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图1：DeepSeek 接入 Claude Code 封面图

这篇文章想讲一件很具体、也很日常的小事：

作为一个想薅 AI 羊毛、又想少踩坑的普通开发者，我是怎么从「迷信 CCR 这种万能适配器」，一路绕弯路，最后回到一个更本质的答案：协议才是本体，并把 Qwen/DeepSeek 稳稳接到了 Claude Code 里。

不会有太多代码，因为代码可以随时让 AI 再帮我写一遍； 我更想讲的是：一个新手，是怎么从 0 折腾到 1 的。

故事要从「薅羊毛变难了」说起。

最开始，我是用 Cursor、Augment 这一类工具，配合各种「域名号池」的骚操作，勉强薅到一些算力。但随着各家风控收紧，这条路越来越难走：

那段时间我在想：

与其天天琢磨怎么薅羊毛，不如直接把主力工具换成一个「体验好、上下文工程做得强」的产品。

于是 Claude Code 显然成了最顺眼的那个。

图2：Claude Code 接入示意

Claude Code 是 Anthropic 在 2025 年 5 月正式发布的一款全新 AI 编码工具，一上线就成了 AI Coding 领域的现象级产品（它的上下文工程做的非常好！）

但是，用了你就会发现：它有一个非常明显的硬伤——

原因其实很简单：

你要是想系统对比 Anthropic 家和 OpenAI 家的 API 区别，可以看这篇总结：

A 家和 O 家的格式区别参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/

图3：Anthropic 与 OpenAI API 协议对比示意图

那问题就来了：

当我看到魔搭社区提供了 Qwen 和 DeepSeek 的最新模型免费 API（每天 2000 次），那一刻的想法其实很简单：

如果我能把「魔搭的免费 Qwen/DeepSeek」接入到 Claude Code 里，那就太完美了。

只是，我一开始选的路径，有点走远了。

图4：CCR 开源项目示意图

当时我看到一个开源项目：CCR。

它打出来的卖点大概是这样的：

让任意模型都能嵌入到 Claude Code。

对一个只是想「赶紧上手用」的开发者来说，这简直是天籁之音：

太好了，有人帮我把各种 API 格式的坑都填了，我只要学会怎么用 CCR 就行了。

于是我干了什么？

1. 先把学习成本付出去再说

我开始认真啃 CCR 的文档，理解它大致是怎么干事的：

别看这里只是几行字，当时花的时间其实不少：

那时候我的心态是：

没关系，开源项目嘛，多花点时间理解也是应该的。

2. 好不容易跑起来，却被一次更新打回原形

在反复折腾之后，我终于让 CCR 和 Claude Code 跑起来了。

然而没多久，项目更新了。

更新之后，之前好不容易调通的配置——直接失效了。

那一刻的心情大概是：

我到底是在用 Claude 写代码，还是在给 CCR 打工做测试？

图5：CCR 配置报错与调试过程截图

3. 论坛玄学自救：coding 居然靠成功率？

接下来就是典型的「开源项目自救流程」：

图6：论坛中各种 CCR 玄学解决方案截图

现实情况是：

我这……coding 还需要看概率？

那几天的体验给了我一个很强的直觉：

下面这张图，大概就是当时在论坛各种翻找解决方案时的场景：

图7：论坛里寻找各种 CCR 玄学解法

在玄学尝试了一圈、成功率始终不稳定之后，我终于不再继续「评论区指哪儿我试哪儿」，而是决定停下来问自己三个问题：

图8：思考 CCR 本质是翻译器的示意图

这时候我慢慢意识到：

翻译器本身会带来什么？

于是问题变成：

我是真的需要这么一个「万能翻译器」，还是其实只需要找一个「本来就说同一种话」的平台？

这个视角一旦转过来，后面的路就开始变得清晰了。

图9：寻找原生支持 Anthropic 协议平台的思路转变

后来有一天，我在魔搭社区看模型接口文档的时候，突然看到这样一行说明——大意是：

某些模型接口，已经支持 Anthropic 格式。

当时的感觉只有一句：

我这……走了半天弯路，结果答案在文档里一直写着。

魔搭提供的 Qwen/DeepSeek 模型，本身就可以用 Anthropic 协议 调用。

这意味着什么？

也就是说，只要做到两件事：

下面这张图，就是当时我在魔搭页面上看到「支持 Anthropic 接口格式」时的大概样子：

图10：魔搭模型接口页面中对 Anthropic 协议的支持说明

实际上DeepSeek官方也推出了一个满足Claude Code的接口格式，

图11：DeepSeek 官方文档支持 Claude Code 接口格式说明

看到这里，我心里的思路瞬间变成：

与其在各种中间件上赌运气，不如直接找一个官方就讲 Anthropic 语言的平台。

接下来就是「从 0 到 1 的配置过程」了。

下面这部分是你可以直接照抄的教程部分：

图12：Claude Code 配置魔搭 API 步骤概览

5.1 准备工作：先在魔搭拿到 API Key

这一步很简单，官方文档也写得很清楚，这里只说关键点：

注意：

魔搭现在给的免费额度，大致是每天 2000 次调用，对我这种折腾+日常小规模使用的人来说已经够用。

5.2 在 PowerShell 里用一次性环境变量先跑通

在动系统级配置之前，我的习惯是：

先在当前终端用「一次性环境变量」跑通一遍，确认链路没问题再说。

在 Windows PowerShell 里，可以用这样的形式设置环境变量（注意：这些是一次性的，只在当前窗口有效）：

这里有三个关键点：

图13：PowerShell 设置一次性环境变量示例

设置完这三个环境变量之后，在同一个 PowerShell 窗口里，直接启动 Claude Code CLI：

进入对话界面后，我做的第一件事不是写代码，而是问它：

你是什么模型？

这一次，Claude 工具就会带着你配置好的 Qwen 模型名称去请求魔搭服务器，服务端能正确识别并返回信息。

成功时大概长这样：

图14：Claude CLI 中询问「你是什么模型」并返回 Qwen 相关信息

那一刻的感觉有点像校招拿到第一封 offer：

哦，原来这个思路是真的通了。

后面我又实际跑了一下补全，确认在 Claude Code 里用 Qwen 模型写代码是没问题的：

图15：成功在 Claude Code 中使用 Qwen 模型进行补全

5.3 把一次性配置变成永久配置：Windows 系统环境变量

上面那种 的方式，有一个典型的坑：

只在当前终端窗口有效。关掉窗口，一切归零。

如果你每次开一个新终端都要重新打一遍这三行命令，很快就会崩溃。

所以更实用的做法，是通过 Windows 系统环境变量，把这三项配置成用户级环境变量。

步骤如下：

只有在新开的终端里，这些环境变量才会真正生效。

整个过程大概会看到这样的界面：

图16：Windows 环境变量配置示例

做完这些之后，以后你只要：

就可以直接在任何终端里调用到魔搭上的 Qwen/DeepSeek，而不需要重复配置。

5.4 进阶一点：用 固化项目级配置

系统环境变量解决的是「这台机器上所有终端都能用」的问题。

但如果你像我一样：

那再加一层配置会更安心：。

步骤：

这一步的好处是：

大概长这样：

图17：.claude/settings.json 配置示例

最后，切回到你的项目目录下，再次启动 Claude：

就可以顺畅地继续用 Qwen/DeepSeek 模型写代码了：

图18：在项目目录中启动 Claude 并继续使用 Qwen 模型

写完这些，我回头看了一眼这整个从 0 到 1 的过程，最有感的其实是三件事：

1. 别一上来就迷信「万能中间件」

一开始我特别迷信 CCR：

结果现实是：

对一个只是想「赶紧写代码」的人来说，这显然是跑偏了。

2. 协议才是本体，工具只是壳

真正解锁 Claude Code 的钥匙，不是 CCR，也不是某个具体脚本，而是：

有没有一个平台，本身就支持 Anthropic 协议。

当我发现魔搭的 Qwen/DeepSeek 模型可以用 Anthropic 格式调用时，整件事一下子变得简单：

工具可以换很多代，UI 也可以不停更新，但协议选对了，你就不会被某一个中间层绑死。

3. 新手从 0 到 1 的关键，是敢停下来问一句「我到底在干嘛」

在最混乱的那时候，我其实就是：

真正让事情回到正轨的，是那一刻我停下来问自己：

我到底想解决什么问题？

是用上 CCR，还是用上 Qwen/DeepSeek？

当我把这两个问题拆开之后，答案就变得很清晰：

图19：从迷信中间件到回归协议本质的反思总结

最后，用几条很实际的小建议收个尾：

如果你也正好在折腾「Claude Code + 国产模型」，希望这篇从 0 到 1 的踩坑记录，能帮你少踩几次我已经踩过的坑。

轮到你了！ 你觉得在哪些业务场景容易陷入这种细节误区模式？ 欢迎在评论区分享你的想法或遇到的问题！