的 MCP 工具链，而非零散脚本
  • 基于 Playwright 采集真实交互行为，规格来自可执行证据而非猜测
  • 内置行为验证环节，用测试对比新旧实现，降低重写后语义漂移风险

不足之处

  • 早期项目，星标约 281，生态与文档成熟度有限
  • 行为采集覆盖度依赖目标软件可观测的界面或接口，内部逻辑难以完整还原
  • 复杂系统的行为规格归纳仍高度依赖模型能力，结果稳定性待验证

适用场景

  • 替换无源码或文档缺失的老旧内部系统
  • 在合规前提下复刻第三方服务的公开行为语义
  • 为遗留软件生成行为测试基线并做等价性验证

替代项目

OpenHands、browser-use、Skyvern

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