安装配置

安装

个人喜欢CLI，我的电脑是win11

Windows 10（2004+）或 Windows 11
管理员权限
已安装 Git
Node.js 18+（推荐 LTS）
稳定网络环境

打开PowerShell（如果失败，请以管理员身份运行）

#安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
#验证一下
claude --version  
#启动claude，开始首次的环境配置，最好执行前切换到我的工作目录
claude

让你选择主题配色，选择一个，回车

选择登录方式：3种计费方式。 选择 Anthropic 控制平台（推荐），会自动跳转到浏览器。

  • 需要一个 Google 账号（Gmail）

  • 登录后授权

  • 复制一段 Code 回到终端

如果没有 Google 账号，可以自行注册，或购买一个（价格通常 5–10 元）。

回到CMD会提醒你选择官方还是环境变量 API KEY,选择后者。

然后会让你确认当前目录是否安全可用，如果是你的工作目录，就回车，否则退出，切换你的目录，然后重新执行claude

执行/login, 我买了一个pro，所以选择第一个，跳网页授权，成功，返回即可。

然后出现欢迎页面，开始项目了，

输入/help, 查看可用功能. 输入 / 会列出可用的命令.

重要特性:

  • Claude Code 会根据需要自动读取文件 - 你不需要手动添加上下文

  • Claude 可以访问自己的文档 - 可以回答关于功能和特性的问题

交互模式

  • Ask（询问）：只看不动

  • Plan（规划）：只规划，不执行

  • Edit（编辑）：直接执行

马上就会支持语音交互了，闹心等待中,, /voice

终端执行其实不用手动切换，Claude 会自动切换，在 VS Code 插件中可以手动切换模式

用 Plan Mode 最多的三个场景：

  1. 接手新项目 —— 扔给 Claude 一堆代码，让它先出一份架构图 + 入口分析，比自己硬啃快多了

  2. 做大功能 —— 动手写代码前先让 Claude 规划模块拆分、接口设计，后期返工少一半

  3. 重构/优化 —— 先让 Claude 分析现有代码的问题，给出优化方案，确认可行再执行

怎么进入 Plan Mode：

方式 操作 适用场景
快捷键 Shift + Tab 按两次，看到 ⏸ plan mode on 就对了 最常用，随时切换
命令行 claude --permission-mode plan 启动时直接进入
单次查询 claude --permission-mode plan -p "你的问题" 只问不聊，快速分析

当 Claude Code 输出计划后，会让你选择：一般选4：Type here to tell Claude what to change，然后输入："先把计划保存到 plan.md，我们再继续"。这样方案留底，后面出问题了还能回溯。等保存完了再选 2 让 Claude 自动执行。

初始化项目

cd ~/projects
claude

做一下描述，让claude创建一个项目，让claude创建项目文件结构, 例如：

创建以下文件夹结构：
docs/
src/
  components/
  utils/

/init新项目一键生成 CLAUDE.md

然后安装必要的MCP和插件(plugin)

/plugin， 查看选择安装插件: github，superpowers，pinecone，

github还需要做一些配置

/install-github-app
  1. 创建 GitHub PAT  
  访问https://github.com/settings/tokens → Settings → Developer settings → Personal access tokens → Tokens (classic)
​
  创建 token，需要以下权限：
  - repo (完整仓库访问)
  - workflow (如果需要 GitHub Actions 集成)
​
  2. 在 Claude Code 中设置
  在终端运行：
  claude config set github.token YOUR_TOKEN_HERE
  或者设置环境变量：
  export GITHUB_TOKEN=YOUR_TOKEN_HERE
​
  3. 或通过 /install-github-app 时输入
  再次运行 /install-github-app，会提示输入 API key。
​
  ---
  注意：错误信息 "API key is required" 说明 Claude Code 没有找到 GitHub token。建议用环境变量方式，在 .bashrc 或 .zshrc
  中永久设置：
​
  echo 'export GITHUB_TOKEN=your_token_here' >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc
  设置后再运行 /install-github-app。

工作流

工作流分四阶段： Research → Plan → Annotate (循环1-6次) → Implement → Feedback

1、Research：深度阅读 每次任务前，要求 AI 深读相关代码，将发现写入 research.md。Prompt 中 "deeply"、"in great details" 是必要信号，缺了 AI 就浅尝辄止。写成文件是为了建立审查面——AI 编码中最昂贵的失败不是 bug，而是脱离上下文的正确实现。

2、Plan：结构化规划 审阅 research 后，让 AI 生成 plan.md，含方法论、代码片段、文件路径、权衡考量。不用内置 Plan Mode，Markdown 文件可自由编辑且持久存在。有开源参考实现时一并提供，AI 输出质量会显著提升。

提升做法：先让一个 Claude 写出计划，然后启动第二个 Claude，让它代入Staff Engineer（资深工程师）的角色来对计划进行 Review。

3、Annotate：注释循环（核心） 在 plan 文档中直接添加行内注释，让 AI 据此更新，反复 1-6 轮。注释可以是两个字 "not optional"，也可以是整段业务约束或结构重定向。每次必须附加 "don't implement yet"，否则 AI 会擅自动手。 Markdown 文件充当人与 AI 的共享可变状态，比在聊天中来回指导高效得多。AI 擅长理解代码和写实现，但不知道你的产品优先级和工程权衡底线——注释循环就是注入判断力的通道。

4、Implement：执行 所有决策完成后，一句 "implement it all" 启动执行。此时创造性工作已结束，实现应该是机械的。角色切换为监督者，反馈极短："wider"、"still cropped"。方向走偏时不修补，revert 后缩小范围重做。 一句话：把 AI 当能力极强但缺乏业务判断的工程师——你决策，它执行。

提案生成

语音转录倾倒需求，图形页面问关键问题，生成详细实施计划，绕过权限自动构建，配置SuperBase(数据库mcp)+stripe(一种通过 MCP (Model Context Protocol) 连接的智能代理工具，旨在帮助开发者快速集成、测试和维护 Stripe 支付系统)

运行以下命令：claude mcp add --transport http stripe https://mcp.stripe.com/

MCP使用

命令 作用
claude mcp add 添加一个 MCP 服务器
claude mcp list 查看所有已配置服务器
claude mcp get <name> 查看某个服务器详情
claude mcp remove <name> 删除服务器
/mcp 在 Claude Code 中查看状态 / 认证

安装 MCP 服务器

MCP 服务器支持 HTTP/SSE/stdio 三种接入方式，推荐优先使用 HTTP（SSE已弃用）。

1. 远程 HTTP 服务器（推荐）

适用于云服务类工具，是最通用的方式：

# 基础语法
claude mcp add --transport http <服务器名称> <服务器URL>
​
# 示例1：连接Notion
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
​
# 示例2：带身份验证的HTTP服务器
claude mcp add --transport http secure-api https://api.example.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer 你的令牌"
2. 本地 stdio 服务器

适用于需要本地系统访问的工具（如本地数据库、自定义脚本）：

# 基础语法（注意：--前是Claude参数，--后是服务器命令）
claude mcp add --transport stdio [--env 环境变量] <服务器名称> -- <启动命令>
​
# 示例：连接Airtable（需替换自己的API密钥）
claude mcp add --transport stdio --env AIRTABLE_API_KEY=你的密钥 airtable \
  -- npx -y airtable-mcp-server

关键注意：--transport/--env 等参数必须放在服务器名称前面，-- 用于分隔Claude参数和服务器命令，避免参数冲突。

管理 MCP 服务器

配置完成后，你可以通过以下命令管理服务器：

# 列出所有已配置的服务器
claude mcp list
​
# 查看指定服务器详情（如github）
claude mcp get github
​
# 删除指定服务器
claude mcp remove github
​
# 在Claude Code中检查服务器状态
/mcp

配置范围（控制服务器可见性）

你可以指定 MCP 服务器的生效范围，适配个人/团队使用场景：

范围 用途 配置命令示例
local（默认） 仅当前项目可用，私密配置（如敏感密钥） claude mcp add --scope local ...
project 团队共享（存储在.mcp.json，可提交版本库） claude mcp add --scope project ...
user 所有项目可用（个人全局配置） claude mcp add --scope user ...

优先级：local > project > user（同名服务器，本地配置覆盖共享配置）

实用示例

示例 1：GitHub 代码审查
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/

在 Claude Code 中：

> Review PR #456 and suggest improvements
> Show me all open PRs assigned to me
示例 2：Sentry 生产环境排错
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
> /mcp   # 完成 OAuth 登录
> What are the most common errors in the last 24 hours?

在对话中使用 MCP 的高级方式

1、使用 @ 引用 MCP 资源
> Analyze @github:issue://123 and suggest a fix

支持多个资源对比：

> Compare @postgres:schema://users with @docs:file://user-model
2、MCP Prompt 作为斜杠命令

MCP 可以暴露命令：

/mcp__github__list_prs
/mcp__jira__create_issue "Login bug" high

Claude 会像执行内置命令一样执行它们。

关键注意事项

  1. 身份验证：远程MCP服务器（如GitHub/Sentry）需在Claude Code中执行 /mcp 完成OAuth 2.0授权；

  2. Windows兼容：本地stdio服务器若用npx，需加cmd /c包装（如-- cmd /c npx -y 包名），否则会报"Connection closed"错误；

  3. 第三方风险：使用非官方MCP服务器时，需确认来源可信，避免提示注入/安全风险；

  4. 参数顺序：stdio服务器配置时，-- 前后的参数不可颠倒，否则会执行失败。

MCP约束

不要一次启用所有 MCP， 在项目配置中使用 disabledMcpServers 来禁用未使用的。

推荐mcp

Serena MCP: 语义索引，减少tokens使用， github.com/oraios/serena

Claude-Code-Usage-Monitor： 统计状态刷新，github.com/Maciek-roboblog/Claude-Code-Usage-Monitor

插件

插件（Plugin）是 Claude Code 中最高级别的扩展机制，用于将命令、代理、Skills、钩子、MCP、LSP 等能力打包、版本化、共享和分发。 个人感觉 插件和skill会发挥越来越重要的作用。

插件的最小结构（必须记住）

my-plugin/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json     # 插件清单（必需）
├── commands/           # 斜杠命令
├──   └── command1.md
├── agents/             # 子代理
├── skills/             # Skills
├── hooks/              # 钩子
├── .mcp.json           # MCP 配置
└── .lsp.json           # LSP 配置
能力 用途
Commands 自定义斜杠命令
Agents 专用子代理，比如代码审查代理、性能测试代理
Skills 教会 Claude 何时用某种能力，比如 PDF 解析、数据可视化
Hooks 自动化（写完文件后执行命令等）
MCP 连接外部服务（GitHub、DB、API）
LSP 代码智能（跳转、类型检查）

使用的时候：

/my-first-plugin:command1

本地测试插件（开发必会）

使用 --plugin-dir 直接加载插件目录， 支持同时加载多个插件

claude --plugin-dir ./my-plugin

插件市场（Plugin Marketplace）

插件通过市场分发，本质是一个插件目录仓库。

anthropics/skills：主要文档处理，如pdf，ppt

/plugin marketplace add anthropics/skills
everything-claude-code 插件库：
# 添加市场
/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code
# 安装插件
/plugin install everything-claude-code@everything-claude-code

或者直接添加到你的 ~/.claude/settings.json：

{
  "extraKnownMarketplaces": {
    "everything-claude-code": {
      "source": {
        "source": "github",
        "repo": "affaan-m/everything-claude-code"
      }
    }
  },
  "enabledPlugins": {
    "everything-claude-code@everything-claude-code": true
  }
}

Claude Code 插件系统不支持通过插件分发 rules。你需要手动安装规则：

#安装规则: 选项A（应用于所有项目）
cp -r everything-claude-code/rules/* ~/.claude/rules/
# 选项B：项目级规则（仅应用于当前项目）
mkdir -p .claude/rules
cp -r everything-claude-code/rules/* .claude/rules/
​
#开始使用
# 尝试一个命令（插件安装使用命名空间形式）
/everything-claude-code:plan "添加用户认证"
​
# 手动安装（选项2）使用简短形式：
# /plan "添加用户认证"
​
# 查看可用命令
/plugin list everything-claude-code@everything-claude-code

你现在可以使用 13 个代理、43 个技能和 31 个命令。

关注重点配置：

agents/           # 用于委托的专业子代理
   |-- planner.md           # 功能实现规划
   |-- architect.md         # 系统设计决策
   |-- tdd-guide.md         # 测试驱动开发
   |-- code-reviewer.md     # 质量和安全审查
   |-- security-reviewer.md # 漏洞分析
   |-- refactor-cleaner.md  # 死代码清理
   |-- doc-updater.md       # 文档同步
   |-- go-reviewer.md       # Go 代码审查（新增）
   |-- go-build-resolver.md # Go 构建错误解决（新增）
skills/           # 工作流定义和领域知识
   |-- coding-standards/           # 语言最佳实践
   |-- backend-patterns/           # API、数据库、缓存模式
   |-- continuous-learning/        # 从会话中自动提取模式（详细指南）
   |-- continuous-learning-v2/     # 基于直觉的学习与置信度评分
   |-- iterative-retrieval/        # 子代理的渐进式上下文细化
   |-- strategic-compact/          # 手动压缩建议（详细指南）
   |-- tdd-workflow/               # TDD 方法论
   |-- verification-loop/          # 持续验证（详细指南）
   |-- cpp-testing/                # C++ 测试模式、GoogleTest、CMake/CTest（新增）
rules/            # 始终遵循的指南
   |-- security.md         # 强制性安全检查
   |-- coding-style.md     # 不可变性、文件组织
   |-- testing.md          # TDD、80% 覆盖率要求
   |-- git-workflow.md     # 提交格式、PR 流程
   |-- agents.md           # 何时委托给子代理
   |-- performance.md      # 模型选择、上下文管理
contexts/         # 动态系统提示注入上下文（详细指南）
  |-- dev.md              # 开发模式上下文
  |-- review.md           # 代码审查模式上下文
  |-- research.md         # 研究/探索模式上下文

Qlib：AI量化研究框架

  • 数据管理

  • 因子研究

  • 机器学习模型

  • 回测

  • 投资组合优化

  • 自动化研究流程

子代理

子代理是运行在独立上下文窗口中的专用 AI 助手, 用于处理特定类型的任务。

三类：研究(隔离上下文，节省token)，代码审查(客观)，QA测试(自动化)

每个子代理都可以拥有：

  • 独立的系统提示（System Prompt）

  • 独立的上下文（不污染主对话）

  • 指定的模型（Sonnet / Haiku / Opus）

  • 明确的工具访问权限

  • 独立的权限模式

  • 生命周期钩子（Hooks）

当 Claude 判断你的请求符合某个子代理的描述（description）时，就会自动将任务委托给该子代理，由它独立完成并返回结果。

子代理的核心价值在于隔离 + 专业化。

内置的子代理:

代理 说明
Explore 探索代理: 只读搜索与分析代码库
Plan 规划:计划模式下的代码库研究
General-purpose 通用代理: 复杂、多步骤任务
Bash 在独立上下文中运行命令
statusline-setup 配置状态栏
Claude Code Guide 解答 Claude Code 使用问题

创建子代理

推荐方式：使用 /agents 命令， 填写描述，权限，模型，允许的工具，注入的技能(skill)

---
name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
permissionMode: default
---
​
You are a senior code reviewer.
Analyze code and provide actionable feedback.

常用字段说明

字段 作用
tools 允许使用的工具
disallowedTools 明确禁止的工具
model haiku / sonnet / opus / inherit
permissionMode 权限行为控制
skills 注入技能
hooks 生命周期钩子

使用模式

1、隔离高输出任务
使用子代理运行测试，只返回失败的测试
2、并行研究
并行使用子代理分析认证、数据库和 API 模块
3、串联子代理
先用 code-reviewer 找问题，
再用 optimizer 修复问题

Hooks

确定性自动化流程： 自动格式化，运行lint等

Skill

行为规范 + 专业知识 + 使用时机的组合

最好跟AI一起去解决问题之后，把它弄成我自己专属的专用的Skill。

Skill 的最小结构

my-skill/
└── SKILL.md   （唯一必需）

SKILL.md 基本模板:

---
name: your-skill-name
description: What it does and when Claude should use it
---
​
# Skill Title
​
## Instructions
Clear, concrete, actionable rules.
​
## Examples
- Example usage 1
- Example usage 2
​
## Guidelines
- Guideline 1
- Guideline 2

Skills 支持在内容中插入动态变量：

变量 说明
$ARGUMENTS 调用 Skill 时传入的所有参数
$ARGUMENTS[N] 按索引访问参数，如 $ARGUMENTS[0]
$N 简写方式，如 $0 表示第一个参数
${CLAUDE_SESSION_ID} 当前会话 ID，用于日志、临时文件、关联输出

例如：写日志

---
name: session-logger
description: 记录当前会话活动
---
​
请将以下内容写入日志文件：
​
logs/${CLAUDE_SESSION_ID}.log
​
$ARGUMENTS

调用：

/session-logger 用户登录成功

并且skill内容支持python命令

```python
from pypdf import PdfReader
reader = PdfReader("doc.pdf")
```

推荐结构:

my-skill/
├── SKILL.md
├── reference.md
├── examples.md    # 存放示例文件
└── scripts/
    └── helper.py

Skill也可以作为某个rule执行，如code_format_check_skill, 可以定义规则约束，函数命名等，这样claude写代码会自动注意

推荐skill

1. planing-with-files

github.com/OthmanAdi/planning-with-files. 解决Claude Code复杂任务遗忘问题：自动创建三个Markdown文件——任务清单跟踪进度、研究笔记存关键发现、操作日志防死循环。安装只需执行两条命令，完美复刻Manus上下文管理方法。

2. Superpowers

github.com/obra/superpowers（官方出品，能拆解任务并生成执行计划，扫描代码，检查bug并提供建议）

3. Notebook LM Skill

github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill（整合多源信息构建知识库, 支持批量导入资料，还能解析YouTube视频）

4. dev-browser

安装分两步：1.在Claude Code执行两条命令：/plugins marketplace add sawyerhood/dev-browser 和 /plugins install dev-browser@sawyerhood/dev-browser；2.下载extension.zip解压到固定路径，Chrome打开扩展程序页面启用开发者模式，加载已解压的扩展程序文件夹即可。

5.document-skills

AI操作文档天花板，支持自动填表、批量处理Excel、生成PPT和智能阅读PDF

6. find-skill

从海量skill库中精准匹配需求，筛选高评分skill并推荐最佳方案

7. token-efficiency

让 Claude 自动优化 token 使用： ✅ 用对模型（Opus 理解/Sonnet 执行） ✅ 用 bash 替代 Read 工具 ✅ 读文件前先过滤 ✅ 用 Grep 代替眼睛 ✅ JSON 用 jq/yq 提取 ✅ 命令用安静模式 ✅ Notebook 不直接读

其他skill：

ralph-loop：AI无限打工模式，自动循环执行任务，持续迭代优化直至完成

skill-creator：官方认证的skill鼻祖，能自动分析工作流程，提取可复用模式，生成标准skill文档

frontend-design：前端美化神器，提供专业级UI设计和响应式布局

code-simplifier：屎山代码终结者，自动简化复杂逻辑，消除冗余代码

videocut-skills（Ceeon/videocut-skills）：AI视频剪辑助手，自动检测口误、静音片段和语气词，适合口播创作者。

Humanizer-zh（op7418/Humanizer-zh）：消除AI写作痕迹，提升内容自然度和个性化表达。

Auto-Redbook-Skills（comeonzhj/Auto-Redbook-Skills）：小红书笔记自动生成+发布工具，支持文案创作与一键发布。

skills（vercel-labs/skills）：Skill包管理器，一键安装40+AI编程工具扩展。

Prompts

Claude Code 提供 3 种系统提示自定义方式，满足不同使用需求：

标志 行为 适用模式 典型用例
--system-prompt 替换默认系统提示 交互+打印 完全自定义 Claude 行为指令
--system-prompt-file 从文件加载提示并替换 仅打印 团队共享提示模板、版本控制
--append-system-prompt 追加内容到默认提示 交互+打印 保留默认功能，添加个性化指令
使用场景与示例

  1. --system-prompt：完全接管系统提示，清空默认指令

    claude --system-prompt "You are a Python expert who only writes type-annotated code"

  2. --system-prompt-file：从文件读取提示，适合标准化场景

    claude -p --system-prompt-file ./prompts/code-review.txt "Review this PR"

  3. --append-system-prompt：保留默认功能，追加定制要求（推荐大多数场景使用）

    claude --append-system-prompt "Always use TypeScript and include JSDoc comments"

Model

Sonnet 可以很好地处理大多数编码任务。Opus 为复杂的架构决策提供更强的推理能力。在会话期间使用 /model 切换或使用 claude --model <name> 启动。

模型 公司 主要侧重点 核心优势 适合场景
GPT-5 OpenAI 通用智能 推理 + 编码 + Agent生态最强 AI Agent / Coding
Claude 4.5 Anthropic 推理 + Coding 代码质量高，长上下文，文笔最细腻 软件开发
Gemini 3 Pro Google 多模态 理解视频、音频的能力最强 多模态应用
LLaMA 3 / 4 Meta 开源生态 私有部署能力强 企业AI
Mistral Large Mistral AI 高性能开源 性价比高 本地推理
Grok 3 xAI 实时互联网 信息更新快,语调幽默 社交数据分析
Command R+ Cohere 企业RAG 知识库结合 企业问答

国产模型：

模型 公司 主要侧重点 核心优势 适合场景
Qwen 阿里巴巴 开源模型，中英双语极强，长文本处理极稳。 开源生态强 企业私有AI
DeepSeek 深度求索 推理 + Coding，性价比之王。 性能高成本低 编程
文心 ERNIE 百度 知识图谱，擅长中国文化、成语及复杂中文语境 搜索结合 AI搜索
混元 Hunyuan 腾讯 游戏 / 社交，在视频生成和中文长文创作上有优势 腾讯生态 社交AI
Kimi Moonshot 超长上下文 1M上下文 文档分析
GLM 智谱AI 学术模型 中文理解强 教育
豆包 Doubao 字节 产品化 抖音生态 内容生成
百川 Baichuan 百川智能 开源，在医疗、搜索增强（RAG）方面有深厚积累。 企业模型 私有部署
讯飞星火 科大讯飞 语音 + 中文，教育行业垂直知识丰富 语音理解 AI客服
MiniMax MiniMax 多模态与情感 海外增长快 AI娱乐

Tools

内置工具通常分为四类，每一类代表不同类型的代理能力。

类别 Claude 可以做什么
文件操作 读取文件、编辑代码、创建新文件、重命名和重新组织
搜索 按模式查找文件、使用正则表达式搜索内容、探索代码库
执行 运行 shell 命令、启动服务器、运行测试、使用 git
网络 搜索网络、获取文档、查找错误消息
代码智能 编辑后查看类型错误和警告、跳转到定义、查找引用

Agents Teams模式(待完善)

可视化监控：tmux分屏模式， subagents, gitworktrees

配置statusline：可以显示上下文状态

/statusline-setup

与 Subagents 的区别

维度 单一 Subagent 模式 Agents Teams (Orchestrator) 模式
拓扑结构 线性/星型：主 Agent 直接调用 Subagent 处理单一困难块。 层级/网状：存在明确的管理层，多个 Subagents 并行协作。
决策逻辑 主 Agent 决策“做什么”，Subagent 决策“怎么做”。 Orchestrator 决策“谁做什么”，Workers 决策“怎么做”，存在双层决策。
执行流 往往是串行：Subagent A 完成后，主 Agent 再决定是否调用 B。 强调并行：同时派发任务给 A、B、C，大幅缩短总耗时。
适用范围 解决单一瓶颈（如：某段代码太长理解不了）。 解决系统性任务（如：全栈功能开发、大型重构、多模块分析）。
上下文 共享主上下文，容易挤占窗口。 Workers 拥有独立上下文窗口，互不污染，Orchestrator 仅保留摘要。

远程控制

远程控制将 claude.ai/code 或 Claude 应用（iOS 和 Android）连接到在您的机器上运行的 Claude Code 会话。在您的办公桌上启动任务，然后从沙发上的手机或另一台计算机上的浏览器继续。

当您在机器上启动远程控制会话时，Claude 会在整个过程中在本地运行，因此没有任何内容会移到云端。使用远程控制，您可以：

  • 远程使用您的完整本地环境：您的文件系统、MCP servers、工具和项目配置都保持可用

  • 同时在两个界面上工作：对话在所有连接的设备上保持同步，因此您可以从终端、浏览器和手机交替发送消息

  • 应对中断：如果您的笔记本电脑进入睡眠状态或网络断开，当您的机器重新上线时会话会自动重新连接

完了，需要max 用户， 伤心。。。

相关工具

1. happy-coder

手机和网页客户端 for Claude Code & Codex， https://github.com/slopus/happy 需要本地安装工具+手机安装app，然后app扫描二维码连接，首次使用需要创建账号

npm install -g happy-coder  

启动本地：

# Instead of: claude
# Use: happy
happy

2.OpenWork

npm install -g openwork-orchestrator
​
openwork start --workspace /path/to/workspace --approval auto

接入第三方

接入 Kimi 2.5 和 GLM-4.7：申请 API Key → 配置环境变量 → 启动。

# GLM
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的API密钥
export ANTHROPIC_MODEL=GLM-4.7
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=GLM-4.7
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=GLM-4.7
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=GLM-4.7
​
# Kimi
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的API密钥
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k2.5

小提示：建议把这些配置写进 .zshrc 或 .bashrc，不然每次重启终端都要重新 export，很烦。

当然也可以考虑使用 claude-code-router 这个神器。

它能让你用一条命令快速切换模型，不用改配置文件，不用重启终端。比如：

ccr use kimi    # 切换到 Kimi
ccr use glm     # 切换到 GLM
ccr use claude  # 切回 Claude 官方

🔗 项目地址：https://github.com/musistudio/claude-code-router

技巧总结

总结：

1.代码任务用Sonnet模型，推理用Opus；2.大任务拆分阶段处理；3.精简上下文文件，避免node_modules等大文件；4.长代码采用流式分段生成；5.定期新开会话避免token累积；6.直接要求"给结果不要推理"减少hidden token消耗。掌握这些可显著降低限额触发概率。

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