Обзор ultraworkers/claw-code: музей на Rust с AI‑агентами

Пошаговый гайд по знакомству с проектом claw-code — музейной экспозицией, полностью разработанной и поддерживаемой AI-агентами без участия человека.

Средний

Алексей Кузнецов

Системный администратор9 июня 2026 г.2 мин чтения

git clone https://github.com/ultraworkers/claw-code.git
cd claw-code

tree -L 2
cat Cargo.toml

cargo build --release

cargo run --release

ls src/
cat src/main.rs

cargo test

git log --oneline --graph

git checkout -b my-experiment
# Внесите изменения в код
cargo build
git add .
git commit -m "Мой эксперимент с claw-code"

Title: claw-code: музейная экспозиция на Rust от AI-агентов

Description: Пошаговый гайд по знакомству с проектом claw-code — демонстрационной экспозицией на Rust, полностью разработанной AI-агентами. Клонирование, сборка, запуск и анализ кода.

Keywords: Rust, AI-агенты, claw-code, автономная разработка, музейная экспозиция

Обзор проекта claw-code: музейная экспозиция от AI-агентов

Проект ultraworkers/claw-code — это демонстрационная экспозиция, написанная на Rust и полностью созданная искусственным интеллектом. Ни одна строчка кода не была написана вручную: от архитектуры до тестов и сообщений коммитов — всё сгенерировано автономными AI-агентами. В этом гайде мы разберём, как клонировать, собрать и запустить проект, а также изучим, что скрывается за его кодом.

Если вы ещё не установили Rust, начните с нашего гайда по установке Rust и Cargo. Для общего понимания темы также рекомендуем обзор AI-инструментов для разработки.

Предварительные требования

• Базовые знания языка Rust
• Установленный Git
• Установленный Rust и Cargo (через rustup)
• Интерес к AI-управляемой разработке и автономным системам

Подготовка и сборка

Клонирование репозитория

Склонируйте репозиторий проекта claw-code с GitHub, чтобы получить локальную копию исходного кода.

git clone https://github.com/ultraworkers/claw-code.git
cd claw-code

Изучение структуры проекта

Ознакомьтесь с структурой проекта. Проект написан на Rust и использует инструменты Gajae-Code и LazyCodex — системы автономной разработки, в которых AI-агенты пишут, тестируют и документируют код без вмешательства человека. Изучите основные директории и файлы конфигурации.

tree -L 2
cat Cargo.toml

Сборка проекта

Соберите проект с помощью Cargo. Убедитесь, что все зависимости установлены и проект компилируется без ошибок.

cargo build --release

Запуск и тестирование

Запуск экспозиции

Запустите собранный проект, чтобы увидеть результат работы AI-агентов: скомпилированное приложение с организованной структурой, документацией и тестовым покрытием.

cargo run --release

Запуск тестов

Запустите тесты, чтобы убедиться в корректности работы всех компонентов системы. Тесты также были написаны AI-агентами.

cargo test

Анализ кода и истории

Изучение исходного кода

Изучите исходный код, чтобы понять, как AI-агенты (Gajae-Code / LazyCodex) организовали архитектуру проекта. Обратите внимание на модульность и стиль кода: весь исходник сгенерирован автоматически.

ls src/
cat src/main.rs

Изучение истории коммитов

Изучите историю Git-коммитов, чтобы увидеть, как AI-агенты вели разработку: какие изменения вносились, как формировались сообщения коммитов и как поддерживался проект.

git log --oneline --graph

Дополнительный шаг: эксперименты

Если хотите поэкспериментировать — создайте новую ветку и внесите собственные изменения. Это позволит сравнить подход человека с подходом AI-агентов.

git checkout -b my-experiment
# Внесите изменения в код
cargo build
git add .
git commit -m "Мой эксперимент с claw-code"

Проект claw-code — наглядная демонстрация того, как далеко продвинулись автономные AI-агенты в разработке программного обеспечения. Весь цикл — от проектирования до тестирования — выполнен без единого ручного правки. Рекомендуем также ознакомиться с нашей статьёй о применении AI в DevOps, чтобы глубже погрузиться в тему.