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AI Coder Cli 原创

Claude Code

Claude Code 是由 Anthropic 公司推出的 AI 模型系列中的一个专门版本,专注于代码生成、理解与分析任务。它是 Claude 大模型的衍生版本,针对编程场景进行了优化,支持多种编程语言(如 Python、JavaScript、Java、C++、Go、Ruby 等),能够帮助开发者完成代码编写、调试、重构、注释生成、单元测试撰写等任务。

前提条件

  • Node.js 18 及以上版本
  • Window用户需要有WSL或者Git Bash环境

安装

bash
# Git Bash 中全局安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

参考资料:https://www.cnblogs.com/xiaoke-ai/p/19047394

配置环境

  • 自定义模型

注意:url中的最后的/anthropic 这是固定写法,非官方文档中未提及参考,需要注意。只能配置一个模型,无法同时配置多个模型。

将环境变量配置到shell方法中,然后再.bashrc 或.zshrc文件中保存。切换模型时,执行对于的方法即可

shell
# 智普AI
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的GLM_API_Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
export ANTHROPIC_MODEL="glm-4.6"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="glm-4.6"

# deepseek
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxxxxxxxxxxxxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

# liteLLM,这个需要转换,参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1945133468855046287
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://litellm.demain.com:4000"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-zikEQXpi-OJmBKlI1LBTRw"
export ANTHROPIC_MODEL="anthropic/gemini-2.5-flash"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="anthropic/gemini-2.5-flash"    
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="anthropic/gemini-2.5-pro"
  • 国内无法访问Claude替换方案。

安装claude-code-router通过模型提供商访问, 可以在多个模型之间切换。 github

shell
# 安装ccr
npm install -g @musistudio/claude-code-router

# 通过ccr启动 Claude Code
ccr code

# 使用 UI 模式来管理您的配置
ccr ui

# 修改配置文件后,需要重启服务使配置生效
ccr restart

Google Gemin Cli

Gemini CLI 将 Gemini 模型的能力带到您的终端,提供一个交互式的读取-求值-输出循环(REPL)环境。Gemini CLI 由客户端应用(packages/cli)和本地服务器(packages/core)组成,后者负责管理与 Gemini API 及其 AI 模型的通信。Gemini CLI 还包含多种工具,用于执行文件系统操作、运行 shell 命令和网络请求等任务,这些功能由packages/core管理。

官方文档

安装

建议Node.js 20 及以上版本

shell
# 全局安装 CLI
npm install -g @google/gemini-cli

# 直接从 GitHub 主分支执行 CLI
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

配置

Gemini CLI 使用 settings.json 文件进行持久化配置。这些文件有两个存储位置:

  1. 用户设置文件 $USER_HOME/.gemini/settings.json, 对当前用户的所有 Gemini CLI 会话生效

  2. 项目设置文件 $PROJECT_HOME/.gemini/settings.json, 仅当从该项目运行 Gemini CLI 时生效。项目设置会覆盖用户设置

关于设置文件中的环境变量说明:在 settings.json 文件中,字符串值可以通过"$VAR_NAME"或"${VAR_NAME}"语法引用环境变量。这些变量会在加载设置时自动解析。例如,如果您有一个环境变量 MY_API_TOKEN,可以在 settings.json 中这样使用:"apiKey": "$MY_API_TOKEN"。

详细配置文档

认证设置

Gemini CLI 需要您通过 Google AI 服务进行身份验证。首次启动时,您需要配置以下一种认证方式:

  1. 使用 Google 账号登录 (Gemini Code Assist):

  2. Gemini API 密钥

  3. 使用 Google 账号登录 (适用于 Workspace 版 Gemini Code Assist 或已授权 Code Assist 用户):

详细配置文档

自定义命令

Gemini CLI 提供一系列内置命令,帮助用户管理会话、自定义界面以及控制行为。这些命令以斜杠 / 开头。 Gemini CLI 从两个位置发现命令,并按特定顺序加载:

  1. 用户命令(全局): 位于 ~/.gemini/commands/。这些命令在用户正在处理的任何项目中都可用。

  2. 项目命令(局部): 位于 /.gemini/commands/。这些命令特定于当前项目,可以检入版本控制以便与团队共享。

命令的名称由其相对于 commands 目录的文件路径决定。子目录用于创建命名空间命令,路径分隔符(/ 或 \)将转换为冒号(:)。

~/.gemini/commands/test.toml 中的文件变为命令 /test

$project/.gemini/commands/git/commit.toml 中的文件变为命名空间命令 /git:commit。 自定义命令定义文件必须以 TOML 格式编写,并使用.toml 文件扩展名。

prompt (字符串):执行命令时将发送给 Gemini 模型的提示。这可以是单行或多行字符串。 description (字符串):命令功能的简短单行描述。此文本将显示在 /help 菜单中命令旁边。如果省略此字段,将根据文件名生成通用描述。prompt 中使用 !{...} 语法指定命令应在何处运行以及其输出的注入位置。

test 命令示例

toml
description = "需求拆解助手"

prompt = "请帮我拆解这个需求:  {{args}} "

git:commit 命令示例:

toml
# 文件路径: <project>/.gemini/commands/git/commit.toml
# 调用方式: /git:commit

description = "Generates a Git commit message based on staged changes."

# The prompt uses !{...} to execute the command and injectits output.
prompt = """
Please generate a Conventional Commit message based on the following git diff:
```
!{git diff --staged}
```
"""

Qwen Code

Qwen Code 是一款功能强大的命令行 AI 工作流程工具,改编自 Gemini CLI ( 详细信息 ),专门针对 Qwen3-Coder 模型进行了优化。它通过高级代码理解、自动化任务和智能协助来增强您的开发工作流程。github

前提条件

  • Node.js 20 及以上版本

安装Qwen Code Cli

shell
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest
qwen --version

Qwen OAuth(推荐)

  • 每天 2,000 个请求 ,无令牌限制
  • 每分钟 60 个请求 的速率限制

OpenAI 兼容 API

使用 OpenAI 或其他兼容提供商的 API 密钥:

  • 环境变量
shell
export OPENAI_API_KEY="ms-xxxxxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api-inference.modelscope.cn/v1/"
export OPENAI_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"
  • 项目 .env 文件
shell
export OPENAI_API_KEY="sk-or-v1-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1/"
export OPENAI_MODEL="anthropic/claude-3.7-sonnet"

MCP Server配置示例

配置文件在User/.qwen/settings.json

json
{
  "selectedAuthType": "openai",
  "theme": "Default",
  "tavilyApiKey": "tvly-dev-xxxx",
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp@latest"
      ],
      "gallery": true
    },
    "playwright": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "@playwright/mcp@latest"
      ],
      "gallery": true
    },
    "markitdown": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "markitdown-mcp"
      ],
      "gallery": true
    }
  }
}

GitHub Copilot CLI

安装

shell
npm install -g @github/copilot

启动

shell
copilot

首次启动时,您会看到我们可爱的动画横幅!如果您想再次看到此横幅,请启动 copilot 使用 --banner 旗。

如果您当前未登录 GitHub,系统将提示您使用 /login slash 命令。输入此命令并按照屏幕上的说明进行身份验证。

使用个人访问令牌 (PAT) 进行身份验证 还可以使用启用“Copilot 请求”权限的细粒度 PAT 进行身份验证。

访问 https://github.com/settings/personal-access-tokens/new https://github.com/settings/personal-access-tokens/new 在“权限”下,单击“添加权限”,然后选择“Copilot 请求” 生成令牌 通过环境变量将令牌添加到您的环境 GH_TOKEN 或 GITHUB_TOKEN (按优先顺序排列)

使用 CLI

发射 copilot 在包含要使用的代码的文件夹中。

默认情况下, copilot 使用 Claude Sonnet 4.5。运行 /model slash 命令从其他可用模型中进行选择,包括 Claude Sonnet 4 和 GPT-5

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