【AI辅助编程】【Claude Code】----秒杀 Cursor!Claude Code 保姆级教程,从安装到实战全过程,一篇文章给你透

【AI辅助编程】【Claude Code】----秒杀 Cursor!Claude Code 保姆级教程,从安装到实战全过程,一篇文章给你透

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前言

我以为cursor已经天下无敌了,cluade code 这是谁的部将?
作为cursor的老用户,最近使用了 cluade code 才发现,cursor已经out了!直接秒杀。详细入门到实战详细教程,直接白嫖大模型tokens。包含安装方式、配置步骤和完整实战项目案例。

一、基础概念解析,

1.1、什么是Claude Code?

概念核心定义核心用途
Claude CodeAnthropic 推出的 AI 代码助手(Claude 大模型的代码专项版本),支持代码生成/调试/重构/解释,兼容多语言。图形化/界面化使用 AI 写代码、查 Bug、优化逻辑,适合可视化操作的场景。
Claude Code CLIClaude Code 的命令行工具(Command Line Interface),无图形界面,纯终端交互。集成到开发流程(如脚本/CI/CD)、服务器/无界面环境使用,支持批量代码处理。

Claude Code CLI :

在这里插入图片描述

1.2、Claude Code能干嘛?

【核心能力】

  1. 需求转代码:自然语言描述功能,自动规划、编写并验证多文件代码,适配主流框架。
  2. 调试与修复:分析错误日志/代码库,定位根因并修复(含多文件协调修改),支持测试与构建系统联动。
  3. 代码库导航:全局理解项目结构与依赖,快速解答架构、调用链、接口设计等问题,可关联外部数据源。
  4. 自动化繁琐任务:批量修复 lint、解决 Git 冲突、生成文档/Release Notes,可集成 CI 自动执行。
  5. 工程级修改与重构:跨文件重构、性能优化、代码标准化,遵循团队规范并需显式授权才修改文件。
  6. 集成与协作:对接 GitHub/GitLab,从读取需求到提交 PR 全流程处理,支持 MCP 访问外部数据。
  7. 可以集成各种MCP,实现自动编写测试用例,自动执行测试用例,生成测试报告;git代码自动审核,等等
    【典型场景】
  • 新功能开发与 Bug 修复
  • 大型项目上手与代码评审
  • 重构老旧系统与批量规范整改
  • CI/CD 流程自动化与 PR 辅助

二、安装 Claude Code

2.1、(方式一)基于node.js环境

前提条件: 您需要安装 Node.js 18 或更新版本环境 安装教程 https://nodejs.org/en/download/ MacOS 用户请使用 nvm 方式安装 Nodejs,若直接安装包安装后续会遇到权限问题 Windows 用户还需安装 Git for Windows 进入命令行界面,安装 Claude Code npm install -g @anthropic-ai/claude-code 运行如下命令,查看安装结果,若显示版本号则表示安装成功 claude --version 
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2.2、(方式二)不依赖node.js环境,原生版(推荐)

cmd命令行 执行 :winget install Anthropic.ClaudeCode

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注意:安装完毕后,需要执行一下 claude 命令(它会初始化一些配置文件)

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三、配置

cluade code 内置了大模型(收费),且 Anthropic 没有对国内用户开放。
教你如何配置国内大模型(免费)

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智谱 GLM Coding 模型 Claude Code、Cline 等 20+ 大编程工具无缝支持,“码力”全开,
链接:https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=IHCJHIBWEC
获取智谱模型链接

(智谱大模型在 12 月 8 日 - 1 月 31 日的跨年限时活动中,新用户注册可领取2000 万基础 token,完成实名认证后还能额外获得500 万 token,总计2500 万 token(含 2000 万入门级额度和 500 万企业级额度)。)

3.1配置大模型端点和密钥

1.注册账号 (通过上面提供的连接注册)

2.获取API Key

在这里插入图片描述
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密钥:d4fd383aadfe4f7ca329cdffcxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

3.配置cluade code 环境变量

-# 支持 MacOS & Linux & Windows, 注意不同系统配置文件路径不一样。注意需保证修改的 JSON 文件格式正确性(比如多或少,)。
-# 编辑或新增 settings.json 文件
-# MacOS & Linux 为 ~/.claude/settings.json
-# Windows 为用户目录/.claude/settings.json
-# 新增或修改里面的 env 字段
-# 注意替换里面的 your_zhipu_api_key 为您上一步获取到的 API Key

{"env":{"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"your_zhipu_api_key_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx","ANTHROPIC_BASE_URL":"https://open.bigmodel.cn/api/anthropic","API_TIMEOUT_MS":"3000000","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC":1}}
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-# 再编辑或新增 .claude.json 文件
-# MacOS & Linux 为 ~/.claude.json
-# Windows 为用户目录/.claude.json
-# 新增 hasCompletedOnboarding 参数

{"hasCompletedOnboarding":true}
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4.测试配置:

开始使用 Claude Code
配置完成后,进入一个您的代码工作目录,在终端中执行 claude 命令即可开始使用 Claude Code
若遇到「Do you want to use this API key」选择 Yes 即可
启动后选择信任 Claude Code 访问文件夹里的文件,如下:

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配置错误会显示:

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配置正确会显示:

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5.切换模型(非必要,可跳过)

如何切换使用模型

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{"env":{"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL":"glm-4.5-air","ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"glm-4.7","ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL":"glm-4.7"}}

启动一个新的命令行窗口,运行claude启动 Claude Code,在 Claude Code 中输入/status确认模型状态:

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6.查看token用量

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四、项目实战例

题外话:如何导入项目?不需要导入项目,在cmd黑窗口进入到项目目录执行cluade就行。

4.1、实战背景:

github多维表开源项目apitable,一共有5个服务,全部服务在docker里跑起来,系统是正常的,此时想对后台服务backend-server-1 停止掉,并在idea编辑器里运行,且二次开发,第一步就难住了,

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出现一个奇怪的问题,项目正常启动,能连上room服务的Socket,操作数据的时候就会掉断开连接。

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4.2、难点:

1、项目是陌生的项目。快速部署,快速上手。
2、该配置的都配置了,
3、奇怪的是docker跑起来,可以正常的用;本地编辑器能跑起来,功能用不了,
4、针对陌生项目,如何快速定位问题?

4.3、上Claude Code:

模拟对话过程:

【我】: room-server-1 backend-server-1 imageproxy-server-1 databus-server-1 minio 1、这5个服务都启动在docker上,页面启动在我的idea编辑器起里,他是正常的, 2、如果我的backend-server-1 在docker停掉,我在我的编辑器里启动backend-server-1, 连接url: ${SOCKET_URL:http://localhost:3002}第一次连接是正常的,后面就连接失败,为什么?我应该怎么改 【Claude】: 可能是连接时间不够,从3秒改到5秒,需要我帮你改吗? YES?NO? ----------------------------------- 【我】:YES ,还是不行,再帮我看看 【Claude】:可能是网络的问题,需要我帮你看看网络吗? YES?NO? ----------------------------------- 【我】:YES 【Claude】:开始检查网络(包括端口,防火墙,域名...等等)网络没有问题,可能是socket 客户端和服务端版本不一一致,需要我帮你检测一下吗? ----------------------------------- 【我】:YES 【Claude】:找到了!版本不一致,需要我帮你改了吗? ----------------------------------- 【我】:YES ,还是不行! 【Claude】:我帮你看看room服务的日志,稍等,日志没有报错。需要我帮你看看room源代码吗? ----------------------------------- 【我】:YES , 【Claude】:找到了!room服务socket通讯用的是docker容器名,不是ip。需要帮你改吗? ----------------------------------- 【我】:YES ,可以了!真棒! 

下面是完整对话过程:

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问题:

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已解决:

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五、集成到编辑器内

5.1 idea插件式

打开 Jetbrains IDE(如 IntelliJ IDEA、PyCharm 等),进入插件市场,搜索「Claude Code」插件并进行安装。

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安装完成后,重启 IDE 即可使用 Claude Code 功能。

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5.2 Vscode

Claude Code Vscode 插件支持在 Vscode 及基于 Vscode 的 IDE(如 Cursor、Trae 等)中使用。
打开 Vscode,进入扩展市场,搜索并安装「Claude Code」插件进行安装。

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安装完成后,点击如下图中的右上角 Claude Code 图标,即进入 Claude Code 页面,在登录页面等待几秒待其初始化完成后即可使用。

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成功进入 Claude Code 对话框后,在对话框输入 /config 进入设置,勾选 Disable Login Prompt 配置来关闭登录页面。

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完毕!现在就可以在 IDE 中正常使用 Claude Code 进行开发了。

5.3 Cursor

在 Cursor 中使用 GLM Coding Plan 的方法
将 GLM-4.7 模型通过 OpenAI 协议在 Cursor 中自定义配置模型接入使用。
注意:由于 Cursor 的限制,只有订阅了 Cursor 高级会员及以上的用户才支持自定义配置模型。
注意:若非 Cursor 高级会员,配置后会报错 The model GLM does not work with your current plan or api key.

  1. 安装 Cursor
    访问 Cursor 官网下载并安装适合您的操作系统的版本。
  2. 保存并切换模型
    配置完成后,保存设置并在主页上选择您刚创建的 GLM-4.7 Provider。

开始使用
通过该设置,您可以开始使用 GLM-4.7 模型进行代码生成、调试、任务分析等工作。

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创建新 Provider/Model
在 Cursor 中,打开 “Models” 部分,并点击 “Add Custom Model” 按钮。

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选择 OpenAI 协议。
配置 OpenAI API Key(从智谱开放平台获取)。
在 Override OpenAI Base URL 中,将默认 URL 替换为 GLM-4.7 的接口地址:https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4。
输入您希望使用的模型,如 GLM-4.7, GLM-4.6 或 GLM-4.5-air。
注意: 在 Cursor 中,需要输入模型的大写名称不能小写名称,如 GLM-4.7。

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六、常用命令

/clear:清理上下文
/compact:压缩上下文
@xxx:指定文件
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上下文管理:

核心用 /clear(重置)、
/compact(压缩),
辅助用 /ls(查看已加载文件)。
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文件操作:

@文件名(指定文件)是高频简写,
/load//unload 用于精准管理文件加载。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
代码核心操作:

/run(执行)、
/fix(修复)、
/refactor(重构)是写代码时最常用的功能命令。

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有图有真相 MATLAB实现基于ACO-DRL 蚁群算法(ACO)结合深度强化学习(DRL)进行无人机三维路径规划(代码已调试成功,可一键运行,每一行都有详细注释) 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你

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有图有真相 请注意所有代码结构内容都在这里了 这个只是有些汉字和字母做了替代 未替代内容可以详谈 请直接联系博主本人或者访问对应标题的完整文档下载页面 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢 有图有真相 代码已调试成功,可一键运行,每一行都有详细注释,运行结果详细见实际效果图 完整代码内容包括(模拟数据生成,数据处理,模型构建,模型训练,预测和评估) 含参数设置和停止窗口,可以自由设置参数,随时停止并保存,避免长时间循环。(轮次越她,预测越准确,输出评估图形也更加准确,但她时间也会增长,可以根据需求合理安排,具体详细情况可参考日志信息) 提供两份代码(运行结果一致,一份已加详细注释,一份为简洁代码) 目录 有图有真相 代码已调试成功,可一键运行,每一行都有详细注释,运行结果详细见实际效果图     1 完整代码内容包括(模拟数据生成,数据处理,模型构建,模型训练,预测和评估)

在昇腾NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能测试与实战通关指南

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目录 * 在昇腾NPU上跑Llama 2模型:一次完整的性能测试与实战通关指南 * 引言:从“为什么选择昇腾”开始 * 第一幕:环境搭建——好的开始是成功的一半 * 1.1 GitCode Notebook 创建“避坑指南” * 1.2 环境验证:“Hello, NPU!” * 第二幕:模型部署——从下载到运行的“荆棘之路” * 2.1 安装依赖与模型下载 * 2.2 核心部署代码与“坑”的化解 * 第三幕:性能测试——揭开昇腾NPU的真实面纱 * 3.1 严谨的性能测试脚本 * 3.2 测试结果与分析 * 第四幕:性能优化——让Llama跑得更快 * 4.1 使用昇腾原生大模型框架 * 4.

什么是FPGA?和单片机/CPU的本质区别

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本文是《FPGA入门到实战》专栏第1篇,适合完全零基础的同学。读完本篇,你将彻底搞清楚 FPGA 是什么、和 CPU/MCU/ASIC 的本质区别,以及为什么值得学。 什么是FPGA?和单片机/CPU的本质区别 * 1、先从一个问题开始 * 2、什么是 FPGA? * 3、FPGA vs CPU vs MCU vs ASIC:本质区别 * 3.1 CPU(通用处理器) * 3.2 MCU(微控制器/单片机) * 3.3 ASIC(专用集成电路) * 3.4 FPGA * 3.5 四者对比表

ios 26的tabbar 背景透明

if#available(iOS 13.0, *){             let appearance = UITabBarAppearance()             appearance.configureWithTransparentBackground()             // 移除阴影和边框             appearance.shadowColor = .clear             appearance.shadowImage = UIImage()             appearance.backgroundImage = UIImage()             // 设置标准外观             tabBar.standardAppearance = appearance             // iOS 15 需要设置 scrollEdgeAppearance             if#available(iOS 15.0, *) {                 tabBar.sc