Lerne OpenClaude kennen: Ein Terminal für alle deine KI-Code-Modelle

Wenn du der KI-Code-Szene gefolgt bist, ist dir wahrscheinlich aufgefallen, dass jede Woche ein neues CLI-Tool auftaucht. Einige funktionieren hervorragend mit OpenAI, andere nur mit Anthropic, und ein paar sind an einen einzigen Cloud-Anbieter gebunden. OpenClaude möchte dieser Fragmentierung ein Ende setzen. Es ist eine Open-Source-Coding-Agent-CLI, die Cloud- und lokale Modellanbieter unter einem Terminal-First-Workflow vereint.

Was ist OpenClaude?

OpenClaude ist eine Open-Source-Coding-Agent-CLI, die sowohl für Cloud- als auch für lokale Modellanbieter entwickelt wurde. Du kannst OpenAI-kompatible APIs, Gemini, GitHub Models, Codex OAuth, Codex, Ollama, Atomic Chat und andere unterstützte Backends verwenden – alle mit denselben Prompts, Tools, Agenten, MCP, Slash-Befehlen und Streaming-Ausgabe. Kein anbieterspezifisches Tooling erforderlich.

Ein wichtiger Hinweis: OpenClaude stammt ursprünglich von Claude Code, wurde aber erheblich modifiziert, um mehrere Anbieter zu unterstützen. Es ist ein unabhängiges Community-Projekt, das nicht mit Anthropic verbunden ist. Es speichert seine eigene Konfiguration unter ~/.openclaude – es liest weder ~/.claude noch Claude-Code-Anmeldedaten, du startest also völlig sauber.

In Minuten loslegen

OpenClaude erfordert Node.js >= 22.0.0. Installiere es global:

Dann führe einfach aus:

Führe in der CLI /provider für die geführte Anbieter-Einrichtung aus, oder /onboard-github für das GitHub-Models-Onboarding. Die Einrichtung speichert Profile und Anmeldedaten in .openclaude-profile.json.

Du willst die schnellste OpenAI-Einrichtung? Setze drei Umgebungsvariablen:

Lokale Modelle bevorzugt? Richte es auf Ollama ein:

Das war's. Gleicher Workflow, komplett anderes Modell-Backend. Unter Arch Linux kannst du es sogar aus dem AUR installieren: paru -S openclaude.

Welche Anbieter werden unterstützt?

OpenClaude unterstützt eine lange Liste von Anbietern:

Jeder Anbieter hat einen geführten Einrichtungspfad über /provider, du musst dir also nicht jede API-Struktur merken.

Was kannst du damit machen?

OpenClaude ist nicht nur ein Chat-Wrapper – es ist ein vollständiger Coding-Agent-Workflow:

Hier ist ein kurzes Beispiel für die Hintergrundnutzung:

Agenten zu verschiedenen Modellen routen

Ein herausragendes Feature ist das Agenten-Routing. Du kannst verschiedene Agenten basierend auf Kosten oder Fähigkeiten an verschiedene Modelle weiterleiten und die Tool-Schritte von Unter-Agenten mit maxSteps begrenzen. Du kannst zum Beispiel ein günstiges Modell Erkundungsaufgaben übernehmen lassen, während ein stärkeres Modell kritische Code-Reviews übernimmt. Konfiguriere alles mit agentModels und agentRouting in ~/.openclaude/settings.json.

Websuche und Fetch integriert

Standardmäßig funktioniert WebSearch bei Nicht-Anthropic-Modellen über DuckDuckGo, sodass GPT-4o, DeepSeek, Gemini, Ollama und andere OpenAI-kompatible Anbieter sofort einen kostenlosen Websuchpfad erhalten. Wenn du zuverlässigeres Scraping für JavaScript-gerenderte Seiten benötigst, setze einen Firecrawl-API-Schlüssel und OpenClaude verwendet stattdessen die Such- und Scrape-Endpunkte von Firecrawl.

Headless-gRPC-Server für benutzerdefinierte Integrationen

Du möchtest OpenClaude in deine eigene App oder CI/CD-Pipeline einbetten? Es kann als Headless-gRPC-Dienst mit bidirektionalem Streaming laufen. Starte es mit npm run dev:grpc und generiere Clients aus src/proto/openclaude.proto. Das ist ein sehr praktischer Notausgang für Teams, die benutzerdefinierte UIs oder Automatisierungen um einen agentischen Kern herum bauen.

VS-Code-Erweiterung inklusive

Das Repo enthält eine VS-Code-Erweiterung mit Startintegration, einem Control Center, das den Anbieter erkennt, In-Editor-Chat und Theme-Unterstützung. Sie unterstützt sogar die optionale Microsoft-Foundry-/Azure-OpenAI-Konfiguration und fügt Endpunkt-, Bereitstellungs- und API-Schlüsseleinstellungen in gestartete Terminals ein.

Ach ja, und du bekommst einen Pixel-Art-Buddy

Das ist der Teil, der OpenClaude unvergesslich macht. Führe /buddy aus, um einen Truecolor-Pixel-Art-Helden zu erwecken, der neben deinem Prompt lebt, im Leerlauf dasteht, blinzelt und bei jedem Drücken der Eingabetaste eine Spezialbewegung abfeuert. Du kannst deinen Kämpfer wählen:

Die Begleiter respektieren prefersReducedMotion, werden in farbarmen Terminals elegant zu Strichzeichnungen reduziert und können mit /buddy mute stummgeschaltet werden. Ehrlich gesagt lässt es das Codieren im Terminal ein wenig lebendiger wirken.

Solltest du es ausprobieren?

Wenn du es leid bist, mehrere KI-CLI-Tools zu jonglieren – oder du einen konsistenten Workflow möchtest, egal ob du ein Cloud-Modell wie GPT-4o oder ein lokales Modell wie qwen2.5-coder verwendest – dann ist OpenClaude einen Versuch wert. Es ist Open Source, MIT-lizenziert, aktiv gepflegt und hat eine freundliche Community auf Discord und in GitHub Discussions.

Eines solltest du bedenken: Nicht jeder Anbieter verhält sich identisch. Anthropic-spezifische Funktionen sind auf anderen Backends möglicherweise nicht vorhanden, die Tool-Qualität hängt stark vom gewählten Modell ab, und kleinere lokale Modelle können mit langen mehrstufigen Tool-Abläufen kämpfen. Verwende Modelle mit starker Unterstützung für Tool-/Funktionsaufrufe, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Installiere es mit einer Zeile, führe /provider aus und sieh, wie schön es ist, ein Terminal für jedes LLM zu haben.