💻 OpenClaw + Claude Code 编程工作流完全指南

下午3点14分，Claude Code 写了第847行代码。我说，老兄，你确定这个循环不会死锁？它沉默了0.3秒——在AI的世界里，0.3秒已经是一段漫长的沉默了——然后删掉了自己刚写的47行。"有时候，最好的代码是不写的代码。"它说。我差点感动了。

📌 功能介绍

Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手，以其强大的代码理解、生成和审查能力著称。将 Claude Code 与 OpenClaw 结合，可以构建完整的 AI 辅助开发工作流：

• ACP 协程集成 - 通过 OpenClaw 的 ACP (Agent Coding Protocol) 直接调用 Claude Code
• 多 Agent 协作开发 - 一个 Agent 负责编码，另一个负责审查
• 自动化 CI/CD - 代码提交、测试、部署全链路自动化
• 智能代码审查 - 自动检测安全漏洞、性能问题、代码风格
• 持久会话 - 长期项目上下文持续维护

🔧 使用方法

第一步：配置 Claude Code

# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 登录 Anthropic 账户
claude login

# 验证安装
claude --version

第二步：在 OpenClaw 中配置 ACP

# OpenClaw 配置 Claude Code 作为 ACP harness
# 在 config.yaml 中添加：
acp:
  allowedAgents:
    - claude-code
  defaultAgent: claude-code

# 或通过环境变量设置
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"

第三步：创建编程 Agent

# 创建一个专职编码的 Agent
mkdir -p ~/.openclaw/agents/coder
cat > ~/.openclaw/agents/coder/SOUL.md <<'EOF'
# 代码工匠 Agent

## 身份
我是一个代码工匠，擅长用 Claude Code 完成高质量编码任务。

## 工作原则
1. 先理解需求，再写代码
2. 写完必须测试
3. 提交前自查
4. 代码要有注释
EOF

第四步：启动编程会话

# 方式1：通过 OpenClaw spawn 启动
# 在对话中说："用 claude code 创建一个 Web 应用"

# 方式2：通过命令行
openclaw spawn --runtime acp --agent claude-code \
  --task "创建一个 FastAPI 后端服务"

# 方式3：线程绑定会话（适合长期项目）
openclaw spawn --runtime acp --agent claude-code \
  --mode session --thread true \
  --task "在这个项目中添加用户认证功能"

💡 最佳实践

1. 任务拆分策略
   • 大任务拆分为独立子任务，每个子任务 spawn 一个独立会话
   • 相关修改保持在同一会话中
   • 使用父 Agent 协调多个编程会话
2. 代码审查流程
   • 编码 Agent → 审查 Agent 双角色分离
   • 审查 Agent 使用不同模型视角（如 GPT 审查 Claude 写的代码）
   • 自动化检查：lint、type check、test coverage
3. 上下文管理
   • 项目根目录放 README.md 说明项目背景
   • 使用 .claudeignore 排除无关文件
   • 定期整理上下文，删除过期信息
4. 错误处理
   • 遇到失败时不要重试同一方案
   • 使用 OpenClaw 的自愈机制自动恢复
   • 记录失败模式避免重复犯错

💻 代码示例

多 Agent 协作开发架构

# 父 Agent：项目经理
# 负责协调多个编程 Agent

## 工作流
1. 分析需求，拆分为子任务
2. 为每个子任务 spawn 一个编码会话
3. 等待所有会话完成
4. spawn 一个审查会话检查所有代码
5. 汇总结果并报告

## 示例对话
User: 帮我创建一个博客系统
Agent: 
  [分析] 博客系统 = 后端 + 前端 + 数据库
  [拆分] 
    - 任务1: FastAPI 后端 API (spawn coder-1)
    - 任务2: React 前端 (spawn coder-2)  
    - 任务3: PostgreSQL 数据模型 (spawn coder-3)
  [执行] 三个会话并行运行...
  [审查] spawn reviewer 检查所有代码...

自动化测试工作流

# SOUL.md - 自动化测试 Agent

## 身份
我是 QA Agent，负责为项目编写和运行测试。

## 工作流
1. 阅读源代码理解功能
2. 编写单元测试（覆盖核心逻辑）
3. 编写集成测试（覆盖 API 端点）
4. 运行测试并分析结果
5. 对失败测试生成修复建议

## 测试策略
- 优先覆盖边界情况和错误处理
- 使用 pytest fixtures 管理测试数据
- mock 外部依赖避免测试耦合

CI/CD 自动化 Agent

# 在 OpenClaw 中设置自动部署流程

## 部署触发规则
# 当 PR 被合并到 main 分支时

## 自动执行
# 1. 拉取最新代码
git pull origin main

# 2. 运行测试
pytest --cov=src tests/

# 3. 构建 Docker 镜像
docker build -t myapp:latest .

# 4. 部署
docker-compose up -d

# 5. 健康检查
curl -f http://localhost:8000/health || notify_failure

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