Claude Code镜像 完整使用指南

国内可用的Claude Code镜像 完整使用指南 产品概述 Claude Code是由Anthropic开发的下一代AI编程助手,基于Claude 4系列模型构建。这款工具专为编程而生,支持本地运行,能够理解代码库、执行命令、管理Git仓库,并支持Model Context Protocol (MCP)。用户可以通过自然语言与其交互,无需学习复杂的语法。 核心优势 先进的AI能力 基于Claude 4系列模型,提供业界领先的编程能力 支持Claude 4 Opus和Claude 4 Sonnet灵活切换,Sonnet成本仅为Opus的1/5 能够理解代码库结构,自动生成文档,智能编辑代码 本地集成能力 完全集成于命令行环境,无需额外学习成本 支持所有命令行工具,兼容CI/CD流水线和GitHub Actions 可直接操作本地工具,部署环境,设计工程架构 智能交互模式 提供交互模式和单次模式两种使用方式 支持自然语言描述需求,自动转换为具体代码实现 具备深入思考能力,适合处理复杂编程问题 官方地址与访问 国内唯一正版地址: https://gaccode.com GAC承担订阅用户的全部维护与售后服务 支持邀请功能,新用户注册可获得积分奖励 每天可重置一次积分,提供更多任务补给 安装与部署 Windows安装 详细安装方法可参考:Windows claude code 安装方法 Mac/Linux安装 详细安装方法可参考:Mac/Linux Claude Code 安装方法 API密钥配置 在GAC网站的API密钥选项卡中生成专属密钥 支持CI/CD流水线、GitHub Actions和本地开发 兼容官方@anthropic-ai/claude-code包 使用标准环境变量格式 计费模式 积分制度 采用订阅积分制,不限制使用设备数量 单次扣费根据请求字节数量计算,最高25积分 每天可重置一次积分,适应复杂任务需求 可访问配额与使用情况查看详细信息 成本优化 建议使用/compact命令压缩上下文以节省积分 推荐优先使用Claude 4 Sonnet模型,性价比更高 合理使用深入思考功能,避免不必要的积分消耗 更多计费信息请参考:Claude Code:计费与订阅 主要功能 IDE集成 支持VSCode和JetBrains IDE Linux/MacOS系统可自动安装插件 VSCode用户在内置终端唤起Claude Code即可自动配置 JetBrains用户需手动下载插件:Claude Code [Beta] - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace 更多IDE集成信息请参考:IDE integrations - Anthropic Git集成 支持自然语言操作Git仓库 提供工作树功能,创建隔离的编码环境 支持并行开发,不同工作树间完全独立 自动管理Git历史和远程连接 Git工作树详细说明可参考:git-worktree 图像处理 支持多种图像输入方式: ...

August 30, 2025 · AI小卖铺

顶级 AI 模型代码能力对决:自动寻路贪吃蛇实现大比拼

本文旨在通过一个具体的编程任务,横向评测当前顶尖 AI 大模型的代码生成与问题解决能力。我们要求多个主流 AI 模型完成一个带有自动寻路功能的 HTML 贪吃蛇游戏,并根据其最终实现效果和得分进行比较。 评测任务 为了保证公平性,所有参与评测的 AI 模型都收到了完全相同的指令: 请生成一个 HTML 版本的贪吃蛇游戏,具体要求如下: 画布大小:20x20 的标准网格。 核心功能:实现自动寻路算法,让蛇能够智能地寻找食物以获得尽可能高的分数。可以考虑结合多种算法。 运行方式:游戏启动后,蛇应立即开始自动移动和吃食物。 计分与展示:每吃掉一个食物得 1 分,分数需在游戏界面右上角实时显示。 游戏结束:游戏结束后,自动停止运行并最终展示得分。 技术细节:重点关注寻路算法的设计,并使用 requestAnimationFrame 来驱动蛇的移动。 参赛模型 本次评测挑选了以下几款备受关注的 AI 模型: GPT-5-Thinking Gemini 2.5 Pro Grok4 Claude Sonnet 4 DeepSeek-V3.1 (思考模式) Kimi-K2 Qwen3-235B-A22B-2507 (思考模式) Qwen3-Coder 各模型表现与分析 以下是各个模型在单次生成与运行后的表现,按最终得分降序排列。 Qwen3-235B-A22B-2507 (思考模式) 最终得分:80分 所用算法:广度优先搜索 (BFS) 简评:在本次评测中获得最高分。代码实现了有效的寻路逻辑,但存在一个 UI Bug,导致游戏区域的第 20 列格子被遮挡,未能完全显示。 Grok4 最终得分:79分 所用算法:A* 算法 简评:表现非常出色,得分紧随其后。其生成的代码最为简洁,没有任何多余的解释说明,直接输出了可运行的代码。 Qwen3-Coder 最终得分:67分 所用算法:A* 算法 简评:作为专为代码优化的模型,表现稳健。同样采用了经典的 A* 算法,取得了不错的成绩。 DeepSeek-V3.1 (思考模式) 最终得分:53分 所用算法:广度优先搜索 (BFS) 简评:同样使用了 BFS 算法。但其生成的代码存在一个 Bug,每次刷新后有一定概率在地图上同时生成两个食物,这是其他模型未出现的情况。 Claude Sonnet 4 最终得分:52分 所用算法:A* 算法 + 哈密顿路径 简评:结合了两种寻路策略,试图在全局路径和局部最优解之间取得平衡,但最终得分中等。 GPT-5-Thinking 最终得分:40分 所用算法:A* 算法 + 广度优先搜索 (BFS) 简评:结合了 A* 和 BFS 两种算法,但实际得分并不突出,表现中规中矩。 Gemini 2.5 Pro 最终得分:2分 所用算法:环形回路 简评:采用了一种非常独特的策略,即让蛇沿着预设的环形路径移动来覆盖整个地图。理论上这种方法可以吃完所有食物,但在实践中效率极低,运行了很长时间才得到 2 分。 Kimi-K2 最终得分:2分 所用算法:A* 算法 + 哈密顿路径 + 贪心算法 简评:尝试融合多种算法,但生成的代码较为混乱,即使经过手动修复和拼接后,运行效果依然不佳,最终得分很低。 综合排名与总结 排名 模型名称 最终得分 主要算法 备注 1 Qwen3-235B (思考模式) 80 BFS 存在 UI Bug 2 Grok4 79 A* 代码最简洁 3 Qwen3-Coder 67 A* 表现稳健 4 DeepSeek-V3.1 (思考模式) 53 BFS 存在食物生成 Bug 5 Claude Sonnet 4 52 A* + 哈密顿路径 - 6 GPT-5-Thinking 40 A* + BFS - 7 Gemini 2.5 Pro 2 环形回路 策略效率低下 8 Kimi-K2 2 A* + 哈密顿路径 + 贪心 代码质量较差 从本次评测结果来看,Qwen3-235B 和 Grok4 在解决这个具体的算法和工程问题上表现最为出色。大部分模型都倾向于使用 A* 或 BFS 这类经典的寻路算法,而 Gemini 2.5 Pro 的环形回路策略则是一个有趣的例外。 ...

August 30, 2025 · AI小卖铺

科技前沿观察:Grok 编码模型、AI 百强榜与量子革命

xAI 发布 Grok Code Fast 1:专为智能体编程而生的新模型 xAI 公司近期发布了一款专为智能体编程(Agentic Programming)打造的全新推理模型——Grok Code Fast 1。该模型以其轻量级架构、高速度和低成本为主要特点,现已在 GitHub Copilot、Cursor、Cline 等多个主流编程平台上免费开放使用。 轻量级架构与高性价比 Grok Code Fast 1 采用了 xAI 从头开始构建的全新轻量级模型架构,并结合了创新的加速服务效率优化,旨在为开发者提供高效且经济的编码辅助。 通过 xAI API 使用该模型的定价极具竞争力: 输入 Token:$0.20 / 百万 输出 Token:$1.50 / 百万 缓存 Token:$0.02 / 百万 性能与应用 Grok Code Fast 1 在全栈开发中表现出色,尤其擅长处理 TypeScript、Python、Java、Rust、C++ 和 Go 等主流编程语言。xAI 团队在训练过程中,将终端用户的满意度作为首要目标,并通过真实世界的人类评估来衡量模型性能。开发者社区普遍认为,该模型响应快速、运行可靠且成本低廉,非常适合日常编程任务。 最佳实践与使用技巧 为了充分发挥 Grok Code Fast 1 的潜力,官方给出了以下几点建议: 提供详尽的上下文:虽然多数工具会自动收集上下文,但明确指定代码上下文能获得更优结果。例如,与其模糊地说“优化错误处理”,不如具体说明:“请参考 @errors.ts 文件中的错误定义,为 @sql.ts 中的查询添加相应的错误处理逻辑。” 设定明确的目标与要求:避免使用模糊的提示词。例如,将“创建一个食物追踪器”具体化为“创建一个食物追踪器,当我输入食物时,它能按营养素分类显示每日卡路里消耗。我需要既能看到概览,也能获得宏观趋势。” 利用高效率持续迭代:Grok Code Fast 1 的高效率和低成本(据称速度是其他主流智能体模型的 4 倍,成本仅为其 1/10),让开发者可以快速、经济地测试和迭代复杂的想法。 分配智能体式任务:该模型更适合执行智能体风格的连续任务,而非一次性查询。它擅长不知疲倦地为你寻找答案或实现所需的代码更改。 技术细节与社区反馈 Grok Code Fast 1 是一个推理模型,在流式模式下,它会通过 chunk.choices[0].delta.reasoning_content 暴露其“思考”轨迹。模型原生支持工具调用(Tool Calling),官方建议使用原生调用以获得最佳性能,避免因使用基于 XML 的工具调用而影响表现。 ...

August 30, 2025 · AI小卖铺

AI 技术与实践精选:从提示词工程到智能体开发

本文汇集了关于人工智能(AI)在编程、提示词工程、应用实践及行业发展等方面的深度思考与实战精华。内容涵盖从基础概念辨析到高级 AI 智能体(Agent)构建的宝贵经验,旨在为开发者、产品经理和 AI 爱好者提供一份全面的参考。 一、AI 编程与软件开发变革 AI 正在深刻改变软件开发的全流程,从编码、设计到维护,都涌现出新的模式与挑战。 关于 AI 编程的争议与思考 手写代码 vs. Prompt 生成:当前存在一种观念,认为使用 AI 通过 Prompt 生成代码是更高级、更高效的生产方式,而传统的手动编码则显得落后。 理性看待 AI 编程的“蜜月期”:初次使用 AI 高效完成任务时,容易产生 AI 无所不能的错觉。然而,我们应理性认识到,AI 带来的变革虽然迅猛,但并非颠覆一切。软件开发与产品设计的核心逻辑依然重要,我们可能正站在认知曲线的“愚昧之巅”。 Vibe Coding 与传统开发的类比:Vibe Coding 就像玩老虎机,投入代币(Tokens),拉动拉杆,结果可能中大奖,也可能一无所获。这形象地描述了当前 AI 编程中结果的不确定性。 AI 时代的开发流程:传统开发中“先设计再编码”与“先实现再重构”的争论,在 AI 编程时代有了新的答案。AI 让快速实现原型变得简单,使得迭代和重构的成本大大降低。 AI 编程工具与实践 Claude Code 的强大之处:其核心优势在于强大的基础模型(如 Claude Sonnet 和 Opus),这些模型在编程和 Agent 能力上表现卓越。此外,Anthropic 技术团队在 Code w/ Claude 大会上分享了其最佳实践。 项目实战:两小时构建翻译智能体:通过深度体验 Claude Code,可以在不编写一行代码的情况下,用两小时构建一个功能完善的翻译智能体。它可以处理文本、网址或本地文件,自动提取内容并完成翻译。 敏捷开发仍是最佳实践:无论是传统编程还是 Vibe Coding,最佳实践依然是敏捷(Agile)的迭代开发模式,而非试图一次性生成一个庞大、无法运行和维护的半成品。 AI 结对编程案例:Cloudflare 开源的 Workers OAuth 2.1 Provider 框架项目,完全是与 Claude Code 结对编程完成的。这个案例证明,AI 能够胜任复杂的编程任务,即使最初的代码不完美,也能通过有效沟通快速修复。 维护性挑战:尽管可以使用 Claude 4 在两天内开发出一个复杂的视频编辑器,但这类完全由 AI 生成的复杂系统,后续的维护工作可能极其困难,几乎无法进行。 Codex 评测:与需要开发者结对编程的“实习生”AI(如 Cursor)不同,Codex 更像是“外包员工”。你只需分配任务并验收成果,不合格便可让其重做,直至满意。 Firebase Studio 初体验:Google 推出的在线 AI 开发平台 Firebase Studio 功能强大,其交互设计在某些方面甚至优于 v0.dev,支持两种主要的交互方式并可自由切换。 开发者如何应对变革 提升系统架构能力:随着 AI 编码能力的增强,对程序员编写具体代码的要求可能降低,但对系统架构能力的要求会更高。人类需要负责任务拆解、理解业务全局,这是 AI 目前难以替代的。 未来还需要学习编程吗?:一个引人深思的问题是,如果未来 AI 在编码和系统设计上全面超越人类,我们是否还有必要学习这些技能?这涉及到程序员和架构师的职业前景以及未来软件架构的演变。 二、提示词工程与上下文工程 精确地指导 AI 是发挥其潜力的关键。“提示词工程”和“上下文工程”是其中的核心技术。 ...

August 30, 2025 · AI小卖铺

使用 Gemini API 生成和编辑图像:一份实践指南

Gemini API 现已支持强大的图像生成功能,其模型 gemini-2.5-flash-image-preview(也被称为 Nano Banana)允许用户通过对话方式创建和处理视觉内容。你可以结合文本、图像或两者来与模型交互,实现前所未有的创作控制力。 核心功能包括: 文本到图像 (Text-to-Image):根据简单或复杂的文本描述生成高质量图像。 图像编辑 (Image + Text-to-Image):提供一张现有图像,并用文本指令来添加、移除或修改其中的元素,调整风格或色彩。 图像合成与风格迁移 (Multi-image to Image):利用多张输入图像合成一个新场景,或将一张图像的艺术风格应用到另一张上。 迭代式优化:通过连续对话逐步微调图像,直至达到理想效果。 高保真文本渲染:在图像中精准地生成清晰、可读且位置合理的文本,非常适合制作徽标、图表和海报。 所有通过此功能生成的图像都将包含 SynthID 数字水印。 文本到图像生成 (Text-to-Image) 这是最基础的用法,只需提供一段描述性的文本提示词,即可生成相应的图像。 以下代码演示了如何根据提示词“创建一张以 Gemini 为主题的高档餐厅中的‘纳米香蕉’菜肴图片”来生成图像。 Python from google import genai from PIL import Image from io import BytesIO # 需要先配置你的 API Key # genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") client = genai.Client() prompt = "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme" response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=[prompt], ) # 响应中可能包含文本和图像部分 for part in response.candidates[0].content.parts: if part.text is not None: print(part.text) elif part.inline_data is not None: # 将图像数据保存为文件 image_data = part.inline_data.data image = Image.open(BytesIO(image_data)) image.save("generated_image.png") print("图像已保存为 generated_image.png") JavaScript (Node.js) import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; import * as fs from "node:fs"; async function main() { // 需要先配置你的 API Key const genAI = new GoogleGenAI("YOUR_API_KEY"); const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-flash-image-preview" }); const prompt = "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"; const result = await model.generateContent(prompt); const response = result.response; const candidate = response.candidates[0]; for (const part of candidate.content.parts) { if (part.text) { console.log(part.text); } else if (part.inlineData) { const imageData = part.inlineData.data; const buffer = Buffer.from(imageData, "base64"); fs.writeFileSync("generated_image.png", buffer); console.log("图像已保存为 generated_image.png"); } } } main(); Go package main import ( "context" "fmt" "log" "os" "google.golang.org/api/option" "google.golang.org/genai" ) func main() { ctx := context.Background() // 需要先配置你的 API Key client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey("YOUR_API_KEY")) if err != nil { log.Fatal(err) } defer client.Close() model := client.GenerativeModel("gemini-2.5-flash-image-preview") prompt := genai.Text("Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme") resp, err := model.GenerateContent(ctx, prompt) if err != nil { log.Fatal(err) } for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts { if txt, ok := part.(genai.Text); ok { fmt.Println(txt) } else if data, ok := part.(genai.ImageData); ok { err := os.WriteFile("generated_image.png", data, 0644) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("图像已保存为 generated_image.png") } } } REST API (cURL) curl -s -X POST " \ -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents": [{ "parts": [ {"text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"} ] }] }' \ | grep -o '"data": "[^"]*"' \ | cut -d '"' -f4 \ | base64 --decode > generated_image.png 图像编辑 (图文到图像) 此功能允许你上传一张图片,并结合文本指令对其进行修改。 ...

August 29, 2025 · AI小卖铺

VS Code 安装与使用 GitHub Copilot 详尽指南

GitHub Copilot 是由 GitHub 与 OpenAI 联合开发的一款人工智能代码辅助工具。它以插件形式集成于 Visual Studio Code 等主流编辑器中,能够提供智能代码补全、根据注释生成代码、解释代码逻辑、生成单元测试等功能,极大地提升开发效率和代码质量。 与 ChatGPT 等通用聊天机器人相比,GitHub Copilot 的主要优势在于: 深度集成于 IDE:无需离开编辑器,即可在编码过程中直接获取代码建议、进行问答和调试,避免了在不同应用间切换和复制粘贴的繁琐操作。 感知项目上下文:Copilot 会分析当前项目的代码库,生成的代码建议与项目现有的编码风格、框架和依赖库高度契合,提高了代码的一致性和可维护性。 一、安装与配置 在开始之前,请确保你的电脑上已经安装了 Visual Studio Code。 1. 安装 Copilot 扩展 打开 VS Code,点击左侧边栏的 扩展 (Extensions) 图标。 在搜索框中输入 GitHub Copilot。 在搜索结果中,找到并安装 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat 这两个核心扩展。 !安装 Copilot 扩展 安装完成后,VS Code 的状态栏右下角会出现 Copilot 的图标。 2. 登录 GitHub 账号 Copilot 需要通过 GitHub 账号进行授权和激活。 点击状态栏右下角的 Copilot 图标,在弹出的提示中选择登录。 VS Code 会提示你使用 GitHub 账号进行授权。点击 “Sign in to GitHub”。 此时,浏览器将自动打开一个授权页面。请确保你已在浏览器中登录了 GitHub 账号。 在授权页面点击 “Authorize Visual Studio Code” 按钮,完成授权。 授权成功后,VS Code 会自动连接到你的 GitHub 账号。 ...

August 29, 2025 · AI小卖铺

Claude Code 快速入门指南

本指南将带你快速上手 Claude Code,一个 AI 驱动的编程助手,让你在几分钟内体验其强大的代码辅助功能。读完本指南,你将学会如何使用 Claude Code 来处理常见的开发任务。 准备工作 在开始之前,请确保你已准备好以下环境: 一个终端或命令行工具。 一个需要处理的代码项目。 一个 Claude.ai 账户(推荐)或 Anthropic Console 账户。 安装与登录 步骤 1:安装 Claude Code 你可以选择以下任意一种方式进行安装。 使用 NPM 安装 如果你的环境中已安装 Node.js 18 或更高版本,执行以下命令: npm install -g @anthropic-ai/claude-code 原生安装(Beta) 你也可以尝试使用新的原生安装方式。 macOS / Linux / WSL: curl -fsSL claude.ai/install.sh | bash Windows PowerShell: irm | iex 步骤 2:登录账户 安装完成后,你需要登录账户才能使用 Claude Code。在终端中输入 claude 启动交互式会话时,系统会引导你登录: claude /login 你可以使用以下两种账户类型之一登录: Claude.ai 账户:订阅制计划,推荐日常使用。 Anthropic Console 账户:通过预付费点数使用 API。 登录成功后,你的凭据将被保存在本地,无需重复登录。如果你需要切换账户,可以再次使用 /login 命令。 ...

August 29, 2025 · AI小卖铺

ChatGPT Plus 支付被拒?2025 年最全解决方案

ChatGPT Plus 订阅支付失败已成为一个普遍难题。根据对超过 12000 个用户案例的分析,部分地区的支付拒绝率高达 65%,其中 89% 的失败源于技术原因。本文将基于最新数据,为不同地区的用户提供精准的解决方案。 支付失败的技术根源:Stripe 风控机制 ChatGPT Plus 的支付系统构建于 Stripe 之上,其严苛的风险控制机制是导致支付失败的核心。Stripe 的风控算法对以下几类因素极为敏感: 地理位置不匹配:支付 IP 地址与银行卡归属地不一致。 历史交易记录缺失:全新的、缺乏国际交易记录的卡片。 浏览器指纹异常:浏览器环境、语言、时区等信息被风控系统标记为高风险。 支付行为模式偏差:短时间内频繁更换卡片或 IP 地址进行尝试。 这些规则导致了显著的地区性支付成功率差异。例如,美国本土用户的成功率超过 95%,而亚洲地区用户的成功率仅为 35% 至 70%。 支付失败原因分布 根据我们的数据统计,支付失败的主要原因如下: 失败原因 占比 主要影响地区 解决难度 地理位置不匹配 34.2% 中国大陆、东南亚 中等 银行风控拦截 28.7% 全球 较高 卡片类型限制 15.3% 中国、印度 低 IP 地址被标记 12.8% VPN 用户 中等 浏览器指纹异常 6.1% 技术用户 低 其他技术问题 2.9% 随机 不定 分地区支付解决方案 不同地区的用户面临的支付障碍各不相同,需要采取针对性的策略。 中国大陆用户方案 中国大陆用户的支付成功率相对较低(约 23%),主要障碍包括外汇管制、部分银行对订阅服务的限制以及 Stripe 对特定 IP 的严格过滤。 ...

August 29, 2025 · AI小卖铺

Codex CLI 使用指南

Codex CLI 是 OpenAI 推出的一款开源编码助手,它能够在你的本地计算机上读取、修改并运行代码,帮助你更快地构建功能、修复错误以及理解陌生的代码库。你可以在 GitHub 的 openai/codex 仓库中找到其源代码。 安装 你可以通过首选的包管理器进行安装: # 使用 npm 安装 npm install -g @openai/codex # 在 macOS 上也可以使用 Homebrew 安装 brew install codex 快速上手 安装完成后,在终端运行以下命令即可启动: codex 我们推荐你登录自己的 ChatGPT 账户来使用 Codex,它已包含在 Plus、Pro、Team、Edu 或 Enterprise 等订阅计划中。你也可以使用 API 密钥进行身份验证,但这需要额外的配置。 核心用法 Codex CLI 在一个交互式的终端界面中运行。你可以向它下达任何指令,它会读取你的代码库、进行编辑并执行相关命令。你还可以通过提示词(包括图像输入)轻松地引导它的工作流程。 审批模式 为了确保安全,Codex CLI 设计了不同的审批模式。默认模式功能强大且相对安全: 自动模式 (Auto):这是默认模式。在此模式下,Codex 可以在当前工作目录中自动读取文件、进行编辑和运行命令。但是,当它需要访问工作目录之外的文件或进行网络连接时,会请求你的批准。 只读模式 (Read Only):如果你只想与 Codex 对话或在动手前进行规划,可以使用 /approvals 命令切换到此模式。 完全访问模式 (Full Access):在此模式下,Codex 可以不受限制地读取文件、编辑代码、运行命令并访问网络,且无需任何批准。请谨慎使用此模式。 模型与推理 我们推荐使用 GPT-5 模型来获得最佳的编码体验。默认的推理级别是 medium(中等),对于复杂任务,你可以通过 /model 命令将其升级到 high(高)。 ...

August 29, 2025 · AI小卖铺

Karpathy 的 AI 编程指南:代码后稀缺时代的工具分层与心法

Andrej Karpathy 近日分享了他关于 AI 辅助编程的最新思考与工作流。他认为,在当前大模型能力已达到博士级水平的背景下,编程的核心问题正在发生变化。当代码可以被低成本地生成和抛弃时,我们应该如何最大化 AI 的辅助价值?“写代码”和“删代码”哪个更重要? Karpathy 提出了一套分层式的工具使用哲学,旨在整合不同工具的优势,以应对不同层级的编程任务。 工具分层与使用哲学 核心理念是,不应执着于寻找单一的“完美”工具,而应根据任务的复杂度和性质,灵活地组合使用多个工具。 日常主力:Cursor (Tab 自动补全) 这是 Karpathy 日常工作中使用频率最高的模式,约占其编程时间的 75%。 高效沟通:通过在代码的正确位置编写代码块或注释,可以非常高效地向 AI 传达任务意图和上下文。这种“人类起草,AI 补全”的方式,其信息传递效率远高于纯粹的自然语言对话。 高亮修改:另一种高阶用法是高亮选中一段代码,然后指令 AI 对其进行特定修改。 缺点:需要在使用过程中频繁地手动开关 Tab 自动补全功能,以避免不必要的干扰。 重型武器:Claude Code / Codex 对于功能明确、可直接描述的大块代码生成任务,Karpathy 会使用像 Claude Code 或 Codex 这样的工具。 适用场景: 新领域探索:在接触不熟悉的领域(如 Rust、SQL 命令等)时,这类工具能够快速生成基础代码,实现“凭感觉编程”。 一次性代码:在编写一次性的实用工具或调试代码时非常有用。例如,为了定位一个特定 bug,AI 可以迅速生成上千行详尽的可视化代码,待问题解决后,这些代码可以被毫无负担地删除。 主要问题:缺乏“代码品味” Karpathy 指出,这类工具生成的代码虽然能完成任务,但往往不够“优美”,缺乏良好的代码品味。具体表现为: 防御性过强:频繁滥用 try/catch 结构。 过度抽象:将简单的逻辑复杂化。 代码臃肿:使用冗长的嵌套 if-then-else 结构,而不是更简洁的列表推导或单行表达式。 代码重复:倾向于复制代码块,而不是创建可复用的辅助函数。 此外,他尝试让 AI 在写代码的同时进行教学解释,但效果不佳——AI 似乎只想“埋头写代码”,而不愿意解释过程。 终极防线:GPT-5 Pro 当面对最棘手、最微妙的问题时,Karpathy 将 GPT-5 Pro 视为最后的防线。 攻克顽固 Bug:它能够定位其他工具甚至人类都无法解决的细微 bug。Karpathy 举例说,曾有几次,他和 Cursor、Claude Code 团队被一个 bug 卡了十几分钟,但将所有上下文信息复制给 GPT-5 Pro 后,它在十分钟的思考后成功找到了问题的根源。 深度分析与研究:GPT-5 Pro 在挖掘生僻文档、论文资料方面表现出色。Karpathy 也用它来处理更复杂的任务,例如: 就如何优化代码抽象征求建议。 围绕特定主题进行完整的文献综述。 迎接“代码后稀缺时代” Karpathy 的工作流背后,是一个核心概念的转变——我们已经进入了**“代码后稀缺时代”**。 ...

August 28, 2025 · AI小卖铺