OpenClaude 對上 Claude Code、OpenCode、Pi Agent：手感、後端、設定目錄差在哪

引言：OpenClaude 是從 Claude Code 長出來的多後端 CLI

OpenClaude 是一套跑在終端機裡的 AI 程式助手。對不常碰命令列的讀者來說，你只需要知道：原本要開圖形介面的 IDE，現在把指令打在黑底白字的視窗，它就會讀懂你的專案程式碼，幫你新增功能、修問題、重構架構。它的最大賣點，是背後可以接超過 40 個 AI 模型。你今天用 OpenAI，明天換 Google Gemini、Meta 的 Llama，或是在自己電腦上用 Ollama 跑本機模型，都不用重學操作流程。官方文件稱這些模型服務為「後端」，白話就是可以替換的模型來源。

官方文件把這件事講得很直白：一套工作流，後面換模型。GitHub 上的公開資料顯示，2026 年 9 月 6 日，OpenClaude 已累積約 32,752 顆星、9,066 個 fork，是熱度不低的開源專案。專案首頁在 OpenClaude 官方網站，原始碼放在 GitHub 專案頁。

為什麼會從 Claude Code 長出來，又帶來什麼授權風險

要先看懂一件事：OpenClaude 的原始碼，是從 Anthropic 官方推出的 Claude Code 改出來的。Claude Code 是 Anthropic 給自家 Claude 模型用的終端機程式助手，斜線指令、工具呼叫的流程都很順，但缺點是綁定 Anthropic 模型。OpenClaude 的開發者把這套手感留下來，拿掉只能接 Anthropic 的限制，改成可以接多個模型。白話說，Claude Code 像只能加中油的車，OpenClaude 則讓你能換別家的油。常被放在一起比較的另一個開源工具是 OpenCode，它是另一套獨立實作的 coding agent，不是從 Claude Code 分支出來的；Pi Agent 走的是極簡路線，工具很少，哲學跟 OpenClaude 相反。

要提醒的是，官方文件明確寫了 OpenClaude 從 Claude Code 程式碼改出來，這帶來法律風險。專案在 LICENSE 裡這樣寫：

底層衍生程式仍屬 Anthropic 著作權，本專案沒有 Anthropic 授權散布其專有原始碼，使用者與貢獻者應自行評估法律立場。

我們只轉述這段文字，不替任何人下結論，也不建議直接當成公司正式產線的預設工具。對台灣團隊來說，比較穩妥的玩法是先在本機用 Ollama 試跑，不要急著接雲端金鑰。設定檔預設放在 ~/.openclaude，不讀 ~/.claude，千萬不要把 Claude Code 的憑證整包複製過來。想自己判斷風險的人，建議親自讀過 LICENSE 原文。

手感、後端、設定目錄：三個硬差異一次看懂

要決定 OpenClaude 值不值得你花時間遷移，關鍵不在 GitHub 星數有多少，而是三個硬差異：斜線指令與工具迴圈的手感、能不能換掉背後那個模型、設定檔放在哪裡。這三件事直接影響你上手之後會不會踩坑、能不能沿用自己既有的雲端金鑰，以及團隊要花多久適應。這一章不談空泛的說法，直接把 OpenClaude 跟 Claude Code、OpenCode、Pi Agent 攤開來比。

手感與後端：一套工作流，引擎自己選

OpenClaude 的斜線指令，從 /provider 到 /diff、/rewind、/cost，操作起來跟 Claude Code 幾乎是同一套感覺。它在 GitHub 專案頁寫得很明白：這份專案是從 Claude Code 的程式碼改出來的。白話說，你昨天才學會的 Claude Code 指令，今天打開 OpenClaude 不會覺得陌生，權限閘門會在敏感動作前先問過你，AI 呼叫工具與產生差異的過程也都用串流顯示。

但這不代表你可以直接把它當成 Claude Code。真正的分水嶺在後端，換成白話就是「大腦」。官方文件寫明它可以接 40 個以上的模型後端，包括 OpenAI、Gemini、Grok、Ollama、LM Studio、OpenRouter、GitHub Models，還有自訂的 OpenAI 相容端點。Claude Code 是綁定 Anthropic 的，你的憑證、模型、費用全部繞著一家轉；OpenClaude 把後端留給你選，你可以把本機 Ollama 接進來，也可以把舊的 OpenAI 相容端點掛進去。OpenCode 一樣能換後端，但它的斜線指令與工具迴圈是另一套實作；Pi Agent 更走極簡路線，工具只有四種，哲學上跟 OpenClaude 完全相反。

設定目錄：分開是好的，但名稱還留著舊專案

設定目錄是另一個硬差異。OpenClaude 預設把設定檔放在 ~/.openclaude，完全不讀 Claude Code 的 ~/.claude。這也是刻意的：官方文件在設定遷移的章節講得很清楚，不要整包複製 Claude Code 的憑證。白話說，OpenClaude 不想讓你誤把另一家的登入資料帶進來，這對公司資安反而是優點。

不過有一個坑要提醒你：環境變數名稱沿用舊專案，例如 CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1（來源：README）。這不是亂寫，是刻意保留的相容設計。但對新手來說，看到一串以 CLAUDE 開頭的名字，很容易以為自己在跑官方 Claude Code；實際上你用的可能是 OpenClaude，後端還接到別家模型。如果你要從 Claude Code 搬到 OpenClaude，建議只複製自己寫的設定和技能，不要複製整包 .claude，也不要搬登入資料。Windows 使用者可以參考 README 的 PowerShell 範例；遇到環境問題，先跑 /doctor 檢查。

看完這張表會發現，OpenClaude 的賣點很集中：把 Claude Code 的手感留下，把模型綁定拿掉，把設定目錄切開。但這也是它的風險來源，授權與商標的爭議無法靠產品功能解決。

實戰：安裝、設定後端、切換設定目錄

這一章要讓你把 OpenClaude 真的裝起來，並且用 /provider 指令切換後端，不管是連雲端模型，還是跑本機的 Ollama 都可以。這裡有兩個新手最容易踩的坑，先講白話：Node 版本的文件會打架，一份文件說要 Node 20，另一份說要 Node 22，實際看 README 跟套件的 engines 欄位，以 README 的 >=22 為準。另外，設定目錄不要整包複製，如果你原本用 Claude Code，把整個 ~/.claude 資料夾搬過來，OpenClaude 也不會讀取裡面的金鑰與登入權杖，反而可能讓你把不該外流的憑證放到另一個地方。

安裝 OpenClaude：先看 Node 版本再下指令

安裝方式只有一條指令：npm install -g @gitlawb/openclaude@latest。macOS、Windows、Linux 都適用。如果你還沒有 Node.js，先去裝長期支援版本，記得要選 22 以上，不要看到安裝文件寫 Node 20 就裝了舊版。這是專案本身的文件衝突，不是你看錯。裝完以後用 openclaude --version 確認版本，目前最新版是 0.30.0。如果執行時跳出缺少 ripgrep 的錯誤，透過系統套件管理程式裝好 rg 就能解決。另外要記得，這套工具是從 Claude Code 的程式碼改出來的，底層衍生程式仍屬 Anthropic 的著作權，如果你要在公司正式產線當預設工具，建議先請自家法務評估。

用 /provider 接本機 Ollama 與 OpenAI 相容端點

設定後端的流程是：在專案目錄執行 openclaude，進入互動模式，然後打 /provider，選你想要的後端，它會把你的選擇存成一個設定檔，之後再開都是一樣的。如果你不想每次進去挑，可以用環境變數指定。這裡有個容易裝錯家的地方：環境變數的捷徑名稱沿用舊專案的 CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1，你是 OpenClaude 的使用者，但變數名稱還是 Claude 家。別因為看到 CLAUDE 就以為走錯專案，這是刻意的，為了讓原本會用 Claude Code 的人無痛接軌。

本機 Ollama 的設定方式很直覺：把 OpenAI 相容端點指到本機位置 http://localhost:11434/v1，再加上你下載好的模型名稱。Ollama 走原生對話介面，預設開 32768 的上下文長度，如果你的模型吃不消，用內建選項 OPENCLAUDE_OLLAMA_NUM_CTX 把它調小。對台灣團隊來說，先把資料留在自己電腦上跑本機模型，是測試流程最快也最安心的路徑，確定一切沒問題再考慮接雲端金鑰。設定完成後跑一次 /doctor，可以快速確認設定檔跟路徑都正確。

運作機制：工具迴圈、權限閘門與背景工作

弄懂怎麼裝之後，接著要看它實際上怎麼動。這一章拆解 OpenClaude 的運作機制：模型呼叫、工具觸發、權限把關、背景工作，還有長任務該怎麼放著跑。

agent loop：讓模型像工程師一樣一步步改程式

OpenClaude 的核心是一條稱為 agent loop 的迴圈。你下了任務之後，模型不會只吐一段文字，而是不斷判斷接下來該呼叫哪個工具、執行工具、觀察結果，再決定下一步。整個流程像一個工程師：讀懂需求、開檔、搜尋關鍵字、修改內容、跑測試、看輸出，直到完成為止。每一步以串流方式呈現在終端機，模型準備呼叫什麼指令、正在改哪個檔案的哪一段，修改的差異也會即時印出來。它內建的工具包括 bash（執行指令）、檔案操作、grep（搜尋內容）、glob（找檔案）、子代理（允許模型拆分任務）、MCP（Model Context Protocol，一種讓模型連結外部服務的標準協定）以及網頁擷取。你可以透過設定檔決定開放哪些工具，這在敏感的專案環境很重要，避免模型亂跑指令。

權限閘門與背景工作

執行過程中，有些動作做了就無法挽回，例如刪除整批檔案、修改系統設定、送出對外網路請求。OpenClaude 針對這類動作設計了權限閘門：當模型想執行敏感指令時會被擋下，終端機跳出提示問你要不要核准這次的行動，同意後它才會繼續。這讓你在跟 AI 合作改程式時保有最終控制權。想要更快的互動節奏，也可以在設定裡調整權限策略，但建議初始階段先用偏保守的設定，看清楚它每次都做了什麼，再逐步開放。

跑整個專案測試可能要好幾分鐘，不想一直坐在終端機前等，可以用背景工作功能：執行 openclaude --bg 讓任務在背景啟動，openclaude ps 查看目前有哪些工作正在跑，openclaude logs 看某個工作的輸出，openclaude kill 終止指定的工作。要注意的是，這是本機的子行程，終端機關閉後跟著結束，不是像伺服器那樣的常駐服務。目前 attach 指令只能看紀錄，還不能把完整對話接回目前的終端機，所以重要任務建議留著終端機，或用 tmux、screen 這類工具保持運作。

台灣團隊怎麼試：替代方案有限公司觀點與落地順序

替代方案有限公司觀點： 台灣客戶最常問我們三件事：不要綁一家雲、程式不要出國、已經習慣 Claude Code 的指令。OpenClaude 剛好在這三個點上都有對應。但我們不會把它當成可以合法替代 Claude Code 的工具來賣，因為 LICENSE 自述沒有 Anthropic 授權散布原作，這個前提擺在前面，客戶才能自己評估。落地順序我們建議先從本機 Ollama 開始，讓團隊在沒有外部金鑰的情況下先跑通讀專案、改程式、看差異的流程，等習慣了，再評估要不要接既有雲端金鑰。

接下來這三步，是我們建議台灣團隊的落地順序。

1. 本機先跑：先用 Ollama 或 LM Studio 在同一支小專案上跑通，確認 /provider 和工具呼叫邏輯都熟了，再接雲端。安裝時注意 Node 版本，README 要求 Node >=22，文件寫 20 或更新，以 README 為準。
2. 再接雲端：本機跑通後，再考慮接既有雲端金鑰。OpenAI 相容端點、Azure、Bedrock 文件都有寫。這個階段才需要拿公司金鑰。
3. 資料邊界自己守：資料不能出國，就把 OPENAI_BASE_URL 指到內網代理或自建端點。這不是靠工具，是靠你一開始選哪條路。

常見問題

Q：我的公司已經導入 Claude Code，OpenClaude 可以沿用原本的設定嗎？
不可以直接沿用。OpenClaude 的設定目錄是獨立路徑，不讀取 ~/.claude，原本的 Claude Code 憑證不會被讀走。要遷移的話，只複製你自己寫的設定和技能，權杖資料不要複製過去。

Q：OpenClaude 會不會綁住我只能用某一家的模型？
不會。它存在的理由就是同一套工作流、後面換模型。官方文件列出可接 40 個以上後端，OpenAI、Gemini、Ollama、LM Studio 都在裡面。你可以在設定檔用 /provider 存好幾個設定組合，要跑哪一家就切哪一家。唯一要注意的是，官方預設推薦的閘道帶了合作雲，如果資料不能出國，請從本機 Ollama 或自建端點開始。

Q：我的程式碼或對話資料會不會被送到國外雲端？
不一定，這取決於你接哪個後端。如果你希望程式都留在本機，可以走 Ollama，文件裡有專段說明，預設上下文是 32768，也能用環境變數調整；若是走 OpenAI 相容端點或 OpenRouter 那類服務，資料就會送到該服務商手上。文章特別提醒文件把贊助商閘道和本機 Ollama 分開寫，別誤以為一定要走他們的雲。

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