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

【推荐】系统环境变量自定义模型

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。dangerously-skip-permissions参数为免授权。

shell

export CLAUDE_CODE_MAX_TOKENS=64000

function cc_glm() {
  # 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"
  echo "环境变量已设置为 GLM 配置，正在启动Claude Code..."
  claude --dangerously-skip-permissions  
}

function cc_dsk() {
  # 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
  echo "环境变量已设置为 DeepSeek 配置，正在启动Claude Code..."
  claude --dangerously-skip-permissions
}

function cc_qw() {
  # 配置为 阿里QWEN
  export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxxxxxxxxxxxxxx"
  export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic"
  export ANTHROPIC_MODEL="qwen3-coder-plus"
  export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen3-coder-flash"
  echo "环境变量已设置为 QWEN 配置，正在启动Claude Code..."
  claude --dangerously-skip-permissions  
}

# 配置为 OpenRouter
function cc_or() {
  export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-or-xxxxxxxxxxxxx"
  export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api"
  export ANTHROPIC_MODEL="google/gemini-3-pro-preview"
  echo "环境变量已设置为 OpenRouter 配置，正在启动Claude Code..."
  claude --dangerously-skip-permissions
}

function cc_llm() {
  # liteLLM
  export ANTHROPIC_BASE_URL="https://litellm.demain.com:4000"
  export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-zikEQXpi-OJmBKlI1LBTRw"
  export ANTHROPIC_MODEL="gemini/gemini-2.5-pro"
  export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="gemini/gemini-3-pro-preview"    
  export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="gemini/gemini-3-pro-preview"
  echo "环境变量已设置为 LiteLLM 配置，正在启动Claude Code..."
  claude --dangerously-skip-permissions
}

Claude Code 全局变量自定义模型

修改claude配置文件 ~/.claude/settings.json 添加如下配置：

json

{
    "env": {
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key",
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
        "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
    }
}

该方式只能配置一个模型，无法同时配置多个厂商模型，无法在不同厂商之间切换。整个客户端全局生效。该方式的最佳实践是搭配第三方 Router 使用，如 litellm ，在使用时通过 /model 命令切换模型。

注意：如果同时配置了系统环境变量和 claude 全局变量，claude code 客户端全局变量会覆盖系统环境变量，会导致无法通过系统环境变量切换不同厂商模型。

使用第三方 Router 切换模型

安装claude-code-router 或 litellm 代理模型提供商访问, 可以在多个模型之间切换。该方式较为麻烦, 需自建模型代理服务。

Claude Code Router 搭建

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

litellm 搭建

查看安装步骤

IDE集成

以VSCode为例, 先安装Claude Code Vscode 插件。安装完成后, 点击设置（crtl+,）在用户设置中搜索 "Claude Code"

勾选：Disable Login Prompt 选项启动时禁用登录提示，如果采用了 Claude Code 客户端全局变量自定义模型，此时点击编辑器右上角 Claude Code 图标打开即可进行对话。

下面我们采用不污染全局变量的方式，采用vscode 全局配置来实现模型定义，这种方式配置值在vscode中生效。找到 claude code: Environment Variables 选项，点击Edit in settings.json ，添加如下配置：

json

// ......
"claudeCode.preferredLocation": "panel",
"claudeCode.disableLoginPrompt": true,
"claudeCode.selectedModel": "glm-4.7",
"claudeCode.allowDangerouslySkipPermissions": true,
// 重要配置如下：
"claudeCode.environmentVariables": [
    {
      "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN",
      "value": "you ai api key"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_BASE_URL",
      "value": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
    }
],
// .....

完成后保存即可。此时打开编辑器右上角 Claude Code 图标即可进行对话。终端命令依然可以采用系统环境变量切换模型。

参考资料

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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：

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
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：

使用 Google 账号登录 (Gemini Code Assist):
Gemini API 密钥
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：

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。
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

AI Coder Cli 原创 ​

Claude Code ​

前提条件 ​

安装 ​

配置环境 ​

【推荐】系统环境变量自定义模型 ​

Claude Code 全局变量自定义模型 ​

使用第三方 Router 切换模型 ​

IDE集成 ​

Google Gemin Cli ​

安装 ​

配置 ​

认证设置 ​

自定义命令 ​

Qwen Code ​

前提条件 ​

安装Qwen Code Cli ​

Qwen OAuth（推荐） ​

OpenAI 兼容 API ​

MCP Server配置示例 ​

GitHub Copilot CLI ​

安装 ​

启动 ​

使用 CLI ​

AI Coder Cli 原创

Claude Code

前提条件

安装

配置环境

【推荐】系统环境变量自定义模型

Claude Code 全局变量自定义模型

使用第三方 Router 切换模型

IDE集成

Google Gemin Cli

安装

配置

认证设置

自定义命令

Qwen Code

前提条件

安装Qwen Code Cli

Qwen OAuth（推荐）

OpenAI 兼容 API

MCP Server配置示例

GitHub Copilot CLI

安装

启动

使用 CLI