大家好,我是冷逸。

首先祝大家新年快乐,2026万事胜意。如果说要送大家一件新年礼物,那我第一个要推荐的是Claude Code(下面称CC)这款AI Agent。

很多人以为CC只会写代码,其实不仅如此,它也能Chat问答、写作、数据分析、爬虫、文件管理、读/写office三件套,甚至还能剪视频。

而且,更重要的是它是系统级Agent,权限很大。只要是电脑能完成的任务,它基本都可以完成,只需要一句大白话指令即可。

海内外大佬们,也基本都是一边倒地夸赞CC。

(可上下滑动,查看全图)

我其实很早就想写一篇CC的入门指南了,把自己这半年积累的经验和新学到的技能分享给大家,这次趁着元旦终于动笔了。

全文8000字,内容较长,建议收藏了慢慢看,也可以分享给你的朋友一起看。

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Claude Code使用指南

本篇指南主要分为10个部分:

1)前置准备

2)安装CC

3)配置模型

4)配置Plan套餐

5)启动CC

6)CC斜杠命令

7)CC常用技巧

8)案例演示

9)MCP配置(进阶)

10)Skills使用(进阶)

从入门到进阶,详细梳理了Claude Code的核心用法。

需要用到的模型和工具有:

1)比较靠谱的模型API,比如Claude 4.5系列、Gemini 3系列、GLM-4.7、M2.1、K2。

2)环境配置:Node.js

3)代码管理工具:Git

4)Plan插件:Coding Tool Helper

5)一个Scienc的网络环境

1)前置准备

首先,你需要有一个Scienc的网络环境,这个自行解决。

然后,在安装CC前,我们需要提前安装Node.jsGit工具。

如果已经装了Node.js,可以在你的命令行界面(下面简称CLI,Command-Line Interface)输入这段命令查看版本号。

node -v

进入命令行界面,有两种快捷方式。

一是在电脑底部搜索框输cmd(哦,对了,不会有人不知道Command就是“命令”的意思吧,cmd就是Command的简写)进入,Mac则输入Terminal(终端)。

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二是在任意文件夹的地址栏输cmd进入(这点记住了,后面要考)。

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比如,我已经装了Node.js,它会这样显示。

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如果没有装Node.js,请前往这个页面下载安装,Windows、macOS、Linux系统的安装包都在这里。

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Download Node.js

https://nodejs.org/en/download

然后是Git工具,Windows用户请前往这个页面下载安装。

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下载地址:

https://git-scm.com/install/windows

macOS可以通过Homebrew/MacPorts的方式进行安装。

$ sudo port install git

2)安装CC

装好Node.js和Git后,就可以正式安装CC了。

打开命令行,输入这段指令,然后按下Enter键就可以了,非常简单。

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

Windows、macOS、Linux都是用这同一条命令。

安装完成后,输入Claude --version ,如果出现了版本号,则代表安装成功。

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3)配置模型

CC已经装好了,但这个时候还不能用,我们得给它配一个大模型。

CC默认模型是Claude,但我相信应该没几个人搞得定Anthropic的API。如果能自己搞定,应该也不会看这篇文章了。

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所以这里,我主要推荐大家用国产模型来替代,比如GLM-4.7、M2.1K2

在Coding领域,如果Claude Opus 4.5能够打98分的话,这几个国产模型也基本都在92分以上。其实差距真的不大。

下面,我们以智谱GLM-4.7来演示,其他模型的配置过程也都大差不差。

首先,需要到智谱开放平台bigmodel.cn注册一个账户。注册后,点右上角账户的API Key

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然后,在这里配置一个API key,把这段key复制备用(千万不要告诉别人)。

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接着,订阅一个Coding Plan套餐,这样可以放心地使用GLM-4.7。每个月不过一杯奶茶钱,很划算。

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订阅链接:

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=NCUSKSTEQQ

现在,API url、keymodel都有了,就可以进行模型配置了。

先给大家介绍手动配置的方法,适合所有模型。

打开你的命令行,输入这段命令(注意!一个空格、引号都不能错),然后按Enter键就可以了。

setx ANTHROPIC_MODEL "GLM-4.7"

macOS则输入:

export ANTHROPIC_MODEL=GLM-4.7

配置好后,我们重新启动一个命令行,运行Claude,可以看到模型已经从M2.1切换到GLM-4.7了。

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接着,随便输入一句话验证一下。如果能够正常吐token,则代表模型配置成功。

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4)配置Plan套餐

另外,还有一种自动化助手的方式进行配置。

这里,我们要用到另一个工具(来自智谱Z.ai):Coding Tool Helper

进入命令行,输入这个命令:

npx @z_ai/coding-helper

陆续依照步骤,设置界面语言→coding套餐→API密钥→编码工具,就可以把你的Coding Plan套餐加到CC中了。

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全程中文界面,非常方便。

5)启动CC

到这里,我们就已经完成了CC的所有配置,可以启动魔法了。

怎么启动呢?还是在命令行界面,输入Claude,然后按下Enter键。

试着,和它打声招呼吧。

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从此,它就是你形影不离的AI伙伴了。

记得,用上前面我们提到的文件夹地址栏输“cmd”进入命令行的方式使用CC,更方便,更便捷。

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这样,你就可以随时在任意文件夹里启动CC了。

6)CC斜杠命令

因为CC是在命令行界面(CLI)工作,它跟我们经常使用的图形用户界面(GUI)还不太一样。

全程靠键盘操作,不怎么需要鼠标。新手用户一开始可能还不太习惯,但请你相信我,熟悉后你一定对它爱不释手。

我们来简单认识一下它的“/”斜杠命令。

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输入“/”调用

一共45个斜杠命令,分别是:

/vim #在Vim与普通编辑模式之间切换

这里面,我自己经常用到的斜杠命令有:

/cost #长对话记得监控费用,必要时/compact或/clear控制token消耗。

当然,还有最重要的Esc键,按下Esc键,随时退出设置界面。

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以及Tab键(最新版是Alt+t),按一下模型会默认开启thinking模式。

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7)CC常用技巧

要想用会CC,这四个基础技巧是必不可少的。

文件夹

你可以把文件夹理解为是CC的工作空间,是CC执行任务的上下文。

这里,我建议大家,每个任务都建一个单独的文件夹,这样能够保证数据独立、互不干扰。

如何在指定文件夹下启动CC呢?有两种方式:

一是先在命令行定位到新地址后,再输Claude启动CC。

cd /你的新文件夹地址

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一种是直接在地址栏输“cmd”启动命令行,再输Claude进入。

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拖拽文件

CC支持直接拖拽文件夹和文件,你可以把想让它理解的文件夹或文件直接拖到CC的会话框里,然后跟它描述你的任务需求。

比如,我们前面的斜杠命令解释,就是直接拖给CC,让它来翻译的。

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这是一个非常重要的技巧,可以极大拓展CC的上下文能力。

粘贴技巧

因为CC它不是像图形用户界面(GUI)那样支持键鼠操作,所以它的粘贴逻辑完全不一样。

你在其他地方通过键盘或鼠标复制的文本(通常是提示词),在CC里只能通过鼠标右键,把文本粘贴进来。不要在那狂按Ctrl+V了,你把键盘按烂了都没用。

对了,如果是在非CC的命令行里,则又不支持鼠标粘贴了,只能通过键盘Ctrl+C复制,然后Ctrl+V粘贴。这一点,一定要注意区分。

在CC里,也不能按Ctrl+A全选删掉文本,只能一直按BackSpace清掉。如果要删除部分,只能通过方向键定位。

如果要粘贴图片,这时候鼠标右键又不行了。你得先打开图片,然后右键-复制,在CC窗口按Alt+V(macOS是Control+V)上传。

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如果是在预览状态下复制的图片,即使你把Alt+V按烂了都粘贴不上去。记得一定要在图片打开的状态(截图也可以)复制,才能Alt+V粘贴上。

是不是还挺反直觉的?用多了,你就习惯了。

危险模式

危险模式是指,CC可以自主操作你的电脑,而无需你的任何确认。

这种模式有个好处就是,你给它一个需求,它直接交付结果,你不用去管过程。

但如果不开的话,CC每次的操作都需要你确认,很繁琐,也很影响效率。

建议在指定文件夹位置并备份好数据的条件下开启此模式,命令是:

claude --dangerously-skip-permissions

8)案例演示

接下来,我们来看一个实际案例。

写代码的案例,我就不放了。基本上,我所有coding模型的评测文章,都是在CC里接模型测的。

写代码,对于CC来说是家常便饭。但CC能做的,远不止于写代码。

比如说,我们想要批量重命名文件。这事一点都不复杂,全是重复性的工作,但如果你要让我专门去为这个事情写个脚本,我也觉得不太划算。

现在,可以直接丢给CC,输入要求:

把文件夹“xx位置”里所有的文件名改成规范的英文名称,只改名字,不改序号。

不到一分钟吧,CC全部搞定。我把全过程录了个屏,一帧未剪。

 Claude Code使用指南,看这篇就够了 | 保姆级教程
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效率就是有这么高。

所以,我才推荐每一个人,真的!每一个岗位的人都应该把CC用起来。

9)MCP配置(进阶)

MCP(Model Context Protocol),你可以理解是“AI的拓展接口”。

通过添加MCP server,可以拓展Claude Code获取外部工具、资源、服务的能力。安装方式也很简单,输入这句指令即可。

claude mcp add 你的mcp地址

比如之前很火的Chrome DevTools MCP,在Github上已经狂揽18.5k Star。

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Github地址:

https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

这个MCP内置了26个工具,可以完成很多浏览器自动化的事情,比如输入自动化、导航自动化、自动测试以及数据自动抓取等等。

这么好的工具,必须给它接入到CC里,那你只需要输入这句指令:

claude mcp add chrome-devtools npx chrome-devtools-mcp@latest

这行命令的意思是,在CC里添加一个叫chrome-devtools的MCP服务,这个服务通过npx命令来启动最新版的chrome-devtools-mcp包。

安装好后,启动Claude Code,输入/mcp查看。如果在mcp server里有看到“chrome-devtools”,那就代表已安装成功。

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我们随便跑一个例子,来看看。

作为博主,会经常分析自己的数据,但你知道的,公众号后台的数据分析很拉。基本都要自己把数据下载,再去用AI进行分析。

但这个数据下载,如果是人工来统计,非常的耗时耗力。现在,可以直接让CC+chrome devtools mcp来完成了。

只需要在CC里输入这段Prompt:

用Chrome浏览器打开这个链接:xxxxxx(这里放你的公众号后台链接) 然后,通过chrome devtools mcp完成:获取第1、2、3页每篇文章的详细数据,并保存到Excel表格中。

可以看到,CC自己调用Chrome浏览器开始工作了。

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大概等了5分钟吧,这样一份详细的数据就统计好了。

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这个事情如果是人工来统计,即使是地表最强的Pro级牛马,没有半小时根本搞不定。

所以,有时候真的需要把思路打开,你就会发现:前路一片广阔。

10)Skills使用(进阶)

把MCP理解为CC的外挂,那Skills就是CC的技能包,用完即走,不占任何上下文。

它是Claude Code在10月推出的新功能,上线后深受开发者的喜爱。

简单的理解,你可以把Skills认为是别人已经封装好的工作流,你只需要借来用就可以了。

Anthropic在Github上放了个Skill库,狂揽32k Star。里面有很多官方Skills,你可以直接下载来使用。当然,你也可以让CC自己创建skill。

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官方Skill指南:

https://github.com/anthropics/skills

安装也很简单,一句话指令的事情。

比如刘小排这个前端设计skill,对于前端优化很有用,我们把他装上。在命令行里输入这段指令:

npx skills-installer install @anthropics/claude-code/frontend-design --client claude-code

当你看见绿色Done的时候,就代表已经安装成功。

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接下来,就可以在CC里调用这个skill了。比如,我们让它优化下Waytoagi的首页。

调用@anthropics/skills/frontend-design skill,优化https://www.waytoagi.com的首页。

新版本是不是更美观了一些?

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配合上前面我们已经安装了的chrome-devtools-mcp,新生成的前端网页,每个链接都是可以真实打开的。

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现在,Skills已经不需要强制登录Claude账户才能使用了,对于国产模型来说,非常方便。

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强烈建议,每一个人都应该把CC用起来。

特别是随着模型tool use能力的愈发强大,CC能干的事情已经越来越多,几乎可以这么说——它就是目前电脑里最强、也最通用的AI Agent

它不只属于开发者,教师、人力、运营、市场、律师、学生等朋友,同样值得把CC纳入日常工作流。

它比Chat工具更能够解决你的实际问题,也比Coding工具更能够被低门槛的使用。

只需要Vibe大白话,就能够产出高效率的交付。

一旦你开始习惯用CC干活,就会发现自己很难再回到只用Chat问问题、只靠工具点按钮的状态。

早点把它用起来,不是为了追热点。

而是为了提前适应——人与Agent协作的新范式。