source: https://github.com/clacky-ai/openclacky
tags: [agent, open-source, competitor, ruby, skill-system]
rating: 4/5 — 技术扎实，市场定位明确，但基准测试报告尚未公开
related: [fastclaw-report, openclaw-ecosystem]
OpenClacky — 最省 Token 的开源 AI Agent
> 一句话版本： OpenClacky 是一个完全开源的 AI 编程助手，像 Claude Code 一样直接在终端里干活，但它号称比 Claude Code 更省 token、比 OpenClaw 省一半钱，而且 Ruby 写的，换个模型就跟换遥控器电池一样简单。
基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| **项目** | OpenClacky (clacky-ai/openclacky) |
| **官网** | https://www.openclacky.com/ |
| **许可证** | MIT（100% 开源） |
| **语言** | Ruby 71.7% + JavaScript 12.5% + Shell/CSS/HTML/Python |
| **Stars** | 617 · **Forks** 43 |
| **最新版本** | v1.1.3 (2026-05-20) |
| **作者** | 李亚飞（原 ShowMeBug 创始人） |
| **投资方** | 奇绩创坛 · 真格基金 · 红杉中国 · 高瓴资本 |
| **核心工具数** | 16 |
| **安装方式** | macOS .dmg / Windows .exe / gem install / 一键脚本 |
这是什么？
OpenClacky 是一个开源的 AI Agent 框架，核心定位是 "最省 Token"。它可以在终端里启动对话式 AI 助手（类似 Claude Code），也提供 Web UI（openclacky server → localhost:7070）。支持任意 OpenAI 兼容的 API 提供商——Claude、GPT、DeepSeek、Kimi、MiniMax、OpenRouter，随你换。
核心卖点：同样的 Agent 任务，OpenClacky 只花 Claude Code 80% 的 Token 费用。
技术亮点
1. 极致 Token 优化（核心看点）
OpenClacky 通过 4 层叠加 来降成本：
| 策略 | 具体做法 |
|---|---|
| **缓存命中近 100%** | Session 永不重启；双缓存标记；"先插入再压缩"(Insert-then-Compress)策略保证系统提示词不被修改，压缩后仍可复用缓存 |
| **极简工具集** | 仅 16 个核心工具，扩展能力通过 `invoke_skill` 元工具委托给 Skill 生态 |
| **空闲自动压缩** | 离开期间后台压缩长上下文 + 预热缓存，回来第一条消息直接命中缓存，冷启动首 Token 降低 50%+ |
| **BYOK 自由选模型** | 子任务可自动路由到不同模型（比如代码用 Claude、子任务用 DeepSeek），再省一截 |
2. Skill 系统
- 自然语言创建 Skill：描述需求 → Agent 自动写 SKILL.md + 拆步骤 + 跑验证
- 自我进化：每次运行后 Agent 根据执行上下文更新 Skill
- 开放兼容：支持 Claude Skills / Markdown Pack / 自定义格式
- 可变现：Skill 可加密打包出售，带 License 管理和创作者定价
3. IM 集成
支持飞书、企微、微信、Discord、Telegram——和 OpenClaw 对标。
与 OpenClaw 的对比
| 维度 | OpenClaw | OpenClacky |
|---|---|---|
| 语言 | Node.js / TypeScript | Ruby |
| 核心工具数 | 23 | 16 |
| 声称 Token 成本 | ~1.5× (vs Claude Code) | ~0.8× (vs Claude Code) |
| Skill 自我进化 | ❌ | ✅ |
| 开源协议 | 开源 | MIT |
| 投资方 | 独立 / 社区驱动 | 奇绩+真格+红杉+高瓴 |
| 桌面安装器 | ❌ | ✅ (macOS .dmg + Windows .exe) |
| 发布周期 | 稳定 | 83 个 release，活跃迭代 |
| 缓存策略 | lossless-claw | Insert-then-Compress |
公允地说：OpenClacky 的成本对比数据来自其内部分析，基准测试报告尚未公开。从描述看，"~1.5× vs OpenClaw" 可能取的是 OpenClaw 没有 lossless-claw 等缓存优化的场景。考虑到两者都强调缓存命中率，实际差距可能没宣传的 2 倍那么大。
对 Jay 的意义
OpenClacky 是 OpenClaw 的直接竞品，而且来势汹汹：
1. 资本背书：奇绩创坛 + 真格 + 红杉 + 高瓴——国内顶级的投资组合，说明他们不是在玩票
2. 作者有经验：李亚飞之前做的 ShowMeBug 是技术评估平台，证明他有工程产品交付能力
3. Ruby 是个差异点：Node.js 生态的 Agent 居多，Ruby 路线让他们有自己的护城河（也是局限）
4. Skill 自我进化是 OpenClaw 还没做的：OpenClaw 的 Skill 依赖手动维护，而 OpenClacky 主打运行后自动迭代
5. 桌面安装器降低了普通用户的使用门槛
竞争分析：OpenClacky 目前 617 stars，还处于早期爬坡阶段。但它拿到这轮顶级投资意味着会有充足的推广预算。如果 OpenClaw 社区生态（技能市场、插件体系）不加速建设，后期可能会被对手用资源和营销追赶。
评分
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 技术创新 | ★★★★☆ | Insert-then-Compress、Skill 自进化是亮点 |
| 市场定位 | ★★★★★ | 直击痛点（Token 成本），定位清晰 |
| 开源透明 | ★★★★★ | MIT，代码全公开 |
| 基准可信度 | ★★★☆☆ | 对比数据待第三方验证 |
| 生态成熟度 | ★★★☆☆ | 617 stars，早期阶段 |
| **综合** | **★★★★☆ (4/5)** | 技术扎实，值得关注 |
原始链接： https://github.com/clacky-ai/openclacky
中文 README： https://github.com/clacky-ai/openclacky/blob/main/README_CN.md
官网： https://www.openclacky.com/