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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1254
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 当前 stable 版 Rust 工具链(CI 所用版本,未固定 MSRV)
- Node.js 20+
- pnpm 10+(frontend/package.json 固定 pnpm@10.x,corepack 会拒绝 pnpm 9)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
从 GitHub 拉取 thClaws 源码并进入项目目录,后续所有命令都在此目录下执行。
git clone https://github.com/thClaws/thClaws.git cd thClaws -
2准备前置依赖
确认 Rust stable、Node.js 20+、pnpm 10+ 已装好;GUI 构建会在编译期嵌入前端产物,须先构建前端再执行 cargo。
-
3运行桌面 GUI
带 gui feature 编译并启动桌面应用,窗口内含 Files、Terminal、Chat 三个标签页。
cargo run --features gui -
4运行 CLI REPL
以 CLI 交互模式启动,可在提示符下输入斜杠命令,如 /agent、/agents、/dream、/schedule。
cargo run -- --cli -
5执行一次性任务
用 -p 传入单条自然语言指令,程序执行完即退出,适合脚本或快速问答。
cargo run -- -p "explain crates/core" -
6首次启动选密钥后端
首次运行会提示选择密钥后端(OS 钥匙串或 .env);API Key 不会写入任何配置文件。
thclaws
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
.thclaws/settings.json | 否 | 项目级设置文件,优先级仅次于 CLI 参数 | /your/project/.thclaws/settings.json |
~/.config/thclaws/settings.json | 否 | 用户级设置文件,优先级低于项目级配置 | ~/.config/thclaws/settings.json |
~/.claude/settings.json | 否 | 兼容 Claude Code 的兜底设置文件 | ~/.claude/settings.json |
.mcp.json | 否 | MCP 服务器配置,也支持 .thclaws/mcp.json | /your/project/.mcp.json |
CLAUDE.md / AGENTS.md | 否 | 追加系统提示词,从当前工作目录向上逐级查找 | /your/project/AGENTS.md |
.env | 否 | 可选的密钥存储后端,用来替代默认的 OS 钥匙串 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
首次运行出现密钥后端选择提示并进入 REPL;GUI 模式打开 Files/Terminal/Chat 三标签窗口。
常见问题
Q:GUI 构建报找不到 frontend/dist/index.html?
A:GUI 通过 include_str! 在编译期嵌入前端产物,必须先完成前端构建再跑 cargo;同时确认 pnpm 为 10.x,否则 corepack 会直接拒绝。
Q:API Key 会写进配置文件吗?
A:不会。密钥只存放在 OS 钥匙串(默认)或 .env 中,settings.json 等配置文件里不保存密钥。
Q:多份配置冲突时以哪个为准?
A:优先级从高到低为:CLI 参数 > 项目 .thclaws/settings.json > 用户 ~/.config/thclaws/settings.json > ~/.claude/settings.json > 编译内置默认值。
Q:可以用 pnpm 9 吗?
A:不行。frontend/package.json 固定了 packageManager: pnpm@10.x,corepack 会拒绝 9 版本,请升级到 pnpm 10 以上。
注意事项
- README 的 Installation 章节为空,本教程步骤来自“贡献者快速开始”和“Quick start”两节,未出现的命令一律没有补充。
- Rust 侧没有固定 MSRV,使用当前 stable 即可。
- 密钥后端在首次运行 thclaws 时选择,之后如需更换需重新配置。
核心亮点
- 单一二进制同时提供 GUI、CLI、无头和 Web 界面,部署极简
- 原生 Rust 实现,性能高、内存占用低,适合资源受限环境
- 内置多模型支持(Anthropic、Gemini)和 MCP 协议,生态兼容性好
不足之处
- 项目较新,文档和社区生态尚待完善
- Rust 技术栈对非 Rust 开发者有一定上手门槛
适用场景
- 开发者构建本地 AI 助手,需同时提供桌面和命令行界面
- 企业部署多智能体协作系统,要求高性能和低资源消耗
- 需要跨平台运行的 AI 工具,且希望避免多语言多框架的维护成本
替代项目
Claude Code、OpenHands、AutoGPT
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