文章目录概述了解CC对比小龙虾对比纯模型客户端本质是智能体Agent的优势(嵌入式场景)安装npm 安装法安装 cc连接deepseek配置项含义验证使用试试指令和快捷键终端启动指令CLI交互模式内指令斜杠命令快捷键使用等/init使用体验CC生态费用问题在 VS Code 中使用自定义工具与工作流1. 理解工具系统2. 查看与理解现有工具3. 通过环境变量扩展能力高级4. 设计高效的工作流提示概述本文是一篇关于 Claude CodeCC的小白入手使用指南重点介绍如何将其与 DeepSeek 模型结合构建一个强大的本地 AI 编程助手。文章从 CC 的基本概念讲起对比了它与小龙虾以及纯模型客户端的区别并通过一个嵌入式开发场景的实例生动展示了其核心优势。HISTORY20260321 今天是在同事的推荐下首次接触Claude Code。感觉良好。了解CCAnthropic /ænˈθrɑːpɪk/ 公司2021 年成立于美国旧金山。创始团队全员是 OpenAI 元老CEO Dario Amodei 当年是 OpenAI 研究副总裁主导了 GPT-2、GPT-3 完整研发RLHF 人类反馈对齐技术也是该团队最早落地。主打安全对齐优先的通用大模型公司独创「宪法 AIConstitutional AI」训练方法让 AI 自我约束、减少有害输出、提升诚实度。对比小龙虾细说起来会没头没尾的这里只是简单的总结比较下 OpenClaw 小龙虾 和 Claude Code /CCClaude Code 是程序员专用、闭源、代码深度优化的终端编程助手小龙虾 OpenClaw 是开源通用、全能自动化、多 IM 交互的数字助理。二者只是共享 “读写文件、跑命令” 基础工具能力核心赛道完全不重叠。Claude 自己本身就是大模型但新版 CC 支持通过自定义 API 地址接入 DeepSeek、通义千问、Kimi 等第三方大模型原生 Claude 模型做代码任务效果最优而小龙虾本身就是框架天生随便切换任意大模型。对比纯模型客户端用千问、豆包、Deepseek的网页或客户端工具也能写代码不香吗它们只是语言问答工具算力仅用于文字生成与本地开发环境割裂人承担全部执行、搬运、校验工作适合碎片化小代码片段查询。而使用 CC 客户端 DeepSeek 构成的 AI 编程 Agent 系统其以 DeepSeek 作为推理大脑CC 本地引擎提供感知、操作、执行、记忆、闭环调度AI 自主完成全链路开发任务适配中大型工程迭代、Bug 修复、项目搭建等专业开发场景。本质是智能体Claude Code (CC) 的本质就是一个功能强大的 Agent 智能体。它不再是一个被动的聊天机器人而是一个拥有目标、能力、记忆和行动空间的实体。在这里先简单说明下此 Agent 与 Workflow、Skills、MCP 三者之间的协同关系CC (Agent) 是智能体的“大脑”与“躯干”扮演了整个系统的决策中心和执行主体的角色。负责理解你的最终目标将复杂任务拆解为可执行的步骤并调度其他三个组件来完成具体工作。Skills是 智能体的“专业知识库或工具库”为 Agent注入领域知识的插件。当 CC 需要处理特定领域如 STM32 编程的任务时它会加载相应的 Skill。这就像一个工程师在解决专业问题前先去查阅对应的技术手册和规范确保自己具备足够的专业知识来做出正确决策。MCP 是智能体的“灵活手臂”或“标准的沟通渠道”是 Agent 的工具调用接口是它与外部世界交互的“手脚”。当 CC 需要执行一个它自身不直接支持的操作时如解析一个.ioc文件、调用一个 API它会调用一个 MCP 工具。这就像工程师需要操作一台精密仪器时会去使用对应的控制软件或脚本扩展了自己的能力边界。在MCP的加持归一化下这个工具变得可以让多个不同的智能体调用。Workflow 是智能体的“作战计划书”由 Agent动态生成或调用的执行蓝图。面对极其复杂的任务如重构整个项目CC 会先规划一个 Workflow。这个 Workflow 详细定义了需要调用哪些 MCP 工具、在何时加载何种 Skill、以及各步骤间的依赖关系。这就像一个总工程师在启动大型项目前先制定一份详细的项目计划再按部就班地执行。Agent的优势(嵌入式场景)假设现有 STM32F407 嵌入式工程Keil MDK标准库带串口、ADC 采集、RS485 Modbus需求新增一路外部温度 NTC 采集完成 ADC 分压换算、温度查表函数新增 Modbus 寄存器可上位机读取实时温度编译无报错写简单串口调试打印函数校验 Modbus 读取数据正常。针对上述需求我们使用网页版AI和使用CC构建的Agent时将会主要有以下大致的区别。工程感知能力关键差距网页版完全看不见本地 Keil 工程所有硬件参数、现有代码依赖人工搬运极易出现硬件引脚、寄存器、协议地址冲突。Agent本地全盘解析单片机工程自动识别硬件资源占用修改代码天然兼容现有板卡逻辑不会出现资源冲突幻觉。文件操作能力网页版只能输出文本代码人手动新建 / 修改.c/.h 驱动文件。Agent自主创建驱动、增量修改底层外设、协议代码自动管理头文件依赖。编译调试闭环嵌入式开发核心痛点网页版人工编译、手动复制报错、手动烧录、手动串口测试调试循环成本极高。Agent自动化编译、错误自动解析修复、自动化串口 / Modbus 校验调试全链路自动化。硬件适配适配效率嵌入式涉及原理图、外设资源、通信协议、单片机寄存器上下文体量极大。网页版每次迭代都要重复粘贴几十行上百行代码Agent 一次扫描永久缓存工程信息多次迭代效率差距数十倍。于是可以做出如下类比DeepSeek 网页版一个只能听你口述工程细节的远程工程师只能打字给你代码不会碰你的电脑、不会打开 Keil、不会连开发板调试。CCDeepSeek Agent给你一个开发工程师员工可以直接打开 Keil 改驱动、一键编译、烧录单片机、用串口工具测试 Modbus全程自主完成整套功能开发。安装CC 客户端的安装非常简单各论坛都有不少文章一般不会有问题。即使有借助AI也很容易解决。原生安装器是官方推荐的方式不需要 Node.js安装后会自动后台更新方法很简单在PowerShell中执行下图中的指令就好了前提是能科学上网我这里没开所以是执行失败的。科学上网我觉的现在没大有必要了不是GPT初期国内还没崛起的时候了。npm 安装法如果原生安装器因网络等原因无法使用可以用 npm 方式安装。此方式需要先安装 Node.js。对于我来说Node.js 是个半生不熟的东西它本质上是一个能在电脑本地运行 JavaScript 的运行环境。平时我们写 JS 只能在浏览器里跑Node.js 让 JS 脱离浏览器直接在 Windows/Mac/Linux 系统上运行用来做后端服务、命令行工具、脚本、打包工具等。它基于 V8 引擎事件驱动、非阻塞跨平台。npm Node Package ManagerNode 包管理器它是 Node.js 自带配套工具安装 Node 后自动附赠。打开 Node.js 官网下载 LTS长期支持版直接选择较新或最新版本号即可。## 无法加载npm.ps1这是我子啊安装过程遇到的唯一的问题以上问题并不难解决只需要执行以下命令打开权限Set-ExecutionPolicy RemoteSigned特别提醒要以管理员方式打开PowerShell否则在执行上述指令时会失败。安装 ccnpminstall-ganthropic-ai/claude-code注意包路径和包名称不要错写成别的假冒伪劣。验证安装成果此时启动 claude 是无法登录或连接。我没有claude账号即使有申请到也很容易被封禁也没开启科学上网也不打算用 claude 的任何一个模型。连接deepseekDeepSeek官方文档中提供了详细的Claude Code集成指南可以参考DeepSeek官方文档 - Claude Code集成获取最新配置信息。最基础的配置文件 settings.json 可能不存在。可以手动创建或使用以下脚本自动检查并创建 .claude 文件夹和该配置文件# 1. 定义配置文件路径$claudePath$env:USERPROFILE\.claude$settingsFile$claudePath\settings.json# 2. 如果目录不存在则创建if(-not(Test-Path$claudePath)){New-Item-ItemTypeDirectory-Path$claudePath-Force}# 3. 如果文件不存在则创建并写入默认内容if(-not(Test-Path$settingsFile)){Set-Content-Path$settingsFile-Value{}}# 4. 使用记事本打开配置文件notepad$settingsFile然后打开记事本填写配置具体配置还是建议参考 Deepseek 官网中的 Anthropic 格式 API 相关章节。配置项含义这些配置项的核心作用是 “欺骗” Claude Code让它以为自己在和 Anthropic 官方通信实际上请求被转发到了 DeepSeek 的服务器。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:你的 DeepSeek API 密钥以 sk- 开头。这是调用 API 的身份凭证。ANTHROPIC_BASE_URL:API 的基础地址。将其指向 DeepSeek 的兼容接口 https://api.deepseek.com/anthropic所有请求都会被发送到这里。ANTHROPIC_MODEL:设置 Claude Code 的默认模型。CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL:设置 Claude Code 在处理子任务时调用的模型。通常设置为速度更快、成本更低的模型以提高效率。CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS:限制模型单次回复的最大 Token 数量。PUS、SONNET、HAIKU 是什么意思这三个词是 Anthropic 公司对其 Claude 模型家族的命名代表了不同的能力等级和定位。DeepSeek 通过配置项“伪装”成它们以便兼容使用 Claude 的应用程序。_OPUS_MODEL 定位 旗舰模型能力最强适合处理最复杂、最需要推理的任务。_SONNET_MODEL 定位 主力模型在智能和速度之间取得了最佳平衡适用于大多数日常任务。_HAIKU_MODEL 定位 轻量级模型速度最快成本最低适合处理简单、高频的任务。如何配置这个文件也不用去搜索太多的资料因为官网上就有详细的配置说明。{env:{ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:sk-xxx,ANTHROPIC_BASE_URL:https://api.deepseek.com/anthropic,ANTHROPIC_MODEL:deepseek-v4-pro[1m],ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL:deepseek-v4-pro[1m],ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL:deepseek-v4-flash,ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL:deepseek-v4-flash,CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL:deepseek-v4-flash,CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS:32000},permissions:{allow:[],deny:[]},alwaysThinkingEnabled:false,theme:dark}更多的配置选项可以使用 claude config 来查看作为小白不要太着急一口吃成个胖子慢慢来不用急着去详细了解那么多那么广。验证使用完成上述配置后我们在PS中选择一个本地工作目录然后使用claude指令启动CC然后就可以愉快工作了确实不复杂不到半个小时整个环境就算搭建完成并能初步使用了。试试指令和快捷键可以将 Claude Code 的常用指令分为终端启动指令CLI和交互模式内指令斜杠命令两大类。终端启动指令CLI在 PowerShell 或终端中启动 Claude Code 之前或启动时使用的命令试试 claude -c很贴心交互模式内指令斜杠命令进入 Claude Code 交互界面后在输入框中输入 / 即可唤出并使用的命令来实验下 /cost 指令看看效果 哈哈花费不多快捷键使用等除了指令掌握以下快捷键能让你的操作效率翻倍Shift Tab一键切换工作模式在“默认模式”、“自动接受编辑”、“计划模式”之间循环。Ctrl C中断当前正在生成的任务或清空输入框。当需要 AI 针对某具体文件进行操作时在输入框中打出 系统会自动弹出文件路径补全列表只需输入几个字母过滤并选中即可。如代码审查请帮我 review src/utils/auth.ts 这个文件的安全性修改代码参考 src/types/user.ts 里的类型定义给 UserService 补上类型注解重构任务请帮我重构 backend/ai_generator.py 文件你可以像使用小龙虾那样告诉CC说:你分析的很对直接更新本地文件即可。然后就好了。实验一把/init使用体验Claude Code 遵循 “最小侵入原则”首次启动时不会自动创建 claude.md 这类文件需用户手动创建或通过 /init 命令生成。第一次使用体验我在实际执行上述init的过程中发现他会遍历我的工作目录的根目录及其子文件目录并读取了这些目录下的.md文件内容。对于我这种穷人看见屏幕上滚动遍历目录过程文件读取过程我真是有点担心我的tokents会被呼呼的消耗。但其实多虑啦init 过程的第1个环节本地目录递归扫描0 Token纯本地运行1.绝大部分是本地客户端行为不上传云端、不消耗任何 Token2. 过程不会自动读取 pdf、全部代码文件正文仅仅采集文件路径、文件名、目录结构超大文件你的 1000 页芯片手册只会记录文件名不会解析内部文本小型配置文件如xx.md、CMakeLists.txt、Makefile、头文件可选读取少量头部内容辅助识别项目类型3. 真正消耗 Token 的环节只有一步把精简后的目录树文本发给大模型让 AI 生成项目介绍、自动填充 CLAUDE.mdinit 过程的第2个环节请求 LLM 生成项目摘要消耗 Token 的环节本地扫描结束后会整理一份纯文本目录树当然也可能会生成一些附加的信息摘要。然后附带 Prompt根据上述项目目录结构识别项目类型、技术栈生成项目简介写入 CLAUDE.md。Token 量级参考中小型嵌入式工程几百个源码文件这份目录树文本通常 500 ~ 3000 tokens。哪怕上千个文件一般也很难突破 15000 tokens。如果有些不成熟的文件或者要保密的文件不想被claude看到最基础简单的方案是在工作根目录下创建 .claudeignore 让 /init 直接跳过其语法完全和 .gitignore 一致放在工作目录根目录。一个示例如下# Keil 工程生成文件Listings/ Objects/ *.uvguix.* *.uvoptx *.scvd# 不成熟的文件DOC/half-baked# 不重要的文件DOC/unimportantCC生态这里只是简单的开个头。费用问题怎么说虽然不便宜但是也没有想象中的那么贵。具体的定价可能是在波动的甚至有峰谷价具体参见DeepSeek官方定价页面。Tokens用量计算也是可以计算的在 VS Code 中使用Claude Code 也提供了 VS Code 扩展可以在编辑器中直接使用。要知道的是VS Code 扩展底层依赖 Claude Code CLI所以需要先完成上面的安装步骤否则扩展无法正常工作。自定义工具与工作流CC强大之处在于其可扩展性。除了内置的文件读写、终端命令执行等核心能力它还支持通过自定义工具和工作流来适配更复杂的开发场景。1. 理解工具系统CC 的工具系统是其作为 Agent 的核心。当您提出一个需求例如“帮我修复这个 Bug”时CC 会分析需求理解您要做什么。规划步骤拆解为一系列可执行的操作如读取文件 A、分析代码、修改文件 B、运行测试。调用工具按规划自动调用相应的工具来执行每一步。验证结果检查执行结果并决定下一步是继续、重试还是向您汇报。2. 查看与理解现有工具在 CC 交互界面中您可以使用/tools命令来查看当前可用的所有工具及其描述。这有助于了解 CC 能“自动”为您做什么。常见的工具类别包括文件操作读、写、创建、删除、查找文件。终端命令在项目目录中执行 Shell 或 PowerShell 命令。代码分析理解项目结构、语法、依赖关系。网络请求需配置调用外部 API 获取数据。3. 通过环境变量扩展能力高级对于高级用户CC 允许通过环境变量配置来集成外部工具或服务从而扩展其能力边界。例如连接数据库通过配置数据库连接字符串让 CC 能直接查询数据模式或生成 SQL。调用内部 API配置 API 端点让 CC 在开发过程中能获取业务数据或触发部署流程。集成代码质量工具配置后CC 可以在修改代码后自动运行 linter 或 formatter。配置方式通常是在之前提到的settings.json文件的env部分添加新的键值对具体的变量名和格式需要参考目标工具或服务的集成文档。4. 设计高效的工作流提示CC 的“记忆”功能--resume让复杂任务可以分段完成。您可以设计一个清晰的工作流提示来引导 CC初始化会话明确告知 CC 本次任务的最终目标、项目背景、技术栈和约束条件。分阶段推进对于大型任务如“重构用户认证模块”可以要求 CC 先输出分析报告和计划经您确认后再逐步执行。善用“计划模式”在不确定 CC 会如何操作时可以先让其进入“计划模式”快捷键ShiftTab切换让它只输出将要执行的步骤而不实际运行您审核无误后再切换回“自动接受编辑”模式。通过结合自定义工具和精心设计的工作流您可以将 Claude Code 从一个强大的代码助手升级为真正理解您项目上下文和业务需求的专属开发伙伴。
IDE/AI/编程助手CC/Claude Code 初见、安装、入手指南
发布时间：2026/7/31 13:06:19
文章目录概述了解CC对比小龙虾对比纯模型客户端本质是智能体Agent的优势(嵌入式场景)安装npm 安装法安装 cc连接deepseek配置项含义验证使用试试指令和快捷键终端启动指令CLI交互模式内指令斜杠命令快捷键使用等/init使用体验CC生态费用问题在 VS Code 中使用自定义工具与工作流1. 理解工具系统2. 查看与理解现有工具3. 通过环境变量扩展能力高级4. 设计高效的工作流提示概述本文是一篇关于 Claude CodeCC的小白入手使用指南重点介绍如何将其与 DeepSeek 模型结合构建一个强大的本地 AI 编程助手。文章从 CC 的基本概念讲起对比了它与小龙虾以及纯模型客户端的区别并通过一个嵌入式开发场景的实例生动展示了其核心优势。HISTORY20260321 今天是在同事的推荐下首次接触Claude Code。感觉良好。了解CCAnthropic /ænˈθrɑːpɪk/ 公司2021 年成立于美国旧金山。创始团队全员是 OpenAI 元老CEO Dario Amodei 当年是 OpenAI 研究副总裁主导了 GPT-2、GPT-3 完整研发RLHF 人类反馈对齐技术也是该团队最早落地。主打安全对齐优先的通用大模型公司独创「宪法 AIConstitutional AI」训练方法让 AI 自我约束、减少有害输出、提升诚实度。对比小龙虾细说起来会没头没尾的这里只是简单的总结比较下 OpenClaw 小龙虾 和 Claude Code /CCClaude Code 是程序员专用、闭源、代码深度优化的终端编程助手小龙虾 OpenClaw 是开源通用、全能自动化、多 IM 交互的数字助理。二者只是共享 “读写文件、跑命令” 基础工具能力核心赛道完全不重叠。Claude 自己本身就是大模型但新版 CC 支持通过自定义 API 地址接入 DeepSeek、通义千问、Kimi 等第三方大模型原生 Claude 模型做代码任务效果最优而小龙虾本身就是框架天生随便切换任意大模型。对比纯模型客户端用千问、豆包、Deepseek的网页或客户端工具也能写代码不香吗它们只是语言问答工具算力仅用于文字生成与本地开发环境割裂人承担全部执行、搬运、校验工作适合碎片化小代码片段查询。而使用 CC 客户端 DeepSeek 构成的 AI 编程 Agent 系统其以 DeepSeek 作为推理大脑CC 本地引擎提供感知、操作、执行、记忆、闭环调度AI 自主完成全链路开发任务适配中大型工程迭代、Bug 修复、项目搭建等专业开发场景。本质是智能体Claude Code (CC) 的本质就是一个功能强大的 Agent 智能体。它不再是一个被动的聊天机器人而是一个拥有目标、能力、记忆和行动空间的实体。在这里先简单说明下此 Agent 与 Workflow、Skills、MCP 三者之间的协同关系CC (Agent) 是智能体的“大脑”与“躯干”扮演了整个系统的决策中心和执行主体的角色。负责理解你的最终目标将复杂任务拆解为可执行的步骤并调度其他三个组件来完成具体工作。Skills是 智能体的“专业知识库或工具库”为 Agent注入领域知识的插件。当 CC 需要处理特定领域如 STM32 编程的任务时它会加载相应的 Skill。这就像一个工程师在解决专业问题前先去查阅对应的技术手册和规范确保自己具备足够的专业知识来做出正确决策。MCP 是智能体的“灵活手臂”或“标准的沟通渠道”是 Agent 的工具调用接口是它与外部世界交互的“手脚”。当 CC 需要执行一个它自身不直接支持的操作时如解析一个.ioc文件、调用一个 API它会调用一个 MCP 工具。这就像工程师需要操作一台精密仪器时会去使用对应的控制软件或脚本扩展了自己的能力边界。在MCP的加持归一化下这个工具变得可以让多个不同的智能体调用。Workflow 是智能体的“作战计划书”由 Agent动态生成或调用的执行蓝图。面对极其复杂的任务如重构整个项目CC 会先规划一个 Workflow。这个 Workflow 详细定义了需要调用哪些 MCP 工具、在何时加载何种 Skill、以及各步骤间的依赖关系。这就像一个总工程师在启动大型项目前先制定一份详细的项目计划再按部就班地执行。Agent的优势(嵌入式场景)假设现有 STM32F407 嵌入式工程Keil MDK标准库带串口、ADC 采集、RS485 Modbus需求新增一路外部温度 NTC 采集完成 ADC 分压换算、温度查表函数新增 Modbus 寄存器可上位机读取实时温度编译无报错写简单串口调试打印函数校验 Modbus 读取数据正常。针对上述需求我们使用网页版AI和使用CC构建的Agent时将会主要有以下大致的区别。工程感知能力关键差距网页版完全看不见本地 Keil 工程所有硬件参数、现有代码依赖人工搬运极易出现硬件引脚、寄存器、协议地址冲突。Agent本地全盘解析单片机工程自动识别硬件资源占用修改代码天然兼容现有板卡逻辑不会出现资源冲突幻觉。文件操作能力网页版只能输出文本代码人手动新建 / 修改.c/.h 驱动文件。Agent自主创建驱动、增量修改底层外设、协议代码自动管理头文件依赖。编译调试闭环嵌入式开发核心痛点网页版人工编译、手动复制报错、手动烧录、手动串口测试调试循环成本极高。Agent自动化编译、错误自动解析修复、自动化串口 / Modbus 校验调试全链路自动化。硬件适配适配效率嵌入式涉及原理图、外设资源、通信协议、单片机寄存器上下文体量极大。网页版每次迭代都要重复粘贴几十行上百行代码Agent 一次扫描永久缓存工程信息多次迭代效率差距数十倍。于是可以做出如下类比DeepSeek 网页版一个只能听你口述工程细节的远程工程师只能打字给你代码不会碰你的电脑、不会打开 Keil、不会连开发板调试。CCDeepSeek Agent给你一个开发工程师员工可以直接打开 Keil 改驱动、一键编译、烧录单片机、用串口工具测试 Modbus全程自主完成整套功能开发。安装CC 客户端的安装非常简单各论坛都有不少文章一般不会有问题。即使有借助AI也很容易解决。原生安装器是官方推荐的方式不需要 Node.js安装后会自动后台更新方法很简单在PowerShell中执行下图中的指令就好了前提是能科学上网我这里没开所以是执行失败的。科学上网我觉的现在没大有必要了不是GPT初期国内还没崛起的时候了。npm 安装法如果原生安装器因网络等原因无法使用可以用 npm 方式安装。此方式需要先安装 Node.js。对于我来说Node.js 是个半生不熟的东西它本质上是一个能在电脑本地运行 JavaScript 的运行环境。平时我们写 JS 只能在浏览器里跑Node.js 让 JS 脱离浏览器直接在 Windows/Mac/Linux 系统上运行用来做后端服务、命令行工具、脚本、打包工具等。它基于 V8 引擎事件驱动、非阻塞跨平台。npm Node Package ManagerNode 包管理器它是 Node.js 自带配套工具安装 Node 后自动附赠。打开 Node.js 官网下载 LTS长期支持版直接选择较新或最新版本号即可。## 无法加载npm.ps1这是我子啊安装过程遇到的唯一的问题以上问题并不难解决只需要执行以下命令打开权限Set-ExecutionPolicy RemoteSigned特别提醒要以管理员方式打开PowerShell否则在执行上述指令时会失败。安装 ccnpminstall-ganthropic-ai/claude-code注意包路径和包名称不要错写成别的假冒伪劣。验证安装成果此时启动 claude 是无法登录或连接。我没有claude账号即使有申请到也很容易被封禁也没开启科学上网也不打算用 claude 的任何一个模型。连接deepseekDeepSeek官方文档中提供了详细的Claude Code集成指南可以参考DeepSeek官方文档 - Claude Code集成获取最新配置信息。最基础的配置文件 settings.json 可能不存在。可以手动创建或使用以下脚本自动检查并创建 .claude 文件夹和该配置文件# 1. 定义配置文件路径$claudePath$env:USERPROFILE\.claude$settingsFile$claudePath\settings.json# 2. 如果目录不存在则创建if(-not(Test-Path$claudePath)){New-Item-ItemTypeDirectory-Path$claudePath-Force}# 3. 如果文件不存在则创建并写入默认内容if(-not(Test-Path$settingsFile)){Set-Content-Path$settingsFile-Value{}}# 4. 使用记事本打开配置文件notepad$settingsFile然后打开记事本填写配置具体配置还是建议参考 Deepseek 官网中的 Anthropic 格式 API 相关章节。配置项含义这些配置项的核心作用是 “欺骗” Claude Code让它以为自己在和 Anthropic 官方通信实际上请求被转发到了 DeepSeek 的服务器。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:你的 DeepSeek API 密钥以 sk- 开头。这是调用 API 的身份凭证。ANTHROPIC_BASE_URL:API 的基础地址。将其指向 DeepSeek 的兼容接口 https://api.deepseek.com/anthropic所有请求都会被发送到这里。ANTHROPIC_MODEL:设置 Claude Code 的默认模型。CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL:设置 Claude Code 在处理子任务时调用的模型。通常设置为速度更快、成本更低的模型以提高效率。CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS:限制模型单次回复的最大 Token 数量。PUS、SONNET、HAIKU 是什么意思这三个词是 Anthropic 公司对其 Claude 模型家族的命名代表了不同的能力等级和定位。DeepSeek 通过配置项“伪装”成它们以便兼容使用 Claude 的应用程序。_OPUS_MODEL 定位 旗舰模型能力最强适合处理最复杂、最需要推理的任务。_SONNET_MODEL 定位 主力模型在智能和速度之间取得了最佳平衡适用于大多数日常任务。_HAIKU_MODEL 定位 轻量级模型速度最快成本最低适合处理简单、高频的任务。如何配置这个文件也不用去搜索太多的资料因为官网上就有详细的配置说明。{env:{ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:sk-xxx,ANTHROPIC_BASE_URL:https://api.deepseek.com/anthropic,ANTHROPIC_MODEL:deepseek-v4-pro[1m],ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL:deepseek-v4-pro[1m],ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL:deepseek-v4-flash,ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL:deepseek-v4-flash,CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL:deepseek-v4-flash,CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS:32000},permissions:{allow:[],deny:[]},alwaysThinkingEnabled:false,theme:dark}更多的配置选项可以使用 claude config 来查看作为小白不要太着急一口吃成个胖子慢慢来不用急着去详细了解那么多那么广。验证使用完成上述配置后我们在PS中选择一个本地工作目录然后使用claude指令启动CC然后就可以愉快工作了确实不复杂不到半个小时整个环境就算搭建完成并能初步使用了。试试指令和快捷键可以将 Claude Code 的常用指令分为终端启动指令CLI和交互模式内指令斜杠命令两大类。终端启动指令CLI在 PowerShell 或终端中启动 Claude Code 之前或启动时使用的命令试试 claude -c很贴心交互模式内指令斜杠命令进入 Claude Code 交互界面后在输入框中输入 / 即可唤出并使用的命令来实验下 /cost 指令看看效果 哈哈花费不多快捷键使用等除了指令掌握以下快捷键能让你的操作效率翻倍Shift Tab一键切换工作模式在“默认模式”、“自动接受编辑”、“计划模式”之间循环。Ctrl C中断当前正在生成的任务或清空输入框。当需要 AI 针对某具体文件进行操作时在输入框中打出 系统会自动弹出文件路径补全列表只需输入几个字母过滤并选中即可。如代码审查请帮我 review src/utils/auth.ts 这个文件的安全性修改代码参考 src/types/user.ts 里的类型定义给 UserService 补上类型注解重构任务请帮我重构 backend/ai_generator.py 文件你可以像使用小龙虾那样告诉CC说:你分析的很对直接更新本地文件即可。然后就好了。实验一把/init使用体验Claude Code 遵循 “最小侵入原则”首次启动时不会自动创建 claude.md 这类文件需用户手动创建或通过 /init 命令生成。第一次使用体验我在实际执行上述init的过程中发现他会遍历我的工作目录的根目录及其子文件目录并读取了这些目录下的.md文件内容。对于我这种穷人看见屏幕上滚动遍历目录过程文件读取过程我真是有点担心我的tokents会被呼呼的消耗。但其实多虑啦init 过程的第1个环节本地目录递归扫描0 Token纯本地运行1.绝大部分是本地客户端行为不上传云端、不消耗任何 Token2. 过程不会自动读取 pdf、全部代码文件正文仅仅采集文件路径、文件名、目录结构超大文件你的 1000 页芯片手册只会记录文件名不会解析内部文本小型配置文件如xx.md、CMakeLists.txt、Makefile、头文件可选读取少量头部内容辅助识别项目类型3. 真正消耗 Token 的环节只有一步把精简后的目录树文本发给大模型让 AI 生成项目介绍、自动填充 CLAUDE.mdinit 过程的第2个环节请求 LLM 生成项目摘要消耗 Token 的环节本地扫描结束后会整理一份纯文本目录树当然也可能会生成一些附加的信息摘要。然后附带 Prompt根据上述项目目录结构识别项目类型、技术栈生成项目简介写入 CLAUDE.md。Token 量级参考中小型嵌入式工程几百个源码文件这份目录树文本通常 500 ~ 3000 tokens。哪怕上千个文件一般也很难突破 15000 tokens。如果有些不成熟的文件或者要保密的文件不想被claude看到最基础简单的方案是在工作根目录下创建 .claudeignore 让 /init 直接跳过其语法完全和 .gitignore 一致放在工作目录根目录。一个示例如下# Keil 工程生成文件Listings/ Objects/ *.uvguix.* *.uvoptx *.scvd# 不成熟的文件DOC/half-baked# 不重要的文件DOC/unimportantCC生态这里只是简单的开个头。费用问题怎么说虽然不便宜但是也没有想象中的那么贵。具体的定价可能是在波动的甚至有峰谷价具体参见DeepSeek官方定价页面。Tokens用量计算也是可以计算的在 VS Code 中使用Claude Code 也提供了 VS Code 扩展可以在编辑器中直接使用。要知道的是VS Code 扩展底层依赖 Claude Code CLI所以需要先完成上面的安装步骤否则扩展无法正常工作。自定义工具与工作流CC强大之处在于其可扩展性。除了内置的文件读写、终端命令执行等核心能力它还支持通过自定义工具和工作流来适配更复杂的开发场景。1. 理解工具系统CC 的工具系统是其作为 Agent 的核心。当您提出一个需求例如“帮我修复这个 Bug”时CC 会分析需求理解您要做什么。规划步骤拆解为一系列可执行的操作如读取文件 A、分析代码、修改文件 B、运行测试。调用工具按规划自动调用相应的工具来执行每一步。验证结果检查执行结果并决定下一步是继续、重试还是向您汇报。2. 查看与理解现有工具在 CC 交互界面中您可以使用/tools命令来查看当前可用的所有工具及其描述。这有助于了解 CC 能“自动”为您做什么。常见的工具类别包括文件操作读、写、创建、删除、查找文件。终端命令在项目目录中执行 Shell 或 PowerShell 命令。代码分析理解项目结构、语法、依赖关系。网络请求需配置调用外部 API 获取数据。3. 通过环境变量扩展能力高级对于高级用户CC 允许通过环境变量配置来集成外部工具或服务从而扩展其能力边界。例如连接数据库通过配置数据库连接字符串让 CC 能直接查询数据模式或生成 SQL。调用内部 API配置 API 端点让 CC 在开发过程中能获取业务数据或触发部署流程。集成代码质量工具配置后CC 可以在修改代码后自动运行 linter 或 formatter。配置方式通常是在之前提到的settings.json文件的env部分添加新的键值对具体的变量名和格式需要参考目标工具或服务的集成文档。4. 设计高效的工作流提示CC 的“记忆”功能--resume让复杂任务可以分段完成。您可以设计一个清晰的工作流提示来引导 CC初始化会话明确告知 CC 本次任务的最终目标、项目背景、技术栈和约束条件。分阶段推进对于大型任务如“重构用户认证模块”可以要求 CC 先输出分析报告和计划经您确认后再逐步执行。善用“计划模式”在不确定 CC 会如何操作时可以先让其进入“计划模式”快捷键ShiftTab切换让它只输出将要执行的步骤而不实际运行您审核无误后再切换回“自动接受编辑”模式。通过结合自定义工具和精心设计的工作流您可以将 Claude Code 从一个强大的代码助手升级为真正理解您项目上下文和业务需求的专属开发伙伴。
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