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用TRAE装Claude Code,我找到了新手最不痛苦的安装方式

用TRAE装Claude Code,我找到了新手最不痛苦的安装方式 事情是这样的。 上周有个读者在群里问,说想试试Claude Code,但是装了一下午没装上,快崩溃了。 我当时第一反应是,这玩意有这么难装吗? 然后我想了想,我第一次装的时候,好像也折腾了挺久。Node.js版本不对,API Key配错了位置,终端权限弹窗弹到我以为电脑中病毒了。 所以我就说,你用的什么系统? 他说Windows。 我说你有没有试过用TRAE装? 他发了一个问号。 我这才意识到,好像很多人不知道,TRAE可以用来装Claude Code。不是那种「在TRAE里用Claude模型」,而是真的把Claude Code这个工具,通过TRAE装到你的电脑上。 而且整个过程,比我之前自己折腾的那种命令行方式,简单了不知道多少倍。 所以今天这篇文章,就是把我自己用TRAE装Claude Code的完整过程写出来。从头到尾,每一步都带着截图一样的细节,你照着做就行。 不扯别的,直接开始。 先说一个很多人搞混的事。 TRAE和Claude Code,是两个完全不同的东西。 TRAE是字节跳动出的一个AI编程IDE,你可以理解成「加了AI的VS Code」。它有图形界面,有代码高亮,有插件市场,你打开就能写代码,跟用普通的编辑器没什么区别,只不过它里面内置了一个AI助手,你可以直接跟它对话让它帮你写代码。 Claude Code是Anthropic出的一个命令行工具。它没有图形界面,就是一个黑框框终端,你在里面打字,它帮你操作代码文件。它的特点是能直接读写你的项目文件、跑命令、管理Git,基本上就是一个住在终端里的AI程序员。 这两个东西,一个是IDE,一个是CLI,本来八竿子打不着。 但是,TRAE有一个特别骚的功能。 它内置了一个AI对话窗口,这个对话窗口里的AI助手,是可以直接操作你的电脑的。你跟它说「帮我装个Node.js」,它就真的会去下载安装包、执行安装命令、配置环境变量,全程自动。 所以你猜到我要说什么了。 对,你可以让TRAE的AI助手,帮你把Claude Code装上。 这就是今天这篇文章的核心。 不是教你用命令行一行一行敲,不是让你去折腾环境变量和PATH配置,而是让一个已经在你电脑上跑着的AI,去帮你装另一个AI。 套娃是吧。 我也觉得挺套娃的。但问题是,它真的很好用。 好,现在...

Claude Code 安装与配置完全指南:新手5分钟上手的正确姿势

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Claude Code 安装与配置完全指南:新手5分钟上手的正确姿势 一句话结论 :Claude Code 是 2025 年最值得新手入手的 AI 编程工具,但 90% 的人第一步就装错了——Windows 用户根本不需要折腾 WSL,npm 全局安装才是正解。 写在前面:为什么选 Claude Code? 作为一个从 Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT 一路用过来的开发者,我得说句实话: Claude Code 是目前对新手最友好的 AI 编程助手 。 不是因为它功能最多,而是因为它 足够简单、足够直接 。 Cursor 很好,但功能太复杂,新手容易迷失在无数设置里 Copilot 很快,但只能补全代码,不能帮你理解项目、重构架构 ChatGPT 很聪明,但它是"聊天模式"——你说一句它回一句,没法直接操作你的代码库 Claude Code 不一样。它是 能直接操作你仓库的 AI 同事 : 你说"帮我加个用户列表页面",它会自己读代码、写代码、跑测试 你说"这个 bug 怎么修",它会定位问题、给出修复、验证结果 你说"重构这个模块",它会分析依赖、制定计划、执行改动 但问题是 :很多新手在安装这一步就卡住了。要么被各种教程误导去装 WSL,要么 API Key 配置错了连不上,要么装完发现命令找不到。 这篇文章,就是要把这些坑一次性填平。 第一步:安装前的准备(2分钟) 1.1 确认你的系统 Claude Code 支持: macOS (最简单,一行命令搞定) Linux (包括 WSL) Windows (直接装,不需要 WSL!) ⚠️ 重要误区 :很多教程说 Windows 必须用 WSL。这是 过时信息 。Claude Code 现在已经原生支持 Windows,直接用 npm 安装即可。 1.2 安装 Node.js Claude Code 是基于 Node.js 开发的 CLI 工具,需要 Node.js 18+(推荐 20.x LTS)。 Windows/macOS 用户 : 访问 nodejs.org 下载 LTS 版本 (绿色按钮) 双击安装,全部...

Ollama + Claude Code 接入本地大模型,零成本API让AI Agent 帮你干活!

🚀 免费!Ollama + Claude Code 接入本地大模型,AI Agent 全自动干活! 零成本 · 零依赖云端 · 代码不离本地 从环境搭建到 AI Agent 自动化实战,一篇搞定 一、为什么要把 AI 跑在本地? 你是不是早就受够了用 GPT、Claude 云服务时的两大痛点:要么担心核心代码泄露,要么看着 API 账单越滚越高? 2026 年初,Ollama v0.14.0 的一次更新彻底改变了游戏规则——它主动实现了对 Anthropic Messages API 的兼容。这意味着什么?意味着 Claude Code 终于能直接对接本地 Ollama 模型,不用再耗费一分钱 API 费,代码全程留在自己电脑里。 本文将手把手带你从零搭建一套"零成本、高隐私"的 AI Agent 编码方案,让你的本地大模型真正"全自动干活"。 💡 核心价值 代码全程不离开本地,零 API 成本,无调用次数限制,支持离线使用。对接 NDA 合同、GDPR 合规的项目也不怕。 二、核心原理:Ollama + Claude Code 如何协同工作? 在正式动手之前,先理解这套方案的工作原理,这样后面配置时才能心中有数。 2.1 整体架构 这套方案的核心思路很简单: Claude Code :Anthropic 出品的命令行 AI Agent 工具,负责理解指令、规划任务、调用工具 Ollama :本地大模型运行框架,一条命令即可拉取并运行主流开源模型 桥梁 :Ollama v0.14.0+ 内置了对 Anthropic Messages API 的兼容层,让 Claude Code "以为"自己在和 Claude 云端通信 简单来说,就是把 Claude Code 的"大脑"从云端 Claude 模型换成了本地跑的开源模型。Claude Code 本身的 Agent 工具链、Prompt 规划、Tool 调用逻辑完整保留,只是模型后端发生了替换。 2.2 关键技术节点 Ollama v0.14.0+ 已支持 POST /v1/messages 接口,兼容 Anthropic Messages API 结构 Claude Code 通过环境变量 ANTHROPIC_BASE_URL 指定自...

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