全网最新Claude Code 使用教程，对接DeepSeek-R1和Kimi K2，看到就是赚到！！

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最近最火热的编程工具当属퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞了，我最近重新折腾了一下自己的 Terminal

左上是퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞，右上是 Gemini-CLI]]

左下是 API 运行监控，右下是正常 bash（虽然 퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞 也可以切换成 bash mode，还是多了一个动作）

퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞

퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞是 anthropic 推出的智能编程工具，运行在终端中，理解代码库，并通过自然语言命令更快地编程。通过直接与的开发环境集成，퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞 简化工作流程，无需额外的服务器或复杂的设置：

编辑文件并修复代码库中的错误
回答有关代码架构和逻辑的问题
执行和修复测试、代码检查和其他命令
搜索 git 历史记录、解决合并冲突以及创建提交和 PR
使用网络搜索浏览互联网上的文档和资源
理解上下文：保持对整个项目结构的感知
采取行动：执行真实操作，如编辑文件和创建提交

安装 퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞：

要运行 퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞，只需调用 CLI：

퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞 教程

퐂퐥퐚퐮퐝퐞 퐂퐨퐝퐞 命令行界面的完整参考，包括命令和标志。

命令描述示例启动交互式 REPL 使用初始提示启动 REPL 通过 SDK 查询，然后退出 `cat file claude -p “query”` 处理管道内容继续最近的对话通过 SDK 继续通过 ID 恢复会话更新到最新版本配置模型上下文协议 (MCP) 服务器请参阅 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 MCP 文档[1]。使用这些命令行标志自定义 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 的行为：

标志描述示例添加额外的工作目录供 Claude 访问（验证每个路径是否作为目录存在）除了 settings.json 文件[2] 之外，应该在不提示用户许可的情况下允许的工具列表除了 settings.json 文件[3] 之外，应该在不提示用户许可的情况下禁止的工具列表 , 打印响应而不使用交互模式（有关编程使用详细信息，请参阅 SDK 文档[4]）指定打印模式的输出格式（选项：、、）指定打印模式的输入格式（选项：、）启用详细日志记录，显示完整的逐轮输出（在打印和交互模式下都有助于调试）限制非交互模式下的代理轮数使用最新模型的别名（或）或模型的全名为当前会话设置模型在指定的权限模式[5] 下开始指定一个 MCP 工具来处理非交互模式下的权限提示通过 ID 恢复特定会话，或在交互模式下选择在当前目录中加载最近的对话跳过权限提示（谨慎使用）

𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 会话中键盘快捷键、输入模式和交互功能的完整参考。

通用控制

快捷键描述上下文取消当前输入或生成标准中断退出 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 会话 EOF 信号清除终端屏幕保留对话历史导航命令历史回调之前的输入 + 编辑上一条消息双击 Escape 键修改

多行输入

方法快捷键上下文快速转义 + 在所有终端中工作 macOS 默认 macOS 上的默认设置终端设置在之后粘贴模式直接粘贴用于代码块、日志

Vim 模式

使用命令启用 vim 风格编辑，或通过永久配置。

模式切换

命令动作从模式进入 NORMAL 模式 INSERT 在光标前插入 NORMAL 在行首插入 NORMAL 在光标后插入 NORMAL 在行尾插入 NORMAL 在下方打开新行 NORMAL 在上方打开新行 NORMAL

导航（NORMAL 模式）

命令动作 /// 向左/下/上/右移动下一个单词单词末尾上一个单词行首行尾第一个非空白字符输入开头输入结尾

编辑（NORMAL 模式）

命令动作删除字符删除行删除到行尾 // 删除单词/到末尾/向后更改行更改到行尾 // 更改单词/到末尾/向后重复上次更改

内置斜杠命令

命令用途添加额外的工作目录报告错误（将对话发送给 Anthropic）清除对话历史压缩对话，可选择性地提供重点指令查看/修改配置显示令牌使用统计检查您的 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 安装的健康状况获取使用帮助使用 CLAUDE.md 指南初始化项目切换 Anthropic 账户从您的 Anthropic 账户登出管理 MCP 服务器连接和 OAuth 身份验证编辑 CLAUDE.md 内存文件选择或更改 AI 模型查看或更新权限[6] 查看拉取请求评论请求代码审查查看账户和系统状态安装 Shift+Enter 键绑定用于换行（仅限 iTerm2 和 VSCode）进入 vim 模式，在插入和命令模式之间切换

𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 提供多种设置来配置其行为以满足需求。可以通过在使用交互式 REPL 时运行命令来配置 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞。

设置文件

文件是我们通过分层设置配置 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 的官方机制：

用户设置 在中定义，适用于所有项目。
项目设置 保存在您的项目目录中：
- 用于检入源代码控制并与团队共享的设置
- 用于不检入的设置，适用于个人偏好和实验。𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 会在创建时配置 git 忽略。
对于 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 的企业部署，我们还支持企业管理策略设置。这些设置优先于用户和项目设置。系统管理员可以在 macOS 上将策略部署到，在 Linux 和通过 WSL 的 Windows 上部署到。

Example settings.json

环境变量

𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 支持以下环境变量来控制其行为：

所有环境变量也可以在 [7] 中配置。这作为为每个会话自动设置环境变量的方式很有用，或者为整个团队或组织推出一组环境变量。

变量目的作为头发送的 API 密钥，通常用于 Claude SDK（对于交互式使用，运行）和头的自定义值（您在此处设置的值将以为前缀）您想要添加到请求中的自定义头（以格式）要使用的自定义模型名称（参见模型配置[8]）用于后台任务的 Haiku 类模型[9]名称长时间运行的 bash 命令的默认超时时间模型可以为长时间运行的 bash 命令设置的最大超时时间 bash 输出在中间截断之前的最大字符数在每个 Bash 命令后返回到原始工作目录凭据应刷新的间隔时间（以毫秒为单位）（使用时）为大多数请求设置最大输出令牌数使用 Bedrock（参见 Bedrock & Vertex[10]）使用 Vertex（参见 Bedrock & Vertex[11]）跳过 Bedrock 的 AWS 认证（例如使用 LLM 网关时）跳过 Vertex 的 Google 认证（例如使用 LLM 网关时）等同于设置、、和设置为以禁用自动更新器设置为以禁用命令设置为以禁用成本警告消息设置为以选择退出 Sentry 错误报告设置为以禁用非关键路径的模型调用，如风味文本设置为以选择退出 Statsig 遥测（注意 Statsig 事件不包括用户数据，如代码、文件路径或 bash 命令）为网络连接指定 HTTP 代理服务器为网络连接指定 HTTPS 代理服务器为模型预算强制思考 MCP 服务器启动的超时时间（以毫秒为单位） MCP 工具执行的超时时间（以毫秒为单位） MCP 工具响应中允许的最大令牌数（默认：25000）

配置选项

要管理配置，请使用以下命令：

列出设置：
查看设置：
更改设置：
推送到设置（对于列表）：
从设置中移除（对于列表）：

默认情况下，更改您的项目配置。要管理您的全局配置，请使用（或）标志。

全局配置

要设置全局配置，请使用：

键描述示例是否启用自动更新（默认：）您希望接收通知的位置（默认：）、、或颜色主题、、或是否显示完整的 bash 和命令输出（默认：）

可用的工具

𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 可以访问一组强大的工具，帮助它理解和修改您的代码库：

工具描述需要权限 Agent 运行子代理来处理复杂的多步骤任务否 Bash 在您的环境中执行 shell 命令是 Edit 对特定文件进行有针对性的编辑是 Glob 基于模式匹配查找文件否 Grep 在文件内容中搜索模式否 LS 列出文件和目录否 MultiEdit 对单个文件原子性地执行多个编辑是 NotebookEdit 修改 Jupyter notebook 单元格是 NotebookRead 读取和显示 Jupyter notebook 内容否 Read 读取文件内容否 TodoRead 读取当前会话的任务列表否 TodoWrite 创建和管理结构化任务列表否 WebFetch 从指定 URL 获取内容是 WebSearch 执行带域名过滤的网络搜索是 Write 创建或覆盖文件是

𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 on VS Code

VS Code 中也有𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞的插件，但是看起来仅仅是可以在侧边栏使用，本质上与上面安装配置没什么区别

打开 VSCode
打开集成终端
运行 - 扩展将自动安装

也可以从 VSCode 插件库搜索安装：

安装完成后点击红框图表，即可在 VS Code 右侧边栏使用了

Kimi K2/DeepSeek R1 with 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞

国内直接使用 𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 太难了，一是毫无人性的封号，二是需要花钱，三是你就想花钱也没信用卡，四是前面都搞定了，依然无理由封号

所以聪明的 fuergaosi 开发了一个 claude-code-proxy 项目

它可以修改替换掉原 api，替换成 DeepSeek 或 kimi 的 api（任何兼容 OpenAI API 均可）

安装、运行 claude-code-proxy

其中.env 示例如下

运行了之后

就可以另起 terminal 运行 claude 愉快编程了

最后再分享一段高效的 AI Agent 提示词技巧，来自@augmentcode

从上下文工程的视角，写提示词就像为 AI 打造一份结构化的“任务蓝图”。通过提供背景、意图、参考和分步指引，像项目经理一样与 AI 协作，才能最大化其能力，达成预期成果。

构建清晰的上下文，模拟人类协作
模糊的提示词（如“修复登录 bug”）缺乏足够信息，容易让 AI 误解或偏离目标。优秀的上下文工程需要融入“做什么”和“为什么”，例如：“登录接口在密码错误时返回 500 错误，复现方法是调用 /api/auth，检查 auth_service.py，建议添加测试用例。”这样的提示为 AI 提供了任务背景、复现路径和期望成果，就像在向团队成员交代任务。
融入意图与参考，增强对齐
上下文工程要求提示词不仅描述任务，还要阐明意图并提供参考。例如：“SettingsWebviewPanel.statusUpdate() 因高耦合被评审指摘，需改用事件机制以提升模块化。”通过指向具体代码、测试或文档（如“参考 auth_service.py”），AI 能更好地理解你的期望，减少试错。
利用示例引导，优化学习效率 AI 在明确参考下表现更优，上下文工程提倡提供范例。比如：“为 ImageProcessor 编写测试，遵循 test_text_processor.py 的结构。”通过指向现有文件，AI 能快速模仿正确模式，减少偏差。
分步拆解，精准聚焦
上下文工程强调任务的结构化拆分，避免“一揽子”指令。例如，与其说“添加 JSON 解析器到聊天后端”，不如写：“在 services/ 下的 LLMOutputParsing 中实现 JSON 解析器，用于提取聊天完成的结构化输出。”分步、精准的提示让 AI 专注于单一目标，提升执行效率。
先规划后执行，控制任务节奏
复杂任务需先要求 AI 提供计划，确保方向一致。例如：“我要暴露时区设置，请先提供一个实现计划，暂不写代码。”这种分阶段的上下文设计就像项目管理中的里程碑检查，能有效对齐 AI 与你的意图。
提示词即协作蓝图
上下文工程不是简单的“提示词工程”，而是将提示词视为设计文档、任务分解和结对编程的结合。好的提示词就像与 AI 进行高效协作：清晰的目标、充足的背景、逐步引导，确保 AI 理解并高效完成任务。