Claude Code 使用方法

Mon, 16 Mar 2026 10:13:25 +0000

关于 Claude Code，官方文档里写得非常详细，请去阅读官方文档。

大多数开发者接触 AI 编码工具，通常还是这几种用法：在聊天窗口里问报错、在编辑器里让它补全几行代码，或者把一段代码贴进去让它解释一下。

AI编程目前可以简单的说，有三个阶段：

网页对话，最早是 ChatGPT 引领全球，将需求或已有代码片段发给gpt，由gpt生成代码后，手动复制粘贴到自己的工程，手动编译调试；
插件工具，有很多工具出来，但最早效果不太理想，直到 cursor 出道，瞬间爆发，代码自动补全非常好用，AI自动识别工程并理解，然后直接修改本地代码，无需用户手动复制粘贴；
Agent托管，在当下 Claude Code、Codex 直接出世，开创全托管编程模式，AI不仅可以编码提交，更能自动测试，产物发布，且配合自定义skill、mcp等，可谓是无所不能（近期出现的龙虾openclaw能做的，它基本上都能），但是否是 VibeCoding 终局，可以拭目以待。

~~其实也可以在龙虾里指挥它用 Claude Code~~

Claude Code 介绍

Claude Code 是一个代理编码工具，可以读取你的代码库、编辑文件、运行命令，并与你的开发工具集成。可在终端、IDE、桌面应用和浏览器中使用。

Anthropic 在官方文档里把它叫做 agentic coding tool。它不只是回答问题的 LLM 客户端，你在项目目录里给出需求，它能拿着你的整个代码仓库去完成这件事，而且是规划开发测试一条龙，有完整的工作流。

无论是 Claude Code 还是 Codex 都支持四种方式：终端CLI、桌面端、插件版、网页版，这里面大家普遍使用最多的是终端 CLI 的方式，毕竟全托管才是未来趋势。

终端版：运行在本地，具有完整功能，无界面消耗，纯命令行操作，可多开并发；
桌面端：与终端版本功能几乎一致，但额外增加了界面的资源损耗（无论是cpu还是内存资源，都是有额外的负担），在多开并发场景下对电脑性能要求更高，但优势在于有界面显示（实际作用不是很明显）；
插件版：嵌入到其他工具(JetBrains、VSCode、Cursor等)，优势在于仍保留现有开发习惯，增加 ClaudeCode 的功能，但注意一旦保留此习惯，那就是势必会削弱AI的存在感，增加人工干预。对于 VibeCoding 来说，这其实是个负担，没有真正的 Agent 托管；
网页版：运行在云端，劣势是无法操作你当前电脑环境，比如修改你本机代码就做不了，但优势在于，可任意设备操作，比如说你的代码本身就是外网可访问（Github仓库），那么你手机可以随时随地的指挥AI干活，完成后自动提交到github。网页版可做任务规划（Plan mode），规划好后，再拉到本地进行实操（会话可以同步到本地）；

与其拿模型能力和其他 AI 工具比，其实差别在它们各自的工作方式。

形态	常见入口	更擅长的事	开发者主要负责什么
聊天式 AI	浏览器 / 对话框	解释问题、给思路、生成示例	自己把方案落到项目里
AI IDE (Cursor、Antigravity)	编辑器	补全、局部修改、边写边问，也能跑小任务	在编辑器里组织上下文和修改
Claude Code / Codex CLI 这类 CLI agent	终端 / 项目目录	读仓库、改多文件、跑命令、验证结果，自动完成一整个需求	描述目标、约束和验收标准

当然，边界也没有这么绝对。AI IDE 这两年也在往 agent 方向更新(比如 Antigravity 也能 VibeCoding，但是效果没有 Claude Code 和 Codex 那么好)，Claude Code 也不只待在 CLI 里。

但实际用下来，区别很明显。如果你只是补一行代码、改个变量名、顺手问一句为什么报错，编辑器里的 AI 已经够用了。一旦任务变成"搞清楚这个模块在干嘛"、“完成一个需求，开发功能”、“跑一遍测试看有没有挂”，Claude Code 这种工具就非常好用。

它做的事情更接近帮你完成一个仓库层面的需求，而不是只回答一个代码片段的问题。

其次 Claude Code 并不是只用于写代码，它也可以做其他事情，可以自动化操作浏览器，可以协助写文档，总结文档等。

Quickstart

环境准备

安装 Git

1
2
3
4
5
6
7
8
9


# windowx
winget install --id Git.Git -e --source winget

# macos
xcode-select --install

# Linux
sudo apt install git
sudo dnf install git-all

验证

1

git --version

安装 Node.js

很多安装命令以及环境运行都依赖nodejs，属于必须安装的系统依赖。官网下载链接：https://nodejs.org/zh-cn/download

1
2
3


node -v # 验证 Node.js 版本
npm -v # 验证 npm 版本
npx -v # 验证 npx 版本

安装 Python

不是必装。

由于 AI 许多技能都是使用py语言编写，所以想要AI有强大的能力，就必须得安装py运行环境。下载地址：https://www.python.org/downloads/

验证：

1

py --version

安装 Claude Code

安装这件事本身不复杂，官方 Quickstart 已经写得比较完整了。

Windows：

1
2
3


irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
# 或者
winget install Anthropic.ClaudeCode

macOS / Linux ：

1
2
3


curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# 或
brew install --cask claude-code

或者使用 npm 安装 (官方文档没有，但是能用)：

1

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

装好以后，最常见的几种用法大概是这样：

1
2


# 在当前项目里启动交互式会话
claude

Claude Code 命令列表：https://code.claude.com/docs/zh-CN/cli-reference https://code.claude.com/docs/zh-CN/interactive-mode

免费用户由于模型能力较弱，且额度极低，无法达到很好的效果，可按照后续章节提到的方式接其他模型 ~~(这何尝不是一种NTR)~~ 。另外中转站等自定义API则不支持云端执行，只能本地使用，付费用户登录可以云端使用，多端同步。

顺便放一下 Codex 安装

Codex 现在可以免费蹬 gpt-5.4 系列模型，~~后面也会提到怎么薅羊毛~~

1
2
3
4


npm i -g @openai/codex #安装codex

#进入codex开始使用，确认当前工作文件夹以及登陆，然后开始对话即可
codex 

安装 CC Switch

这个工具不是必装，只不过给配置 ClaudeCode 弄了个图形界面而已。

项目地址https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/tag/v3.12.2

安装 ccline

这是个 cc 状态栏插件，也不是必装。但是推荐装上，可以看模型和实时上下文token、当前的 git 分支，cc 工作时间等。

项目地址https://github.com/Haleclipse/CCometixLine

图片下面那一行就是 ccline。

使用方法

交互

自然对话：通过claude进入后，可以直接输入自然语言跟AI交互，让AI干活（openclaw能干的，它都能）；
复制粘贴：将外部的长文本粘贴到终端，为避免干扰交互，此时会显示“ [Pasted text #1 +14 lines]”，实际里面就是你所粘贴的文本，回车后会显示实际正文；
提供文件：输入 @ 后，就会出来当前工作目录的文件列表，可以选择，也可以输入文件路径，可继续输入@选择多个文件；
提供图片：复制图片文件后，粘贴进去，就会显示“[Image #2] (↑ to select)”，可粘贴多个图片，如果需要删除，则按“↑”键选择后按Del删除；
终端命令：按"!“后，就是进行终端命令，此时继续输入终端命令即可执行（比如查看目录文件等等），claude不会介入；
管道输入：将一些命令的结果直接给到claude，而无需执行后再复制进行交互。输入 “命令 | claude”，即把命令的结果直接传递给claude。比如让claude看当前文件的所有错误日志，可通过命令查出来再提供给claude，而无需让claude搜索全文，节省token。

多任务并发

虽然AI写代码比人工快了很多，但是执行任务时，因为网络问题，或者工作流比较复杂，AI可能会跑好几个小时完成一个任务。所以使用AI的时候，可以多开几个Claude Code 让他并发执行任务。

多跑几个 CLI 输入 claude 就行。

继续对话

可能不小心关了或者需要继续上次的任务，就需要继续对话。输入 /resume 就行。

压缩上下文

让上下文更短，输入/compact。 Claude Code 也有内置的自动压缩，但是我习惯关掉，与其一直压缩上下文，不如把大需求拆成小需求一个一个做。

清理上下文

上下文过长会影响 AI 的性能，输入 /clear 清理上下文。

Best practices

Claude Code 的 Best practices 文档写的很详细。

让 Claude Code 自动跑测试

能跑测试就跑测试，能看截图就看截图，能用命令输出校验就别只靠看起来没问题。这条几乎是整份 Best practices 里最重要的一条。

大任务先探索，再规划，最后编码

官方并不是说所有事都要先计划一遍；像改 typo、重命名变量这种小事，直接做就行。但只要任务开始涉及多个文件，或者你自己也不确定该怎么下手，先让它读代码、做计划，返工一般会少很多。

按 shift+tab 开启Plan Mode。开了 plan 会比不 plan 写的项目完整的多。

先读代码，比如 read /src/auth and understand how we handle sessions and login. 再规划，比如 I want to add Google OAuth. What files need to change? What's the session flow? Create a plan. 最后实现，implement the OAuth flow from your plan. write tests for the callback handler, run the test suite and fix any failures. 提交代码 commit 或者提PR，commit with a descriptive message and open a PR.

prompt 里要给它具体上下文

光说修 bug还是太空了。更有效的方式是把症状、可能相关的目录、不能动的部分、参考文件或者测试要求一起说清楚。Claude Code 能自己找东西，但前提是你得先把问题范围画出来。

管理上下文

官方文档对 context 讲得很直白：上下文一长，模型能力会下降。

所以不相关的任务别硬塞在一个会话里，必要时直接 /clear。长期稳定的规则放到 CLAUDE.md 里，像测试命令、代码风格、仓库约束这种，交给它记住会更省事。

编写 CLAUDE.md

这就像是项目的全局 prompt，claude code 执行任务会先读这个文件。

可以输入 /init 初始化 CLAUDE.md。

另外，CLAUDE.md 也不是越长越好。官方建议其实很克制：CLAUDE.md 文件没有必需的格式，但保持简短和易读。只写那些 Claude 靠读代码也推不出来、但又会反复影响结果的东西。再细一点、只在特定场景下才需要的知识，更适合放到 skills 或 hooks 里，而不是把一个文件越堆越长。

打断

Claude code 有时候会跑偏，在它跑偏的时候及时按 ESC 打断

进阶用法

接入 MCP

接入 Skills

Claude Skills 是一套允许Claude模型通过包含指令、脚本和资源的模块化文件夹来提升特定任务执行能力的“外挂”系统。它采用“渐进式加载”技术，在需要时按需调用，减少了上下文Token占用，能实现复杂工作流自动化（如自动化代码审查、数据处理），显著提升企业或个人用户在专业领域的输出质量与效率。

skills 可以简单的理解成，在告诉AI于什么场景就做什么事情，让AI知道自己有什么额外的功能，怎么去使用这些功能，比如claude无法直接读取pdf文件，那么就可以安装一个pdf skill，这样ai就可以读取pdf文件了（其实自定义命令也是skills的一种）。

制作自己的 Skills

手写md文件就行，也可以装 claude code 插件让它帮你创建skills。

官方教程

目录和文件格式：

1
2
3
4
5
6
7


my-skill/
├── SKILL.md # 主要说明（必需）
├── template.md # Claude 要填写的模板
├── examples/
│ └── sample.md # 显示预期格式的示例输出
└── scripts/
 └── validate.sh # Claude 可以执行的脚本

自定义 Hooks

官方教程

钩子的作用可以简单的理解成AOP切面操作或者说是绑定事件，当出现什么事情的时候，让AI执行指定任务。

比如说，当 ai 干完活后的通知，在控制台不明显，导致容易被忽略，那么就可以让ai增加系统通知，或者每次保存文件前执行格式化代码，再或者执行命令是对 rm-rf 进行拦截。开发网站功能完成后，让ai继续使用插件自行测试功能，让 ai 24小时马不停蹄的干，配合多任务执行，完美。

SubAgents

官方教程

简单的说就是，给AI设定不同的角色，给与不同的上下文、约定、权限，让不同AI有不一样的预埋规则，各自注重点不同。

白嫖指南

很多团队需要用 Claude Code，需要接入企业 API，个人或者小团队使用直接跳到 接入第三方API 部分即可。

先说 provider 和部署方式。按照官方文档，Claude Code 不只支持直接使用 Anthropic 账号，也支持第三方API和通过 Anthropic Console、Amazon Bedrock、Google Vertex AI 和 Microsoft Foundry 来接入。

对个人用户来说，直接登录官方账号通常最省事；到了公司环境，网络代理、统一鉴权、成本统计这些问题就会浮出来，这时往往会用到企业代理或者 LLM gateway。

官方文档里能看到的相关环境变量，常见的像这些：

1
2
3
4
5
6


HTTP_PROXY
HTTPS_PROXY
ANTHROPIC_BASE_URL
ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL
ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL
ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL

如果是通过 Bedrock、Vertex 或 Foundry 接入，实际配置时通常还会配合对应 provider 的启用和认证变量一起使用。对个人来说，这部分未必用得上，但到了团队场景，它就不只是能不能连上，而是和权限、计费、网络策略一起考虑的事了。

白嫖部分接入自己的/第三方 Provider

Claude Code 还支持接入自己的或者第三方(中转站) 的 API。你可以接入任意兼容 Anthropic 接口的 API。

目前写代码能力第一梯队 ~~(版本T0)~~ 是claude-opus-4-6和gpt-5.4。

gemini-3.1-pro-preview属于 T1 级别。

GLM-5，minimax-m2.7，composer-2 之类的是 T2 往后了，其他模型看看就得了。

那怎么白嫖 T0模型呢？截至至2026/3/24，能用顶级模型最好的办法就是反代 Codex。

Codex 对免费 openai 账户提供了一点 gpt-5.4 和 gpt-5.3-codex 的额度，~~可以使用注册机注册几十上百个号，这样就可以爽用了~~。

GPT Team 也可以低价白嫖，需要域名邮箱，验证卡之类的，~~理论上零成本，但是奥特曼会时不时杀掉你的号，嘻嘻。~~

反代 Antigravity 使用 Claude Opus 4.6 会被封号，如果 Google 一天一封，~~你一天准备一个号进家庭组也是可以的~~。

具体反代API项目常用的有两个，按照项目文档使用即可，拿到 API 地址和 key 放到 claude code 配置文件就 ~~可以尽情白嫖啦~~。

推荐个人使用：CLIProxyAPI 推荐商业使用(中转站)：Sub2api

以 Windows 为例，进入C:\Users\你的用户名\.claude\settings.json

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10


{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "你的中转站URL",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的中转站APIKEY",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "模型名",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "模型名",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "模型名"
  }, 
  "effortLevel": "high"
}

注意 HAIKU 模型一定要用快速小模型。

接入第三方中转站需要加以下四个配置，屏蔽掉claude code 发的无意义请求头。

1
2
3
4
5
6
7
8


{
 "env": {
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0",
    "DISABLE_BUG_COMMAND": "1",
    "DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
    "DISABLE_TELEMETRY": "1"
  }
}

分享一下我的配置：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18


{

  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "******",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://your.domain",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "gpt-5.4-mini",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "gpt-5.4(xhigh)",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "gpt-5.4(xhigh)",
    "ANTHROPIC_REASONING_MODEL": "gpt-5.4(xhigh)",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0",
    "DISABLE_BUG_COMMAND": "1",
    "DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
    "DISABLE_TELEMETRY": "1"
  },
  "model": "opus[1m]",
  "effortLevel": "high",
  "autoUpdatesChannel": "latest"
}

插件系统

这件事真正有意思的地方不在“多了一个命令”，而在于 Claude Code 的工作边界开始从本地仓库往外扩。它不只是读代码，还能把设计稿、工单、错误监控、数据库信息一起拉进同一条任务链里。

插件则是另一个层面的扩展。Claude Code 的插件系统可以把 skills、agents、hooks、MCP server、LSP server 这些能力打包到一起，更适合团队共享，而不是每个人都零散配一遍。官方现在也有插件发现页和 marketplace，常见的管理入口是 /plugin 和 /reload-plugins。

以下插件输入 /plugin 就能找到，都在 Anthropic 官方 plugin market 里面

frontend-design

这是 Anthropic 开发的用于打造具有独特设计的生产级前端的插件。可以生成精良的代码，避免千篇一律的AI美学，~~千篇一律的蓝紫色UI~~。让 Claude Code 写前端页面的时候这个 skill 自动开启。

superpowers

让 Claude Code 进行头脑风暴，也就是开发之前先进行规划，会问你很多问题确定开发的方向，也会制定开发的规范：测试必须在实现之前失败、要求在进行任何修复之前进行根本原因调查、在开始编码之前完善需求。

做大项目推荐使用，这个插件的Skills定义了完整的工作流：需求分析，和你对话确认需求，subagent 创建分支写代码，冒烟测试，commit 提 PR或者合并回主分支。

~~只不过做任务出奇的慢，烧Token也是出奇的多。~~

context7

这是 Upstash 开发的用于实时文档查找的 MCP Server，可以将特定版本的文档和代码示例从源代码库提取到 LLM 环境中。

在开发对接第三方API查文档非常好用，防止AI用已经过时的信息或者乱写。

只需在需要查看最新文档的任何提示中添加“use context7”即可。例如：“创建一个 Next.js 中间件，用于检查 cookie 中是否存在有效的 JWT。use context7”或“配置一个 Cloudflare Worker 脚本来缓存 JSON API 响应。use context7”。还可以使用“use library /supabase/supabase for API and docs”来指定具体的库。

playwright

用于AI控制你的浏览器，进行浏览器自动化，比如说测试网页界面，自动协助操作等等，让claude执行命令自动安装。

claude-md-management

这个插件是让 Claude Code 扫描代码库中所有 CLAUDE.md 文件，并根据质量标准（命令、架构、注意事项、简洁性）对其进行评估，然后生成包含分数和等级的详细质量报告。之后，它会根据发现的不足之处提出有针对性的改进建议。

说出“审核我的 CLAUDE.md 文件”或“检查我的 CLAUDE.md 文件是否为最新版本”即可触发审核功能。/revise-claude-md在完成一次高效的工作后运行此功能，可以获取新的见解。插件会将建议的更改以差异的形式显示，并且只有在批准后才会应用这些更改。

最后

所以如果只是把 Claude Code 理解成另一个聊天窗口或者AI IDE，其实有点低估它。它更像是一个能进项目、能调用工具、也能自我验证的编码 Agent。

使用 Claude Code 并不复杂，你只要会安装、启动、对话即可，其余都是进阶功能，适合定制自己的工作流和开发环境。

后续用熟 Claude Code 之后，就会尝试提效，提高代码生成质量，优化自动化流程，这时候就是捣鼓 Skills，Hooks这类功能的时候。

~~Token就是生产力，这也是你担心获取大量Token的时候。~~

However, Claude Code当然不是所有场景都比 AI IDE 更顺。局部补全、短平快的小修改，编辑器里的体验还是更自然。但一旦任务开始跨文件、跨命令、还需要验收，Claude Code 和普通聊天式 AI 的差别就会很明显。

Claude Code 真正有意思的地方，不只是会不会写代码，而是让 AI 从回答代码问题这件事，往参与工程流程更靠近了一步，~~初级程序员距离失业也靠近了一大步。~~

ClaudeCode on Fallensakura715's Blog

Claude Code 使用方法

Claude Code 介绍

Quickstart

环境准备

安装 Git

安装 Node.js

安装 Python

安装 Claude Code

顺便放一下 Codex 安装

安装 CC Switch

安装 ccline

使用方法

交互

多任务并发

继续对话

压缩上下文

清理上下文

Best practices

让 Claude Code 自动跑测试

大任务先探索，再规划，最后编码

prompt 里要给它具体上下文

管理上下文

编写 CLAUDE.md

打断

进阶用法

接入 MCP

接入 Skills

制作自己的 Skills

自定义 Hooks

SubAgents

白嫖指南

白嫖部分 接入自己的/第三方 Provider

插件系统

frontend-design

superpowers

context7

playwright

claude-md-management

最后

相关链接

白嫖部分接入自己的/第三方 Provider