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A Super AI Lab with massive AI Doctors as Assistants. Best IDE for Research via AI Power.
Dr. Claw 是面向科研场景的超级 AI 实验室(Super AI Lab),而它的终端聊天模式dr-claw chat更是把"AI 智能体会话"直接搬进了终端:一条命令接入 OpenRouter 的数百款大模型(GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi 等),无需浏览器、无需安装任何 Agent CLI,即可在你当前的项目目录里开启一次完整的、带工具调用能力的零浏览器智能体会话。
本文面向新手和普通用户,带你 5 分钟上手 dr-claw 终端聊天模式:如何配置 API Key、如何挑选模型、智能体能替你干哪些活,以及背后的安全边界设计。
为什么需要"零浏览器"的 AI 智能体会话?
大多数 AI 编程/研究工具都依赖网页界面:打开浏览器 → 登录 → 选择模型 → 等待加载。对于科研人员和终端党来说,这条链路太长了。
dr-claw chat的设计目标很简单:
- 一条命令启动:在项目目录里敲一个命令,直接进入对话;
- 模型任选:一个 OpenRouter API Key 解锁数百个模型,随时切换;
- 真·智能体(Agent):不止是"聊天机器人",它可以读文件、写代码、跑 Shell 命令、搜索代码、查网页,自主完成多步骤任务;
- 纯终端交互:彩色输出、流式打印、工具调用过程全程可见,输入
exit或Ctrl+C即可退出。
它特别适合:远程 SSH 服务器、无图形界面的开发机、喜欢纯键盘流工作流的终端爱好者,以及只想快速用某个模型跑一个"探索项目结构"任务的新手。
dr-claw chat 一键安装与启动步骤
1️⃣ 安装 Dr. Claw
前提是本机已安装 Node.js 20/22/24。通过 npm 全局安装(bin声明见 package.json):
npm install -g dr-claw2️⃣ 配置 OpenRouter API Key
dr-claw chat 通过 OpenRouter 网关调用模型,只需一个 Key。有三种配置方式,任选其一:
| 方式 | 操作 |
|---|---|
| 环境变量 | export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-... |
.env文件 | 在项目根目录.env中写入OPENROUTER_API_KEY=sk-or-... |
| 命令行参数 | 启动时直接--key sk-or-... |
3️⃣ 启动终端智能体会话
进入你的项目目录,执行:
dr-claw chat启动后终端会显示当前使用的模型、工作目录和可用工具列表,然后出现❯输入提示符。直接输入你的问题,智能体就会开始流式输出回答,并在需要时自动调用工具。
如何选择 OpenRouter 模型:--model 参数完整指南
不传--model时,dr-claw chat 默认使用anthropic/claude-sonnet-4(见 server/cli-chat.js 的启动逻辑)。想换模型时:
# 使用 DeepSeek R1 dr-claw chat --model deepseek/deepseek-r1 # 使用 Kimi,并同时指定密钥 dr-claw chat --model moonshotai/kimi-k2.5 --key sk-or-your-key常用参数速查(完整说明见 server/cli.js 的 help 输出):
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--model <slug> | OpenRouter 模型标识,如moonshotai/kimi-k2.5、anthropic/claude-sonnet-4 |
--key <key> | OpenRouter API 密钥,默认读取OPENROUTER_API_KEY环境变量 |
💡小技巧:如果不想每次敲--model,可以在.env中设置OPENROUTER_MODEL作为默认模型,之后dr-claw chat直接启动即可。更多模型选型与接入细节可参考 README.zh-CN.md 的 OpenRouter 章节。
8 个内置工具:让 AI 真正"动手干活"
dr-claw chat 的精华在于它不是普通聊天框——它内置了一套完整工具集(工具定义见 server/cli-chat.js),智能体会主动调用它们来完成任务:
| 工具 | 能力 | 典型场景 |
|---|---|---|
Read | 读取文件内容(支持按行截取) | "帮我看看这个配置文件的写法" |
Write | 创建或覆盖文件 | "给我生成一份 README" |
Edit | 精确替换文件中唯一的子串 | "把这个报错日志的级别改成 warn" |
Bash | 执行 Shell 命令(120 秒超时) | "运行测试并告诉我结果" |
Glob | 按通配符查找文件 | "找出所有 *.py 文件" |
Grep | 正则搜索文件内容 | "搜一下哪里调用了这个函数" |
LS | 列出目录内容 | "这个目录结构是什么样的" |
WebSearch | 网页搜索(取前 8 条结果) | "查一下这个报错的常见原因" |
工具调用时,终端会用醒目的⚡ 工具名 + 参数摘要提示你 AI 正在做什么,例如⚡ Read src/utils/parse.js,每一步都透明可见。整个过程是多轮自主循环的:模型调用工具 → 拿到结果 → 继续推理,最多 25 轮(MAX_AGENT_TURNS),直到给出最终答案。
安全与边界设计:AI 智能体不会"越狱"
给 AI 开放文件读写和 Shell 执行权限,新手最担心的就是安全。dr-claw chat 做了多层防护(路径约束实现见 server/utils/safePath.js):
- 路径锁定:所有文件操作都通过
safePath约束在当前项目目录内,防止提示注入攻击读取或改写工作区之外的文件; - 命令超时:
Bash工具单条命令最多执行 120 秒,输出上限 5MB,防止失控命令挂死终端; - 轮次上限:智能体循环最多 25 轮,达到上限自动停止并提示;
- 输出截断:工具返回超过 8 万字符的内容会被自动截断,避免撑爆上下文。
也就是说,你可以放心地把 dr-claw chat 跑在实验项目目录里——它干得了活,但越不了界。
常见问题快速解答
Q1:dr-claw chat 和浏览器 UI 里的 OpenRouter 聊天有什么区别?A:能力对等(相同的文件读写、Shell、搜索、网页搜索工具),区别在载体:dr-claw chat是纯终端、零依赖浏览器;浏览器 UI 则提供多会话管理、项目仪表盘等更完整的科研工作区体验。
Q2:提示 "No OpenRouter API key found" 怎么办?A:说明没找到密钥。用--key参数传入,或设置OPENROUTER_API_KEY环境变量 / 写入.env文件。
Q3:如何退出会话?A:输入exit或quit,或直接按Ctrl+C。
Q4:除了聊天,还能做什么?A:Dr. Claw 完整的科研流水线(Survey → Ideation → Experiment → Publication → Promotion)都在其 Research Lab 中,终端模式可以视为"轻量入口"。界面能力总览可参考 docs/faq.md 与 README.zh-CN.md。
总结
dr-claw chat 用一条命令打通了"终端 ↔ 数百模型 ↔ 智能体工具调用":
npm install -g dr-claw全局安装;- 配置
OPENROUTER_API_KEY(环境变量 /.env/--key三选一); - 项目目录下执行
dr-claw chat,用--model随心切换模型。
它零浏览器、零额外 CLI 依赖、工具调用全程透明,且路径与轮次均有安全边界——是新手体验 AI 智能体会话、以及终端老手在任意服务器上快速调用大模型的理想入口。
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