1. 从济南 ADG 沙龙回来我把 Vibe Coding 全流程在本地跑了一遍Vibe Coding 这个词最近出现频率很高但很多人对它的理解还停留在用自然语言让 AI 写代码。7 月 18 日我在济南高新区齐鲁软件园参加了火山引擎 ADG 济南社区的线下沙龙三场分享听下来最大的感受是Vibe Coding 不是某一个工具的能力而是一条从大模型选型、需求定义、Agent 编排到最终交付的完整路径。沙龙上演示的链路很完整但回到自己电脑上怎么复现是另一回事。这篇文章要解决的问题很具体你在本地怎么用一套统一的 API Key把大模型调用、Agent 工作流、代码生成验证这几个环节串起来真正跑出一个能用的 AI 作品。适合谁看已经用过豆包、DeepSeek、ChatGPT 做单轮问答但还没让 AI 连续完成一项完整任务的开发者、产品经理和独立创作者。我会给出可复制的配置片段、端到端验证步骤以及我在复现过程中踩到的真实报错和排查方法。沙龙上孙斌老师用 TraeWork × AgentPlan 演示自媒体工作流时我注意到一个细节整个流程里模型调用、工具调用、文件读写都发生在同一个项目空间内Agent 需要持续访问模型 API。这意味着如果你要在本地复现类似的工作流第一件事不是选编辑器而是解决模型接入的统一入口问题。下面我从这个前置条件开始讲。2. TaoToken 前置统一 Key 解决多模型切换的配置碎片化沙龙现场三场分享涉及了不同模型和工具的组合。第一场讲 Seed 2.1 的 Agent 和 Coding 能力第二场用 AI 辅助写 PRD第三场用 TraeWork 执行 Agent Plan。如果你在本地想复现这条链路很快会遇到一个现实问题不同工具需要填不同的 Base URL、不同的 API Key、不同的模型 ID。每换一个工具就要重新配置一遍调试的时候很难判断是模型的问题还是工具配置的问题。TaoToken 在这里的角色是一个统一的模型接入层。你可以在一个地方管理 Key然后让 Claude Code、Cline、Codex 等不同工具都指向同一个 Base URL。这样做的直接好处是当 Agent 工作流中某个环节报错时你可以快速排除是不是 Key 配错了这个变量。具体操作上你需要先拿到一个 API Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 创建然后根据你使用的工具选择对应的接入方式。沙龙上演示的 Agent 工作流涉及模型对话、代码生成、文件操作三类调用对应到 TaoToken 的接入文档在 https://taotoken.net/doc 有完整说明。这里要强调一个原则统一 Key 不是为了省事而是为了可排查。当你的 Agent 工作流有五个步骤、每个步骤调用不同模型时如果每个模型都用不同的 Key 和 Base URL一旦中间某步失败你需要在五个配置之间来回切换排查。统一入口之后你只需要检查一个地方。另外TaoToken 的 Coding Plan 适合需要长期跑 Agent 任务的场景。如果你只是偶尔调用几次模型做验证按量付费的 API Key 就够了。但如果你要复现沙龙上那种Agent 持续执行、多轮反馈修改的工作流Coding Plan 在成本和调用稳定性上会更合适。具体选择可以参考 https://taotoken.net/coding-plan 的说明。3. 可复制配置Claude Code、Cline、Codex 三件套接入片段这一节给出具体的配置文件片段。不管你用哪个工具核心三件套都是Base URL、API Key、Model ID。下面分别给出 Claude Code、ClineVS Code 插件、Codex 的配置方式。路径和字段名保持与工具官方一致你可以直接复制修改。3.1 Claude Code 的 settings.json 配置Claude Code 的配置文件通常位于~/.claude/settings.jsonmacOS/Linux或%USERPROFILE%\.claude\settings.jsonWindows。如果你使用 TaoToken 作为接入层配置如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoToken密钥, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514 } }这里三个字段缺一不可。ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 地址ANTHROPIC_API_KEY填你在控制台创建的 KeyANTHROPIC_MODEL填你要使用的模型 ID。如果你不确定模型 ID 怎么写可以在 https://taotoken.net/models 查看可用模型列表。配置完成后在终端运行claude启动如果能看到正常的对话界面并且模型有响应说明接入成功。如果报 401优先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。3.2 Cline 插件的 MCP 与模型配置Cline 是 VS Code 里常用的 Agent 插件支持 MCP 协议。在 Cline 的设置面板中选择 Use your own API key然后填写配置项填写内容API ProviderAnthropicBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI Keysk-你的TaoToken密钥Model IDclaude-sonnet-4-20250514如果你要在 Cline 里使用 MCP 工具需要在cline_mcp_settings.json中配置 MCP Server。这里要注意MCP 直连生产数据库是禁止的沙龙上孙老师也强调了项目空间隔离的重要性。建议只在本地开发环境使用 MCP 工具并且限制文件访问范围。3.3 Codex 的 auth.json 配置Codex 的配置文件位于~/.codex/auth.json。如果你使用 TaoToken 接入配置如下{ openai_api_key: sk-你的TaoToken密钥, api_base: https://taotoken.net/api }然后在~/.codex/config.toml中指定模型model claude-sonnet-4-20250514 provider openaiCodex 的配置相对简单但要注意auth.json和config.toml两个文件都要改。只改一个的话会出现认证通过但模型调用失败的情况。3.4 统一 Key 在 Agent 工作流中的实际作用配置好之后你的 Agent 工作流中所有模型调用都走同一个 Base URL 和 Key。这意味着当你在 TraeWork 或类似工具中编排任务时不需要为每个步骤单独配置模型接入。Agent Plan 拆解出的每一步——无论是生成 PRD、写代码、还是检查结果——都通过同一个入口调用模型。这样做还有一个好处调用日志集中在一处。当 Agent 执行到某一步失败时你可以直接在 TaoToken 的控制台看到对应的请求记录快速判断是模型返回了错误、还是工具本身的问题。沙龙上演示的 Agentic Loop 之所以能持续运行前提就是模型调用足够稳定、可观测。4. 端到端验证从模型对话到第一个 AI 作品的完整请求配置完成后不要急着上复杂工作流。先用一个最小闭环验证整条链路是否通畅。我建议按下面的顺序逐步验证每一步都确认成功后再进入下一步。4.1 第一步验证模型对话接口先用最简单的 curl 请求确认 API 可达curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H Content-Type: application/json \ -H x-api-key: sk-你的TaoToken密钥 \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, max_tokens: 256, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明什么是 Vibe Coding} ] }如果返回中包含content字段和模型生成的文本说明模型对话接口正常。如果报 401检查x-api-key是否正确。如果报 model not found检查模型 ID 是否拼写正确。你也可以直接在 https://taotoken.net/chat 的模型对话页面测试确认 Key 有效后再回到本地配置。4.2 第二步验证 Claude Code 的代码生成能力在终端进入一个空项目目录运行claude然后输入帮我创建一个 index.html包含一个待办事项列表支持添加和删除用原生 JavaScript 实现。Claude Code 会生成文件并写入磁盘。检查生成的index.html是否包含完整的 HTML 结构、CSS 样式和 JavaScript 逻辑。然后用浏览器打开这个文件测试添加和删除功能是否正常。这一步验证的是模型不仅能对话还能通过工具调用实际修改文件系统。这是 Agent 工作流的基础能力。4.3 第三步验证 Agent 多步任务执行在同一个项目目录下继续给 Claude Code 输入一个多步任务在现有待办事项列表基础上增加以下功能 1. 每个待办事项支持标记完成 2. 已完成的事项显示删除线 3. 增加一个清除已完成按钮 4. 用 localStorage 保存数据刷新页面后不丢失观察 Claude Code 的执行过程它会先读取现有文件然后规划修改步骤逐步编辑 HTML、CSS 和 JavaScript最后可能运行一个本地服务器让你预览。这个过程就是沙龙上讲的 Agentic Loop 的简化版——理解目标、制定计划、执行、检查结果。如果中间某一步失败比如 localStorage 的 key 写错了你可以直接告诉它localStorage 的 key 不一致读取和写入用了不同的名字它会定位并修复。这就是人给出反馈Agent 根据反馈继续执行的协作方式。4.4 第四步验证结果交付功能完成后让 Claude Code 帮你生成一个简单的 README为这个项目写一个 README.md说明功能、使用方法和文件结构。检查生成的 README 是否准确描述了项目。到这里你已经完成了一个从模型对话到代码生成、再到文档交付的完整闭环。这个作品虽然简单但它验证了 Vibe Coding 路径中所有关键环节模型接入、工具调用、多步执行、人工反馈、结果交付。沙龙上演示的自媒体工作流比这个复杂得多涉及热点分析、内容生成、图片处理等多个 Skill。但底层机制是一样的Agent 在项目空间中持续执行人负责定义目标和验收结果。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节整理我在复现过程中遇到的实际报错和解决方法。如果你在配置或运行过程中遇到问题可以先对照这里排查。5.1 401 Unauthorized这是最常见的错误。可能原因有三个Key 复制不完整、Key 前后有空格、Key 已过期或被删除。解决方法重新从 https://taotoken.net/api-keys 复制 Key确保没有多余字符。如果确认 Key 正确但仍然报 401检查你的请求头字段名是否正确——Anthropic 格式用x-api-keyOpenAI 格式用Authorization: Bearer。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在 Claude Code 或 Cline 中意思是本地代理连接失败。可能原因Base URL 填写错误、网络无法访问该地址、或者工具本身配置了额外的代理设置。解决方法先确认ANTHROPIC_BASE_URL填写的是https://taotoken.net/api不要多加路径或斜杠。然后在终端用 curl 直接测试该地址是否可达。如果 curl 能通但工具报错检查工具是否有独立的代理配置项需要清空。5.3 reading choices 报错这个报错通常出现在 OpenAI 兼容接口的响应解析中意思是返回结构中缺少choices字段。可能原因模型 ID 填写错误导致返回了错误响应、或者请求格式与接口不匹配。解决方法确认你使用的模型 ID 在 TaoToken 的模型列表中存在。如果你用的是 Anthropic 格式的接口但工具按 OpenAI 格式解析响应也会出现这个错误。检查工具的 API Provider 设置是否与接口格式一致。5.4 OAuth 相关报错如果你在 Claude Code 中看到 OAuth 相关的报错通常是因为工具尝试用 OAuth 方式认证而不是 API Key。解决方法确认settings.json中配置的是ANTHROPIC_API_KEY而不是 OAuth token。如果你之前登录过 Claude 官方账号可能需要清除本地缓存的认证信息然后重新用 API Key 配置。5.5 模型无响应或超时如果请求发出后长时间没有返回先检查模型 ID 是否正确。其次检查max_tokens是否设置过大导致超时。如果使用 Coding Plan确认套餐额度是否充足。可以在 https://taotoken.net/console 查看调用记录和额度使用情况。5.6 配置文件路径错误不同操作系统下配置文件的路径不同。Claude Code 在 macOS/Linux 下是~/.claude/settings.jsonWindows 下是%USERPROFILE%\.claude\settings.json。Codex 的auth.json和config.toml都在~/.codex/目录下。如果你修改了配置但工具没有生效先确认文件路径是否正确、文件名是否拼写正确。6. 把沙龙演示的工作流变成你自己的 Agent 项目沙龙上三场分享串起来的路径是理解模型能力、定义真实问题、建立 Mini PRD、形成 Agent Plan、进入 TraeWork 执行、人工验收和复盘。回到本地之后你不需要一次复现全部六个步骤。更实际的做法是选一个你真正需要解决的小问题用上面验证过的配置跑一遍完整流程。比如你想做一个个人网站。先用模型对话帮你梳理目标用户和核心场景生成一份 Mini PRD。然后把 PRD 交给 Claude Code 或 Cline让它拆解成任务列表并逐步执行。每完成一个功能你在浏览器里验证把问题反馈给 Agent 继续修改。最后让 Agent 生成 README 和部署说明。这个过程走完一遍你就有了自己的第一个 AI 作品也有了可复用的配置模板和协作流程。如果你需要长期跑 Agent 任务建议把配置统一到 TaoToken 的 Coding Plan这样在多个工具之间切换时不需要重复配置。接入文档在 https://taotoken.net/doc模型列表在 https://taotoken.net/models。遇到配置问题先对照第 5 节的排查清单大部分报错都能定位到具体的配置项。沙龙上孙老师展示的 Agentic Loop 有一个关键点每次反馈都要告诉 Agent 哪一部分不符合预期、正确标准是什么、从哪个节点重新开始。这个习惯比任何工具配置都重要。工具会换、模型会升级但定义目标、明确边界、持续反馈、认真验收这套方法不会过时。 从大模型到第一个 AI 作品：我在济南 ADG 沙龙看到的 Vibe Coding 路径，用 TaoToken 统一 Key 跑通全流程
1. 从济南 ADG 沙龙回来我把 Vibe Coding 全流程在本地跑了一遍Vibe Coding 这个词最近出现频率很高但很多人对它的理解还停留在用自然语言让 AI 写代码。7 月 18 日我在济南高新区齐鲁软件园参加了火山引擎 ADG 济南社区的线下沙龙三场分享听下来最大的感受是Vibe Coding 不是某一个工具的能力而是一条从大模型选型、需求定义、Agent 编排到最终交付的完整路径。沙龙上演示的链路很完整但回到自己电脑上怎么复现是另一回事。这篇文章要解决的问题很具体你在本地怎么用一套统一的 API Key把大模型调用、Agent 工作流、代码生成验证这几个环节串起来真正跑出一个能用的 AI 作品。适合谁看已经用过豆包、DeepSeek、ChatGPT 做单轮问答但还没让 AI 连续完成一项完整任务的开发者、产品经理和独立创作者。我会给出可复制的配置片段、端到端验证步骤以及我在复现过程中踩到的真实报错和排查方法。沙龙上孙斌老师用 TraeWork × AgentPlan 演示自媒体工作流时我注意到一个细节整个流程里模型调用、工具调用、文件读写都发生在同一个项目空间内Agent 需要持续访问模型 API。这意味着如果你要在本地复现类似的工作流第一件事不是选编辑器而是解决模型接入的统一入口问题。下面我从这个前置条件开始讲。2. TaoToken 前置统一 Key 解决多模型切换的配置碎片化沙龙现场三场分享涉及了不同模型和工具的组合。第一场讲 Seed 2.1 的 Agent 和 Coding 能力第二场用 AI 辅助写 PRD第三场用 TraeWork 执行 Agent Plan。如果你在本地想复现这条链路很快会遇到一个现实问题不同工具需要填不同的 Base URL、不同的 API Key、不同的模型 ID。每换一个工具就要重新配置一遍调试的时候很难判断是模型的问题还是工具配置的问题。TaoToken 在这里的角色是一个统一的模型接入层。你可以在一个地方管理 Key然后让 Claude Code、Cline、Codex 等不同工具都指向同一个 Base URL。这样做的直接好处是当 Agent 工作流中某个环节报错时你可以快速排除是不是 Key 配错了这个变量。具体操作上你需要先拿到一个 API Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 创建然后根据你使用的工具选择对应的接入方式。沙龙上演示的 Agent 工作流涉及模型对话、代码生成、文件操作三类调用对应到 TaoToken 的接入文档在 https://taotoken.net/doc 有完整说明。这里要强调一个原则统一 Key 不是为了省事而是为了可排查。当你的 Agent 工作流有五个步骤、每个步骤调用不同模型时如果每个模型都用不同的 Key 和 Base URL一旦中间某步失败你需要在五个配置之间来回切换排查。统一入口之后你只需要检查一个地方。另外TaoToken 的 Coding Plan 适合需要长期跑 Agent 任务的场景。如果你只是偶尔调用几次模型做验证按量付费的 API Key 就够了。但如果你要复现沙龙上那种Agent 持续执行、多轮反馈修改的工作流Coding Plan 在成本和调用稳定性上会更合适。具体选择可以参考 https://taotoken.net/coding-plan 的说明。3. 可复制配置Claude Code、Cline、Codex 三件套接入片段这一节给出具体的配置文件片段。不管你用哪个工具核心三件套都是Base URL、API Key、Model ID。下面分别给出 Claude Code、ClineVS Code 插件、Codex 的配置方式。路径和字段名保持与工具官方一致你可以直接复制修改。3.1 Claude Code 的 settings.json 配置Claude Code 的配置文件通常位于~/.claude/settings.jsonmacOS/Linux或%USERPROFILE%\.claude\settings.jsonWindows。如果你使用 TaoToken 作为接入层配置如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoToken密钥, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514 } }这里三个字段缺一不可。ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 地址ANTHROPIC_API_KEY填你在控制台创建的 KeyANTHROPIC_MODEL填你要使用的模型 ID。如果你不确定模型 ID 怎么写可以在 https://taotoken.net/models 查看可用模型列表。配置完成后在终端运行claude启动如果能看到正常的对话界面并且模型有响应说明接入成功。如果报 401优先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。3.2 Cline 插件的 MCP 与模型配置Cline 是 VS Code 里常用的 Agent 插件支持 MCP 协议。在 Cline 的设置面板中选择 Use your own API key然后填写配置项填写内容API ProviderAnthropicBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI Keysk-你的TaoToken密钥Model IDclaude-sonnet-4-20250514如果你要在 Cline 里使用 MCP 工具需要在cline_mcp_settings.json中配置 MCP Server。这里要注意MCP 直连生产数据库是禁止的沙龙上孙老师也强调了项目空间隔离的重要性。建议只在本地开发环境使用 MCP 工具并且限制文件访问范围。3.3 Codex 的 auth.json 配置Codex 的配置文件位于~/.codex/auth.json。如果你使用 TaoToken 接入配置如下{ openai_api_key: sk-你的TaoToken密钥, api_base: https://taotoken.net/api }然后在~/.codex/config.toml中指定模型model claude-sonnet-4-20250514 provider openaiCodex 的配置相对简单但要注意auth.json和config.toml两个文件都要改。只改一个的话会出现认证通过但模型调用失败的情况。3.4 统一 Key 在 Agent 工作流中的实际作用配置好之后你的 Agent 工作流中所有模型调用都走同一个 Base URL 和 Key。这意味着当你在 TraeWork 或类似工具中编排任务时不需要为每个步骤单独配置模型接入。Agent Plan 拆解出的每一步——无论是生成 PRD、写代码、还是检查结果——都通过同一个入口调用模型。这样做还有一个好处调用日志集中在一处。当 Agent 执行到某一步失败时你可以直接在 TaoToken 的控制台看到对应的请求记录快速判断是模型返回了错误、还是工具本身的问题。沙龙上演示的 Agentic Loop 之所以能持续运行前提就是模型调用足够稳定、可观测。4. 端到端验证从模型对话到第一个 AI 作品的完整请求配置完成后不要急着上复杂工作流。先用一个最小闭环验证整条链路是否通畅。我建议按下面的顺序逐步验证每一步都确认成功后再进入下一步。4.1 第一步验证模型对话接口先用最简单的 curl 请求确认 API 可达curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H Content-Type: application/json \ -H x-api-key: sk-你的TaoToken密钥 \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, max_tokens: 256, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明什么是 Vibe Coding} ] }如果返回中包含content字段和模型生成的文本说明模型对话接口正常。如果报 401检查x-api-key是否正确。如果报 model not found检查模型 ID 是否拼写正确。你也可以直接在 https://taotoken.net/chat 的模型对话页面测试确认 Key 有效后再回到本地配置。4.2 第二步验证 Claude Code 的代码生成能力在终端进入一个空项目目录运行claude然后输入帮我创建一个 index.html包含一个待办事项列表支持添加和删除用原生 JavaScript 实现。Claude Code 会生成文件并写入磁盘。检查生成的index.html是否包含完整的 HTML 结构、CSS 样式和 JavaScript 逻辑。然后用浏览器打开这个文件测试添加和删除功能是否正常。这一步验证的是模型不仅能对话还能通过工具调用实际修改文件系统。这是 Agent 工作流的基础能力。4.3 第三步验证 Agent 多步任务执行在同一个项目目录下继续给 Claude Code 输入一个多步任务在现有待办事项列表基础上增加以下功能 1. 每个待办事项支持标记完成 2. 已完成的事项显示删除线 3. 增加一个清除已完成按钮 4. 用 localStorage 保存数据刷新页面后不丢失观察 Claude Code 的执行过程它会先读取现有文件然后规划修改步骤逐步编辑 HTML、CSS 和 JavaScript最后可能运行一个本地服务器让你预览。这个过程就是沙龙上讲的 Agentic Loop 的简化版——理解目标、制定计划、执行、检查结果。如果中间某一步失败比如 localStorage 的 key 写错了你可以直接告诉它localStorage 的 key 不一致读取和写入用了不同的名字它会定位并修复。这就是人给出反馈Agent 根据反馈继续执行的协作方式。4.4 第四步验证结果交付功能完成后让 Claude Code 帮你生成一个简单的 README为这个项目写一个 README.md说明功能、使用方法和文件结构。检查生成的 README 是否准确描述了项目。到这里你已经完成了一个从模型对话到代码生成、再到文档交付的完整闭环。这个作品虽然简单但它验证了 Vibe Coding 路径中所有关键环节模型接入、工具调用、多步执行、人工反馈、结果交付。沙龙上演示的自媒体工作流比这个复杂得多涉及热点分析、内容生成、图片处理等多个 Skill。但底层机制是一样的Agent 在项目空间中持续执行人负责定义目标和验收结果。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节整理我在复现过程中遇到的实际报错和解决方法。如果你在配置或运行过程中遇到问题可以先对照这里排查。5.1 401 Unauthorized这是最常见的错误。可能原因有三个Key 复制不完整、Key 前后有空格、Key 已过期或被删除。解决方法重新从 https://taotoken.net/api-keys 复制 Key确保没有多余字符。如果确认 Key 正确但仍然报 401检查你的请求头字段名是否正确——Anthropic 格式用x-api-keyOpenAI 格式用Authorization: Bearer。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在 Claude Code 或 Cline 中意思是本地代理连接失败。可能原因Base URL 填写错误、网络无法访问该地址、或者工具本身配置了额外的代理设置。解决方法先确认ANTHROPIC_BASE_URL填写的是https://taotoken.net/api不要多加路径或斜杠。然后在终端用 curl 直接测试该地址是否可达。如果 curl 能通但工具报错检查工具是否有独立的代理配置项需要清空。5.3 reading choices 报错这个报错通常出现在 OpenAI 兼容接口的响应解析中意思是返回结构中缺少choices字段。可能原因模型 ID 填写错误导致返回了错误响应、或者请求格式与接口不匹配。解决方法确认你使用的模型 ID 在 TaoToken 的模型列表中存在。如果你用的是 Anthropic 格式的接口但工具按 OpenAI 格式解析响应也会出现这个错误。检查工具的 API Provider 设置是否与接口格式一致。5.4 OAuth 相关报错如果你在 Claude Code 中看到 OAuth 相关的报错通常是因为工具尝试用 OAuth 方式认证而不是 API Key。解决方法确认settings.json中配置的是ANTHROPIC_API_KEY而不是 OAuth token。如果你之前登录过 Claude 官方账号可能需要清除本地缓存的认证信息然后重新用 API Key 配置。5.5 模型无响应或超时如果请求发出后长时间没有返回先检查模型 ID 是否正确。其次检查max_tokens是否设置过大导致超时。如果使用 Coding Plan确认套餐额度是否充足。可以在 https://taotoken.net/console 查看调用记录和额度使用情况。5.6 配置文件路径错误不同操作系统下配置文件的路径不同。Claude Code 在 macOS/Linux 下是~/.claude/settings.jsonWindows 下是%USERPROFILE%\.claude\settings.json。Codex 的auth.json和config.toml都在~/.codex/目录下。如果你修改了配置但工具没有生效先确认文件路径是否正确、文件名是否拼写正确。6. 把沙龙演示的工作流变成你自己的 Agent 项目沙龙上三场分享串起来的路径是理解模型能力、定义真实问题、建立 Mini PRD、形成 Agent Plan、进入 TraeWork 执行、人工验收和复盘。回到本地之后你不需要一次复现全部六个步骤。更实际的做法是选一个你真正需要解决的小问题用上面验证过的配置跑一遍完整流程。比如你想做一个个人网站。先用模型对话帮你梳理目标用户和核心场景生成一份 Mini PRD。然后把 PRD 交给 Claude Code 或 Cline让它拆解成任务列表并逐步执行。每完成一个功能你在浏览器里验证把问题反馈给 Agent 继续修改。最后让 Agent 生成 README 和部署说明。这个过程走完一遍你就有了自己的第一个 AI 作品也有了可复用的配置模板和协作流程。如果你需要长期跑 Agent 任务建议把配置统一到 TaoToken 的 Coding Plan这样在多个工具之间切换时不需要重复配置。接入文档在 https://taotoken.net/doc模型列表在 https://taotoken.net/models。遇到配置问题先对照第 5 节的排查清单大部分报错都能定位到具体的配置项。沙龙上孙老师展示的 Agentic Loop 有一个关键点每次反馈都要告诉 Agent 哪一部分不符合预期、正确标准是什么、从哪个节点重新开始。这个习惯比任何工具配置都重要。工具会换、模型会升级但定义目标、明确边界、持续反馈、认真验收这套方法不会过时。