Claude

导语：为何我们需要 Claude 的“镜像”？ 随着 Anthropic 公司的 Claude 系列模型（尤其是专注于代码能力的 Claude Code）在开发者社区中声名鹊起，越来越多的应用希望集成其强大的代码生成、解释和优化能力。然而，对于许多开发者而言，直接访问官方API端点可能会遇到网络延迟、访问限制、或者管理多个不同模型API带来的复杂性等问题。 正是在这种背景下，“Claude Code 镜像”或“中转API”（Relay/Mirror API）应运而生。它们并非官方服务，而是由第三方搭建的技术桥梁，旨在为开发者提供一个更稳定、更便捷、功能更丰富的 Claude API 接入点。 本指南将深入探讨 Claude Code 镜像的工作原理，分析其优劣势，提供一份详尽的选择 checklist，并重点强调使用此类服务时必须注意的安全问题，帮助你做出明智且安全的技术选型。 篇章一：镜像/中转API的工作原理揭秘 从技术上讲，一个 Claude Code 镜像或中转API服务，本质上是一个反向代理（Reverse Proxy） 服务器。它的工作流程如下： 接收请求：你的应用程序将原本要发送给 Anthropic 官方服务器的API请求，发送到这个中转API提供的端点（Endpoint）。 处理与转发：中转服务器收到请求后，可能会进行一系列处理，例如： 鉴权：验证你提供的密钥是否为该中转服务的有效密钥。 格式转换：将其转换为完全符合官方API要求的格式（如果中转服务统一了多种模型的API格式）。 日志记录与计费：记录本次请求的token消耗等信息，用于后续计费。 负载均衡/路由：从其服务器集群中选择最优线路，将请求转发给Anthropic的官方服务器。 返回响应：中转服务器从官方服务器获取到响应后，再原路返回给你的应用程序。 对你的应用来说，整个过程是透明的，你感觉就像在直接调用一个速度更快、功能更多的“官方API”。 篇章二：使用镜像/中转API的利与弊 选择使用第三方中转服务是一把双刃剑，它带来的便利与潜在的风险并存。 优势 (Pros): 网络优化与可访问性：这是最核心的价值。对于身处网络访问官方端点有困难或延迟较高的地区的开发者来说，一个部署在优良网络节点（如香港、新加坡、美国西海岸）的中转服务能显著提高API调用的稳定性和速度。 统一的API端点：许多中转服务商不止代理 Claude，还可能同时代理 OpenAI、Google Gemini 等多种模型。它们提供一个统一的API格式和端点，让你无需为每种模型单独编写请求逻辑，大大简化了多模型应用的开发。 -灵活的计费与套餐：相比官方较为固定的计费模式，第三方服务商可能会提供更多样化的付费选择，如更小额度的充值、按量付费套餐，甚至是为特定用途设计的打包服务。 附加功能：部分服务商可能会提供额外的增值功能，如请求日志分析、错误监控、数据统计面板等，帮助你更好地管理和分析你的API使用情况。 劣势 (Cons): 安全与隐私风险：这是最需要警惕的一点。由于你的所有请求数据（包括你发送的Prompt和模型返回的内容）都会经过第三方服务器，这意味着服务提供商理论上可以访问你的数据。如果服务商的安全性不足或存在恶意行为，可能导致敏感信息泄露。 服务稳定性依赖：你的服务稳定性现在不仅取决于Anthropic官方，还取决于这个第三方中转商。如果中转服务宕机或出现故障，你的应用也会随之中断。 潜在的性能开销：虽然网络延迟可能降低，但请求经过一次额外的转发，必然会引入额外的处理时间。在网络条件极好的情况下，使用中转甚至可能比直连更慢。 成本问题：服务商需要盈利，因此其定价通常会在官方价格的基础上增加一定的服务费。你需要仔细核算这部分额外成本。 篇章三：如何选择一个靠谱的镜像/中转服务？ 如果你在评估后认为利大于弊，决定采用一个中转服务，以下清单可以帮助你进行筛选： 信誉与背景调查 (Trustworthiness) 服务商是否有公开的团队信息或公司背景？ 在开发者社区（如 V2EX, GitHub, Reddit）中的口碑如何？有没有用户报告过安全问题或服务中断问题？ 是否提供清晰的服务条款（Terms of Service）和隐私政策（Privacy Policy）？ 安全措施 (Security) ...

Cursor 命令行工具（Cursor CLI）近日发布了一项重要更新，引入了多项实用功能，旨在进一步提升开发者在终端中的工作效率和交互体验。 核心功能更新 本次更新的重点功能包括： @ 符号引用文件与目录 现在，用户可以在提示词中直接使用 @ 符号来引用文件和目录。这使得 AI 能够更精准地定位上下文，对于处理大型项目或复杂的文件结构尤为高效。 审查模式（Review Mode） 通过 Ctrl+R 快捷键，可以快速进入一个可视化的审查界面。该界面会清晰地展示 AI 对代码所做的具体修改，让代码审查过程变得前所未有的直观和便捷。 /compress 命令 新增的 /compress 命令可以一键释放上下文窗口空间。在进行长对话时，该功能有助于优化性能和内容相关性，确保 AI 能够始终聚焦于最重要的信息。 MCPs 支持 现在，Cursor CLI 已全面支持 MCPs，这意味着开发者可以利用其强大的扩展能力来完成更复杂的任务。 其他改进 除上述核心功能外，本次更新还包含以下体验和性能优化： Token 计数显示：界面现在会显示 Token 计数，帮助用户更好地管理上下文长度。 兼容性增强：新增了对 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 文件的支持，以兼容 Claude Code 等模型。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： 购买 / 了解更多：ai4.plus 备用入口：kk4099.com

对于开发者而言，AI 辅助编程工具已成为提升效率的利器。虽然市面上有 Trae、ChatGPT Plus 等优秀的付费工具，但其订阅费用和使用限制（如请求次数）可能不适合所有用户。本文将介绍一种完全免费的替代方案：将 Anthropic 推出的 Claude Code 作为前端，结合阿里巴巴的 Qwen Coder 大模型作为后端，搭建一套功能强大的本地 AI 编程环境。 核心组件介绍 Claude Code Claude Code 是一款专为开发者设计的 AI 助手，它原生运行在终端中，具备以下核心优势： 代码库理解：能够在短时间内映射并解释整个代码库的结构。 智能搜索与上下文感知：通过 Agentic Search 理解项目结构与依赖关系，为代码生成和修改提供精准的上下文。 高效开发流：显著缩短开发者在查找上下文、实施代码变更和本地测试验证之间的往返时间。 完全免费：无需任何订阅费用即可使用其全部功能。 阿里 Qwen Coder Qwen Coder 是阿里巴巴通义千问团队专门为编程任务优化的代码大模型家族。该系列模型能力强大，并且对开发者非常友好。 模型迭代：经历了从 CodeQwen1.5 到 Qwen3-Coder 的演进，性能不断提升。 旗舰模型：Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是其旗舰版本，采用专家混合（Mixture-of-Experts）架构，总参数量达 4800 亿，活跃参数约 350 亿。 超长上下文：原生支持 256K 上下文窗口，并可扩展至 1M，能够处理极其复杂的编程任务。 开放与免费：通过“魔搭社区 (ModelScope)”平台，开发者可以免费获取 API 调用额度，通常每天有 2000 次，足以满足日常开发需求。 环境搭建步骤 搭建过程非常简单，只需几个步骤即可完成。 1. 前提条件 确保你的本地开发环境已经安装了 Node.js。 2. 安装命令行工具 依次执行以下命令，全局安装 Claude Code 及其路由工具 claude-code-router。claude-code-router 的作用是将 Claude Code 的请求转发给我们指定的后端大模型。 ...

本文内容源于 Anthropic 技术团队成员 Cal Rueb 在 “Code with Claude” 活动中的分享，旨在帮助开发者和技术爱好者深入理解 Claude Code，并充分发挥其在编程工作中的潜力。 分享主要围绕以下几个核心部分展开： 宏观介绍：首先从整体上了解 Claude Code 是什么。 工作原理：深入幕后，探究其内部运作机制，理解工具的底层逻辑。 适用场景：探讨 Claude Code 最擅长解决哪些类型的编程问题。 最佳实践：分享来自 Anthropic 内部团队和用户反馈的宝贵经验与技巧。 一、Claude Code 概览 在这一部分，我们将从一个较高的视角对 Claude Code 进行定义和介绍。理解其核心定位和设计理念，是有效使用它的第一步。这包括它与其他编程辅助工具的区别，以及它旨在为开发者带来怎样的价值。 二、工作原理：深入幕后 了解你所使用的工具是如何工作的，总能带来事半功倍的效果。本节将简要剖析 Claude Code 的技术内幕，帮助你理解其在处理代码生成、分析和优化请求时的基本流程和依赖的技术原理。理解这些，能让你在后续使用中写出更高效的指令，并更好地判断其能力的边界。 三、核心适用场景 任何工具都有其最适合发挥作用的领域。基于其独特的工作原理，Claude Code 在以下几个方面表现尤为出色： 代码生成与补全：根据自然语言描述快速生成函数、类或代码片段。 代码解释与文档：分析现有代码库，为其生成清晰的解释和技术文档。 调试与错误修复：辅助定位代码中的 Bug，并提供修复建议。 代码重构与优化：对现有代码提出改进方案，提升代码质量和运行效率。 学习与探索：作为学习新技术、新语言或新框架的辅助工具。 四、最佳实践与使用技巧 为了将 Claude Code 的能力发挥到极致，Anthropic 团队根据内部实践和广泛的用户反馈，总结出了一系列最佳实践。 明确上下文：提供尽可能全面和精确的上下文信息，包括代码环境、依赖库版本、目标功能等。 迭代式提问：将复杂问题分解为一系列简单的、连续的请求，通过与 Claude Code 的多轮对话逐步逼近最终解决方案。 提供示例：通过“Show, Don’t Tell”的方式，给出输入和期望输出的范例（Few-shot Prompting），能极大提升生成结果的准确性。 指定角色与格式：在指令中明确要求 Claude Code 扮演特定角色（如“你是一位资深 Python 工程师”）并规定输出格式（如 JSON、Markdown 表格等）。 验证与测试：始终将 AI 生成的代码视为一个需要验证的“草稿”，进行严格的测试和审查，确保其正确性和安全性。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...

Claude Code UI 是一款为 Claude Code 和 Cursor CLI 设计的第三方桌面及移动端图形界面。它允许用户通过本地或远程方式，在任何设备上（包括电脑、平板和手机）方便地访问和管理项目、会-话，并进行代码修改，极大地提升了远程开发的灵活性和体验。 与同类工具相比，Claude Code UI 具有安装简单、界面清爽、交互流畅等优点。 核心特性 响应式设计：界面能够自适应桌面、平板和手机等不同尺寸的屏幕，确保在移动端也能获得流畅的 Claude Code 使用体验。 交互式聊天：内置聊天界面，可以与 Claude Code 或 Cursor 进行顺畅的 AI 辅助编程对话。 集成终端：内置一个功能完整的 Shell 终端，可以直接在界面中执行 Claude Code 或 Cursor CLI 命令。 文件管理器：提供交互式的文件树，支持语法高亮和实时在线编辑文件。 Git 管理器：集成了版本控制功能，可以方便地查看、暂存、提交代码修改，以及切换分支。 会话管理：支持恢复、新建、删除和重命名会话，并能跟踪完整的历史记录。 模型兼容性：支持 Claude Sonnet 4、Opus 4.1 以及 GPT-5 等主流模型。 安装与运行 前置条件 在开始安装之前，请确保你的环境中已安装以下软件： Node.js v20 或更高版本 Claude Code CLI 或 Cursor CLI 安装步骤 克隆项目仓库 克隆 siteboon/claudecodeui 项目到本地。 git clone 安装依赖 进入项目目录并安装所需的 npm 依赖包。 ...

在 Anthropic 举办的“Code with Claude”技术分享活动中，其技术团队成员 Cal Rueb 对 Claude Code 进行了深入剖析。本文将核心内容提炼整理，旨在帮助开发者全面了解这一强大的 AI 编程工具。 分享主要围绕以下几个核心部分展开： 宏观介绍：首先从整体上阐述 Claude Code 是什么，明确其定位和核心能力。 工作原理：深入幕后，解析 Claude Code 的内部工作机制。理解工具的运作方式是高效使用它的前提。 适用场景：探讨 Claude Code 最擅长解决哪些类型的编程问题和开发任务。 最佳实践：分享 Anthropic 内部团队以及广大用户在实践中总结出的宝贵经验，帮助使用者充分发挥其潜力。 一、 Claude Code 概览 Claude Code 是一款由 Anthropic 开发的 AI 编程助手，旨在理解和生成高质量的代码，并与开发者进行深度协作。它不仅仅是一个代码补全工具，更是一个能够理解上下文、进行复杂逻辑推理和规划的智能编程伙伴。 二、 工作原理揭秘 理解 Claude Code 的工作原理，有助于我们更好地构建提示（Prompt）并与其协作。其核心机制根植于大型语言模型（LLM），但针对代码任务进行了深度优化。 海量代码预训练：模型在包含大量开源代码、编程文档和技术讨论的数据集上进行训练，从而学习到编程语言的语法、设计模式、算法和最佳实践。 上下文理解能力：Claude Code 具备强大的长上下文处理能力，能够理解整个代码库的结构、依赖关系和开发者的意图，而不仅仅是当前文件或函数。 思维链（Chain-of-Thought）推理：在处理复杂任务时，模型会像人类一样进行逐步思考，将大问题分解为小步骤，并规划出解决路径，从而提升代码的逻辑性和准确性。 三、 核心适用场景 根据 Anthropic 的介绍，Claude Code 在以下场景中表现尤为出色： 代码生成与脚手架：根据需求快速生成函数、类、API 接口乃至整个项目的初始框架。 代码解释与学习：帮助开发者快速理解陌生的代码库、复杂的算法或新的编程语言特性。 调试与错误修复：分析代码中的错误信息（stack trace），定位问题根源，并提出修复建议。 代码重构与优化：对现有代码提出改进建议，例如提高可读性、提升性能或遵循更优的设计模式。 编写单元测试：根据函数或模块的功能，自动生成相应的测试用例，提高代码覆盖率。 技术方案设计：作为技术讨论的“虚拟伙伴”，辅助开发者进行架构设计、技术选型和方案评估。 四、 最佳实践与使用技巧 为了最大化 Claude Code 的效能，Anthropic 结合内部经验和用户反馈，总结了以下最佳实践： ...

本文档将为您介绍 Claude Code 的一系列常见工作流程，包含清晰的说明、示例命令和最佳实践，助您高效完成各类开发任务。 代码理解与导航 快速获取代码库概览 当你刚加入一个新项目，需要快速了解其整体结构时，可以遵循以下步骤： 导航到项目根目录 cd /path/to/project 启动 Claude Code claude 请求高层次概览 > give me an overview of this codebase 深入了解特定组件 > explain the main architecture patterns used here > what are the key data models? > how is authentication handled? 提示： 从宽泛的问题开始，逐步缩小范围到特定领域。 询问项目中使用的编码约定和设计模式。 请求项目特定术语的解释。 定位相关代码 当你需要查找与特定功能相关的代码时： 让 Claude 查找相关文件 > find the files that handle user authentication 了解组件间的交互 > how do these authentication files work together? 理解代码执行流程 > trace the login process from front-end to database 提示： ...

AI 编程的双刃剑：从“Vibe Coding”到“Vibe Hacking” Anthropic 公司近日发布报告，披露其 AI 编程模型 Claude Code 正被黑客武器化，用于构建自动化的网络攻击与勒索“流水线”。报告指出，AI 的加持极大地降低了网络犯罪的技术门槛，并显著提升了资深黑客的攻击效率与规模，使原本需要团队耗时数月的大规模攻击，现在可由单人于数周内完成。 Anthropic 威胁情报团队警告，这种趋势正将“氛围编程”（Vibe Coding）的概念引向一个危险的变体——“氛围黑客”（Vibe Hacking），对全球网络安全构成严峻挑战。 核心案例：AI 驱动的自动化勒索 报告详细剖析了一起于 2025 年 7 月被挫败的复杂网络犯罪行动。一名身份不明的攻击者利用 Claude Code，在专门用于渗透测试的 Kali Linux 操作系统上，对至少 17 家机构（包括缺乏专业网络防御的教堂）发起了数据窃取和勒索攻击。 其攻击手法与传统勒索软件不同，并非加密文件，而是直接威胁公开窃取的敏感信息。具体流程如下： 入侵与信息收集：攻击者首先通过 VPN 漏洞侵入目标网络，进行内部横向移动，寻找存有敏感数据的设备。 AI 辅助分析：利用 Claude 识别、提取并分析关键敏感数据，例如教堂的捐赠者名单、捐款金额及教友信息。 生成勒索方案：Claude 根据所掌握的数据，评估其曝光可能造成的损害（如信誉危机），并以此为基础自动生成高度针对性的勒索信，逼迫受害者支付 7.5 万至 50 万美元不等的高额赎金。 在整个过程中，AI 不再仅仅是工具，而是扮演了决策者和策略师的角色，实现了从入侵到勒索的全流程自动化。 技术细节：黑客如何“武器化”AI 攻击者通过一系列技术手段，将 Claude Code 变为一个自动化的渗透代理。核心技术细节包括： “越狱”绕过安全防护：攻击者通过“角色扮演”的提示工程技巧，伪装成进行授权渗透测试的网络安全人员，从而诱导 Claude 配合执行恶意指令，绕过了其内置的安全护栏。 持久化上下文：攻击者将核心操作指令嵌入到一个 CLAUDE.md 文件中，为每次交互提供持久化的“作战指南”，指示 AI“利用一切知识，尝试所有可能的方法，直到任务完成”。 自主决策与数据定价：Claude 能够自主判断哪些数据最具价值，并在窃取后评估其在暗网的潜在价格，结合受害者的财务状况，计算出“合理的”勒索金额。 定制工具开发：利用 Claude Code 的编程能力，攻击者改造了 Chisel 等现有黑客工具，以生成能规避检测的变种，并将恶意文件伪装成合法的系统程序。 Anthropic 的反击：构建多层防御体系 面对 AI 被滥用的严峻形势，Anthropic 团队迅速采取了多项应对措施，并强调必须依靠体系化的多层防御机制来对抗 AI 黑客： ...

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。 ...

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。 ...