Claude Code 配置教程:如何通过修改 settings.json 优化 AI 编程体验

Claude Code 配置教程:如何通过修改 settings.json 优化 AI 编程体验

安装 Node.js:

https://nodejs.org/dist/v24.12.0/node-v24.12.0-x64.msi 

安装 Claude Code

打开 CMD,运行:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code 

安装完成后验证:

claude --version 

安装成功会输出版本号,如果报错,请把错误信息发给deepseek,元宝这类AI工具。它们会告诉你解决方案的。

配置 settings.json

编辑配置文件:

C:\Users\你的用户名.claude\settings.json 

写入以下内容:

{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxx", "ANTHROPIC_BASE_URL": "url地址", "API_TIMEOUT_MS": "3000000", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5-20250929" }, "alwaysThinkingEnabled": true } 

注意:文件路径把你的用户名替换成你Windows的实际用户名,把 url,API Key和模型成你使用的。比如GLM,豆包或者其中claude code中转方都可以。

Claude Code Router

如果有多个渠道要灵活切换模型使用,推荐安装Claude Code Router,

npm install -g @musistudio/claude-code-router 

然后在默认路径:

C:\Users\你的用户名.claude-code-router 

这里的你的用户名路径以你电脑默认路径为准。下面是我本地参考如下配置,示例都是国内模型,实际上你配置claude系列模型也都是可以用的。

{ "LOG": true, "LOG_LEVEL": "debug", "CLAUDE_PATH": "", "HOST": "127.0.0.1", "PORT": 3456, "APIKEY": "", "API_TIMEOUT_MS": "600000", "PROXY_URL": "", "transformers": [], "Providers": [ { "name": "new-api", "api_base_url": "http://192.168.77.235:3011/v1/chat/completions", "api_key": "sk-xx", "models": [ "MiniMax-M2.1", "ZhipuAI/GLM-4.7", "ZhipuAI/GLM-4.6", "gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro" ] } ], "StatusLine": { "enabled": false, "currentStyle": "default", "default": { "modules": [] }, "powerline": { "modules": [] } }, "Router": { "default": "new-api,MiniMax-M2.1", "background": "new-api,ZhipuAI/GLM-4.6", "think": "new-api,ZhipuAI/GLM-4.7", "longContext": "new-api,ZhipuAI/GLM-4.7", "longContextThreshold": 60000, "webSearch": "new-api,gemini-2.5-flash", "image": "new-api,gemini-2.5-flash" }, "CUSTOM_ROUTER_PATH": "" } 

也可以通过可视化UI来进行配置。

ccr ui 

效果如下图:

在这里插入图片描述

配置之后要重启运行。使用的话很简单,在命令行里,执行

ccr restart ccr code 

一般我们都是用编辑器打开某个项目,在项目的根目录下执行ccr code命令。执行完之后,可以看到如下的页面效果。后面直接对话交流需求即可。

在这里插入图片描述

这里主要使用的是魔塔社区的GLM-4.7模型,目前每天每个账号可以使用100次。推荐注册Iflow,目前使用GLM4.6模型是免费的,地址: https://platform.iflow.cn/models

在ccr ui对填写iflow的地址和api就可以了,目前国产模型效果写产品原型和简单应用还是很不错的。参考下面配置

在这里插入图片描述

使用什么模型都在路由中这里配置,配置后记得点右上角的保存并重启。重启后,ccr code里运行的模型会自动更新。

在这里插入图片描述

内置提示词配置

使用cc或者ccr都可以配置内置提示词,在电脑的默认路径:

C:\Users\你的用户名.claude C:\Users\你的用户名.claude-code-router 

找到CLAUDE.md

## Development Partnership I'll help you build frontend code and prototypes. I'll handle implementation details while you guide the overall vision and requirements. ## Core Workflow: Research → Plan → Implement → Validate - **Research**: Understand existing patterns and frontend architecture - **Plan**: Propose frontend approach and get your approval - **Implement**: Build with proper component structure and error handling - **Validate**: Run formatters, linters, and test in browser compatibility ## Frontend Code Organization - Keep components small and focused - Use clear naming conventions for files and functions - Follow component composition patterns - Group related UI elements logically ## Frontend Architecture Principles - Prefer explicit over implicit: - Clear component names over clever abstractions - Obvious data flow over hidden state management - Direct props passing over deep context when possible - Delete old code completely - no need for deprecation in prototypes - Optimize for readability and maintainability ## JavaScript/TypeScript Development Standards - Use TypeScript types instead of `any` when possible - Early returns to reduce nesting - Proper error handling in user interactions and API calls - Consistent component structure - Clear comments for complex UI logic ## UI/UX Considerations - Focus on responsive design principles - Consider accessibility in component design - Implement consistent styling patterns - Optimize for performance on common devices ## Problem Solving When stuck: Stop and look for simpler solutions When uncertain: "Let me think about different UI approaches" When choosing: "I see approach A (simpler) vs B (more flexible). Which do you prefer?" ## Testing Strategy for Frontend - Test critical user flows - Ensure browser compatibility - Validate responsive behavior - Check performance on key interactions ## Progress Tracking - Use TodoWrite comments for tracking next steps - Maintain clear documentation of component usage 

在使用的时候,cc和ccr是独立的。也就是你可以在一个终端使用cc,另一个终端使用使用ccr。到这一步基本上你就能非常灵活的使用claude code了。至于后面的CMP,skills都是进阶,用起来之后再学不迟。


关于作者:石云升|AI博主 & AI企业落地师,专注企业AI落地与业务流程重构。

在这里插入图片描述

Read more

前端环境配置(nvm、nodejs、npm)

前端环境配置(nvm、nodejs、npm)

一、安装nvm 1. 下载vnm url: https://nvm.uihtm.com/doc/download-nvm.html 2. 解压文件后双击exe文件进行安装 3. 选择nvm的安装地址,我是安装在D:\App\nvm 4. 选择nodejs的安装地址,我是安装在C:\Program Files\nodejs 5. 点击next 一直点击 完成安装; 6. 找到nvm的settings.txt文件打开后: 给该文件添加这两行命令: node_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/node/ npm_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/npm/ 二、环境变量配置 1.

【DeepSeek R1部署至RK3588】RKLLM转换→板端部署→局域网web浏览

【DeepSeek R1部署至RK3588】RKLLM转换→板端部署→局域网web浏览

本文为DeepSeek R1 7B 以qwen为底座的LLM在瑞芯微RK3588 SoC上的完整部署流程,记录从开发板驱动适配烧录开始,到最终的开发板终端访问模型和局域网web访问模型的完整流程,有不足之处希望大家共同讨论。 文章目录 * 一、项目背景介绍 * 二、所需工具介绍 * 1.硬件工具 * 1.X86 PC虚拟机Ubuntu20.04 * 2. 准备NPU驱动为0.9.8的RK3588开发板 * 2.软件工具 * 三、获取.safetensors模型权重 * 四、safetensors转RKLLM * 1.转换环境搭建 * 2.模型转换 * 五、RKLLM模型板端部署及推理 * 六、集成开源gradio工具实现web访问 一、项目背景介绍 先来介绍下项目背景吧,目前有一个空闲的firefly出厂的搭载瑞芯微RK3588 SoC的arm64开发板,样式如图所示: 博主之前主要进行CV领域的模型的RK开发板部署,对于LLM和VLM的接触并不算多,但现在大模型是趋势所向,并且瑞芯微及时的完成了针对各开源

想做多语言项目?试试Hunyuan-MT-7B-WEBUI快速部署方案

想做多语言项目?试试Hunyuan-MT-7B-WEBUI快速部署方案 你有没有遇到过这样的情况:手头有个跨境项目,要同时处理日语产品说明、西班牙语用户反馈、维吾尔语政策文件,甚至还有藏文古籍数字化需求——可翻来翻去,不是翻译质量差强人意,就是部署起来像在解一道高数题?在线工具不敢传敏感数据,本地跑模型又卡在CUDA版本、依赖冲突、显存爆炸上……最后只能靠人工硬啃,进度一拖再拖。 Hunyuan-MT-7B-WEBUI 就是为这种真实困境而生的。它不讲大道理,不堆参数,不做“实验室里的冠军”,而是把腾讯混元团队打磨出的最强开源翻译模型,连同网页界面、一键脚本、预装环境,全打包进一个镜像里。你不需要懂Transformer结构,不用查PyTorch兼容表,甚至不用打开终端敲命令——点一下,等两分钟,就能在浏览器里开始翻译38种语言。 这不是又一个“需要调参、需要写代码、需要配环境”的AI工具。这是你今天下午就能用上的多语言工作台。 1. 为什么这款翻译镜像值得你立刻试试? 1.1 它真能覆盖你没想过的语言 很多翻译模型标榜“支持多语言”,但实际打开列表一看:英、法、

前端实现Word文档在线编辑与导出:基于mammoth.js与Blob对象的完整解决方案

如何在浏览器中直接编辑Word文档并导出?本文将深入探索一种基于mammoth.js和Blob对象的完整技术方案。 在当今的Web应用开发中,实现文档的在线编辑与导出已成为常见需求。无论是企业内部系统、教育平台还是项目管理工具,都迫切需要让用户能够在浏览器中直接编辑Word文档,而无需安装桌面软件。本文将详细介绍如何利用mammoth.js和Blob对象实现这一功能,并对比其他可行方案。 一、为什么选择mammoth.js与Blob方案? 在Web前端实现Word文档处理,主要有三种主流方案:浏览器原生Blob导出、mammoth.js专业转换和基于模板的docxtemplater方案。它们各有优劣,适用于不同场景。 mammoth.js的核心优势在于它能将.docx文档转换为语义化的HTML,而非简单复制视觉样式。这意味着它生成的HTML结构清晰、易于维护和样式定制。配合Blob对象,我们可以轻松将编辑后的内容重新导出为Word文档。 与直接使用Microsoft Office Online或Google Docs嵌入相比,mammoth.js方案不依赖外部服务,能更好地