2月6日，OpenAI总裁Greg Brockman在X上公开发了一条面向全公司工程团队的帖子，设了一个deadline：到3月31日，任何技术任务，工程师的第一工具应该是agent，而不是编辑器或终端。

这是OpenAI对自己下的动员令。

如果只看这句话，你可能会觉得又是一条硅谷式的愿景声明。但接下来六周发生的事情表明，Brockman不是在喊口号。OpenAI的Coding Agent平台Codex，正在经历一轮罕见的产品冲刺，密度之高，节奏之快，甚至让一些长期关注AI编码工具的开发者开始重新审视自己的工具链。

与此同时，Codex在程序员群体中的热度和口碑也在肉眼可见地上升。

一切动作都指向“狙击”Anthropic 如日中天的Claude Code。

六周的疯狂迭代

拉一下时间线就能感受到这个节奏。

2月2日，Codex桌面App发布（macOS），OpenAI同时宣布向ChatGPT免费和Go用户开放Codex，所有付费用户的速率限制翻倍。

2月5日，GPT-5.3-Codex发布，OpenAI称它为”第一个帮助创造了自身的模型”。同一天，Anthropic发布Claude Opus 4.6。

2月12日，Codex-Spark发布，与AI推理硬件公司Cerebras合作，推理速度超过每秒1000 tokens。OpenAI的说法是，“当模型能力越来越强，交互速度就成了明确的瓶颈。”

2月14日，OpenClaw创始人Peter Steinberger宣布加入OpenAI。据Pragmatic Engineer报道，Steinberger用Codex编写了OpenClaw的全部代码，偏好长时间运行的agentic loop。Sam Altman在X上称他为“天才”，说他将“推动下一代personal agents”。

3月4日，Codex桌面App登陆Windows。

3月5日，GPT-5.4发布，是OpenAI第一个同时具备reasoning、coding和原生computer use能力的通用模型，在Codex和API中支持100万token上下文。

3月6日，Codex Security进入research preview。这是OpenAI推出的应用安全代理，前身为内测阶段的Aardvark，能够分析代码仓库、构建项目级威胁模型、在沙盒中验证漏洞并提出修复建议。过去30天的beta测试中，它扫描了超过120万次commits，发现792个critical级别漏洞和超过10000个高危问题，覆盖OpenSSH、GnuTLS、Chromium等重量级开源项目。误报率降低超过50%，噪音降低84%。

使用数据也在同步攀升。Sam Altman在X上确认，Codex的周活用户自年初以来增长超过三倍；Codex团队负责人Thibault Sottiaux（Tibo）告诉Pragmatic Engineer的Gergely Orosz，1月以来它的使用量增长了5倍，周活开发者超过100万。Tibo还在播客中提到，Super Bowl周日播出的Codex广告让系统几乎立即承受了巨大负载。

六周，七次重大产品动作，这成了OpenAI在产品上最激进的冲刺之一。

要理解这个节奏，一方面要看供给侧的变化。GPT-5系列模型的agent能力在过去几个月出现了质的飞跃，从上下文窗口、工具调用到长时间自主执行，模型本身的能力到了一个可以支撑Coding Agent这个产品形态的临界点。

另一方面，需求侧的信号同样强烈。据SemiAnalysis报道，Anthropic的Claude Code已经做出25亿美元的年化收入，占其企业收入的一半以上。Claude Code用真金白银证明了Coding Agent可以成为AI公司的核心收入引擎。对于估值据报已达数千亿美元的OpenAI来说，放弃这个赛道不是一个现实的选项。

根据SemiAnalysis的预测AnthropicARR增速一度超过OpenAI

时间点上的贴身肉搏也值得注意。GPT-5.3-Codex和Claude Opus 4.6在2月5日同一天发布。Codex Security和Claude Code Security几乎同期推出。这种节奏本身就是信号，两家公司正在把Coding Agent平台视为正面战场。

开发者开始从Claude Code的单一模式变成混合模式

在很长一段时间，Anthropic旗下的Claude Code看起来似乎已经没有了对手，用户对它的依赖变得越来越重。而OpenAI显然不想让Anthropic 这么舒服。在Codex的一通激进冲刺后，开发者社区的反应也开始发生一些变化。

过去一个月，Reddit和Hacker News上关于Codex和Claude Code的讨论，出现频率最高的词不是更好或替代，而是stacking。也就是说，越来越多的开发者不是在两者之间选择，而是同时使用。

Calvin French-Owen是一个典型案例。他是Segment联合创始人，曾在OpenAI参与Codex web产品的发布，同时也是Claude Code的深度用户。他在今年2月写的一篇博客里说，自己选择工具的核心标准是“我有多少时间，以及我想让它多自主地跑”。

他的日常工作流是用Claude Code做规划、编排终端和管理git操作，然后切到Codex做实际编码。他说Opus在跨上下文窗口的工作中效率更高，会同时启动多个子代理并行探索代码库；而Codex在长时间自主编码任务上更稳定。

Reddit上也出现了更具体的分工模式。有开发者详细描述了一个五段式workflow，先让Claude Code出计划，再让Codex review计划，然后由Claude实施，最后交给Codex做code review和QA迭代。还有人直接把Claude Code和Codex串成了一个CLI bridge，因为手动在两者之间复制粘贴太累了。

一篇社区分析总结了500多条Reddit评论后的结论，Claude Code在一组小样本盲测中胜率达到67%，质量更高；但Codex 20美元的套餐能编码一整天不断，而Claude Code同价位十几个prompt就用完了。“Claude Code质量更高但用不完，Codex稍弱但全天能用”，这是2026年3月开发者社区最真实的共识。

在Cursor官方的benchmark中，GPT系列整体领先其他模型。

开发者社区还流传着一个比喻来描述两者的气质差异，Claude像美国人，适合做充满创造力的探索和头脑风暴，Codex像德国人，代表极致的效率和专注执行。“它就像一条咬住骨头不放的狗，非常固执，会一直尝试直到解决问题。”

当然也有反面声音。Hacker News上有开发者说Codex对自己来说“每一项都比Claude Code差”，尤其是code review会制造看似合理但实际不存在的问题，他最后只把Codex用来复核Claude的产出。

但大方向已经很明确了，社区讨论正在从哪个更好就用哪个，变成两个都用，各占一个工位。

比的不再是benchmark，是谁是更实用的产品

只看模型benchmark，你不太容易理解Codex为什么起势。在SWE-Bench这类编码评测上，Claude Opus 4.6仍然领先。真正让Codex拉开差异的地方在别处，OpenAI正在围绕它构建一整套工程系统。

Orosz今年2月发表了一篇对Codex团队的深度报道。其中最引人注目的事实是，Codex超过90%的代码是由Codex自己编写的。Anthropic方面也有类似的说法，Claude Code的创建者Boris Cherny告诉Orosz，Claude Code的数据大致相当。

当然，这里的90%需要打个折扣理解，在一个成熟项目中，样板代码、测试用例、常规重构占了大量行数，核心架构决策仍然由人来做。但两家AI实验室都在用自己的coding 工具来编写自己的coding 工具，这种自举本身就说明了这些工具已经深度嵌入了日常工程流程。

Codex 的基本工作原理

Codex团队在工程组织层面走得更远。Orosz的报道描述了一种新的工作方式，Codex团队的典型工程师同时运行4到8个并行agent，分别处理feature开发、code review、安全审计、代码库理解、bug修复等任务。工程师的角色正在从写代码的人变成管理agent的人。

技术选型上，Codex CLI选择了Rust（Claude Code使用的是TypeScript）。团队负责人Tibo给出的理由不仅是性能和正确性，还有工程文化，选择Rust是为了给团队设定一个高工程标准，同时减少对npm依赖生态的依赖。他们甚至招募了Rust终端UI库Ratatui的维护者全职加入团队。

更值得关注的是分层代码审查机制。Codex团队训练了一个定制的code review模型，据Tibo说约9/10的评论能指出有效问题。审查分两层，非关键代码在AI review后可以直接merge，核心agent代码和开源组件仍然要求强制人工审查。这套机制的意义在于，审查本身开始分层了。

还有两个细节能说明Codex正在从工具走向系统。Codex可以运行自己的完整测试套件来测试自身；团队还设置了夜间巡检，让Codex自动扫描代码库并生成待审修复建议，工程师每天早上进公司时就有一批修复等着review。

一家名为Wonderful的AI开发公司的首席架构师在今年3月写了一篇文章，描述了他们四个月前禁止手动coding后的经验。他对两个工具的定位是，Codex是坐在房间后面戴耳机的工程师，默默读完你整个代码库15分钟才写第一行代码，Claude则更有产品感，更擅长判断什么感觉对。他们把Codex用于低延迟系统工作、实时语音管线、性能敏感代码，Claude则用于UI和前端。

从coding工具到Agent平台

拉远来看，Codex六周冲刺的方向指向一个更大的野心。

Peter Steinberger的加入是一个人事信号。他日常同时并行5到10个agent，加入OpenAI后的方向是下一代personal agents，不是coding工具。OpenAI正在用Codex作为agent战略的入口。

Codex Security则是另一个方向的延伸。当Codex从帮你写代码走向帮你审计安全，它的定位就已经变了。

GPT-5.4进一步加速了这个转变。作为OpenAI第一个具备原生computer use能力的通用模型，它在Codex中不仅能写代码，还能操作电脑、跨应用执行工作流。配合正在成型的插件/skills生态系统和企业级权限管理，Codex的轮廓越来越像一个AI原生的开发平台。

Codex团队在Every的播客中透露了他们眼中的下一个瓶颈，就是代码审查。

模型生成代码的速度已经远超人类review的速度，验证产出的正确性成了最紧迫的问题。他们已经在尝试让模型通过重现用户操作路径来“证明”修复有效，而不是让人类逐行读代码。

这些野心和Claude Code已经越来越清楚的发展方向有很多重合，在从Claude Code那里迅速抢走了一些用户和使用场景之后，Codex的势头正在起来。回到Greg Brockman 2月6日的那条帖子。他设的deadline是3月31日，目前距离deadline还有两周多，而从过去六周的节奏来看，Codex的冲刺还远没有结束。

OpenAI把曾经在模型上呈现出的狠劲儿和卷王的气质，都放到了Codex上，接下来它和Claude code之间短兵相接的故事，会更精彩了。

本文将带各位读者一步步完成Claude Code的安装，并通过“魔改”配置解锁第三方端点支持，让你摆脱官方的限制，实现更灵活的 AI 编程体验。

一、环境准备：安装 Node.js

Claude Code 依赖 Node.js 环境，首先需要确保你的系统已正确安装 Node.js。

1.下载

访问 Node.js 官网 (https://nodejs.org/en/download)，下载适合你操作系统的版本。

2.验证安装

安装完成后，打开PowerShell (Windows) 或终端 (macOS/Linux)，输入以下命令检查版本，出现版本号即表示成功。

node -v

npm -v

二、安装Claude Code

截止本文发布的时候，最新版本2.1.19已经放弃了npm安装方式，所以通过npm安装的后续也不再自动更新。如果你以前是通过npm安装的，可以通过官方的命令升级成最新的原生版本。

claude install

最新的原生版本的安装方式大家根据自己的系统选择对应的命令即可（记得开启科学上网）。

# Mac用户

brew install claude-code

# Linux用户

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell用户

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

查看版本号

Claude –version

三、开启第三方端点配置

这是最关键的一步。默认情况下，最新版的Claude Code 仅支持官方模型。我们需要手动创建配置文件来通过“验证门槛”并开启第三方模型支持。此步骤包含两个部分的配置：

1.key类型配置

我们需要在 .claude文件夹中创建一个config.json文件。文件路径如下：

Windows:

C:\Users\你的用户名\.claude\

macOS/Linux:

~/.claude/

文件内容如下：

{

“primaryApiKey”: “any-string-is-ok-here”

}

快速创建命令 (PowerShell)： 你也可以直接复制以下命令在 PowerShell 中运行，一键创建该文件：

$path = “$HOME\.claude”; if (!(Test-Path $path)) { New-Item -ItemType Directory -Path $path -Force }; Set-Content -Path “$path\config.json” -Value ‘{“primaryApiKey”: “any-string-is-ok-here”}’

macOS/Linux 命令：

mkdir -p ~/.claude && echo ‘{“primaryApiKey”: “any-string-is-ok-here”}’ > ~/.claude/config.json

2.跳过官方引导流程

旧版本不需要此步骤，但新版必须配置，否则启动时会强制要求登录官方账号，无法使用第三方模型。我们需要在用户主目录下修改或创建 .claude.json 文件（注意文件名前面有个点），添加hasCompletedOnboarding字段。配置内容如下：

{

“hasCompletedOnboarding”: true

}

快速设置命令 (PowerShell)： 使用 Node.js 脚本一键写入：

node –eval ”

const homeDir = os.homedir();

const filePath = path.join(homeDir, ‘.claude.json’);

if (fs.existsSync(filePath)) {

const content = JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, ‘utf-8’));

fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({ …content, hasCompletedOnboarding: true }, null, 2), ‘utf-8’);

} else {

fs.writeFileSync(filePath, JSON.stringify({ hasCompletedOnboarding: true }), ‘utf-8’);

}”

四、通过插件接入第三方模型

为了更方便地管理和切换配置，推荐使用 VS Code 配合特定插件进行操作。

1.安装 Claude Code Yolo 插件

打开 VS Code，在扩展市场搜索并安装 Claude code yolo（请搜索全称）。这个魔改版插件允许在 UI 界面中直接配置第三方模型参数。

安装完成后，VS Code 右上角会出现一个 Claude 图标。点击它即可启动 Claude Code 终端。

2. 配置第三方模型

启动后，在 Claude Code 输入框中输入 /，选择 API configuration (或类似 Config 选项)，进入配置界面。

以 DeepSeek 为例：

1. 前往DeepSeek开放平台(https://platform.deepseek.com/api_keys)申请 API key。

2.在配置界面填入参数：

BASE_URL：API地址后面加上anthropic

Token：刚才申请的 API Key

Mode/Model：deepseek-chat

3.将任务模式 可以切换为 Ask before edits (编辑前询问)，以确保代码修改受控。

4.输入任意对话，检查 AI 是否响应。

你也可以在 PowerShell 中直接输入 claude code启动命令行版进行使用。

五、调用中转 API

不仅是直连 DeepSeek，你也可以配置各种中转 API。这里以 Poe 为例：

1.参考文档：Poe 官方提供了对接 Claude Code 的教程 (https://creator.poe.com/docs/external-applications/claude-code)。 (注：大家可以选择自己习惯的中转服务商，原理均通用)

2.修改端点： 重复上述配置步骤，将 API Endpoint (端点地址) 修改为 Poe 或中转商提供的地址，并填入对应的 Key。

3.测试连接： 保存后打个招呼，确认连接成功。

除了上述配置方法，社区还有开源项目 cc-switch (https://github.com/farion1231/cc-switch)，可以更方便地管理和切换 Claude Code 的多种配置，也推荐大家尝试。

首先祝大家新年快乐，2026万事胜意。

如果说要送大家一件新年礼物，那我第一个要推荐的是Claude Code（下面称CC）这款AI Agent。

很多人以为CC只会写代码，其实不仅如此，它也能Chat问答、写作、数据分析、爬虫、文件管理、读/写office三件套，甚至还能剪视频。

而且，更重要的是它是系统级Agent，权限很大。只要是电脑能完成的任务，它基本都可以完成，只需要一句大白话指令即可。

海内外大佬们，也基本都是一边倒地夸赞CC。

我其实很早就想写一篇CC的入门指南了，把自己这半年积累的经验和新学到的技能分享给大家，这次趁着元旦终于动笔了。

全文8000字，内容较长，建议收藏了慢慢看，也可以分享给你的朋友一起看。

01 Claude Code使用指南

本篇指南主要分为10个部分：

1）前置准备

2）安装CC

3）配置模型

4）配置Plan套餐

5）启动CC

6）CC斜杠命令

7）CC常用技巧

8）案例演示

9）MCP配置（进阶）

10）Skills使用（进阶）

从入门到进阶，详细梳理了Claude Code的核心用法。

需要用到的模型和工具有：

1）比较靠谱的模型API，比如Claude 4.5系列、Gemini 3系列、GLM-4.7、M2.1、K2。

2）环境依赖：Node.js，或者Bun

3）代码管理工具：Git

4）Plan插件：Coding Tool Helper

5）一个Scienc的网络环境

1）前置准备

首先，你需要有一个Scienc的网络环境，这个自行解决。

然后，在安装CC前，我们需要提前安装Node.js和Git工具。

如果已经装了Node.js（Bun也可以），可以在你的命令行界面（下面简称CLI，Command-Line Interface）输入这段命令查看版本号。node -v

进入命令行界面，有两种快捷方式。

一是在电脑底部搜索框输cmd（哦，对了，不会有人不知道Command就是“命令”的意思吧，cmd就是Command的简写）进入，Mac则输入Terminal（终端）。

二是在任意文件夹的地址栏输cmd进入（这点记住了，后面要考）。

比如，我已经装了Node.js，它会这样显示。

如果没有装Node.js，请前往这个页面下载安装，Windows、macOS、Linux系统的安装包都在这里。

Download Node.js

https://nodejs.org/en/download

然后是Git工具，Windows用户请前往这个页面下载安装。

下载地址：

https://git-scm.com/install/windows

macOS可以通过Homebrew/MacPorts的方式进行安装。#安装Homebrew，然后：$ brew install git#安装MacPorts，然后：$ sudo port install git

2）安装CC

装好Node.js和Git后，就可以正式安装CC了。

打开命令行，输入这段指令，然后按下Enter键就可以了，非常简单。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Windows、macOS、Linux都是用这同一条命令。

安装完成后，输入Claude  –version ，如果出现了版本号，则代表安装成功。

3）配置模型

CC已经装好了，但这个时候还不能用，我们得给它配一个大模型。

CC默认模型是Claude，但我相信应该没几个人搞得定Anthropic的API。如果能自己搞定，应该也不会看这篇文章了。

所以这里，我主要推荐大家用国产模型来替代，比如GLM-4.7、M2.1和K2。

在Coding领域，如果Claude Opus 4.5能够打98分的话，这几个国产模型也基本都在90分以上。其实差距真的不大。

下面，我们以智谱GLM-4.7来演示，其他模型的配置过程也都大差不差。

首先，需要到智谱开放平台bigmodel.cn注册一个账户。注册后，点右上角账户的API Key。

然后，在这里配置一个API key，把这段key复制备用（千万不要告诉别人）。

接着，订阅一个Coding Plan套餐，这样可以放心地使用GLM-4.7。每个月不过一杯奶茶钱，很划算。

订阅链接：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=NCUSKSTEQQ

现在，API url、key和model都有了，就可以进行模型配置了。

先给大家介绍手动配置的方法，适合所有模型。

打开你的命令行，输入这段命令（注意！一个空格、引号都不能错），然后按Enter键就可以了。

setx ANTHROPIC_BASE_URL “https://open.bigmodel.cn/api/anthropic”setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN “your_zhipu_api_key”setx ANTHROPIC_MODEL “GLM-4.7”

macOS则输入：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropicexport ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_zhipu_api_keyexport ANTHROPIC_MODEL=GLM-4.7

配置好后，我们重新启动一个命令行，运行Claude，可以看到模型已经从M2.1切换到GLM-4.7了。

接着，随便输入一句话验证一下。如果能够正常吐token，则代表模型配置成功。

4）配置Plan套餐

另外，还有一种自动化助手的方式进行配置。

这里，我们要用到另一个工具（来自智谱Z.ai）：Coding Tool Helper。

进入命令行，输入这个命令：

npx @z_ai/coding-helper

陆续依照步骤，设置界面语言→coding套餐→API密钥→编码工具，就可以把你的Coding Plan套餐加到CC中了。

全程中文界面，非常方便。

5）启动CC

到这里，我们就已经完成了CC的所有配置，可以启动魔法了。

怎么启动呢？还是在命令行界面，输入Claude，然后按下Enter键。

试着，和它打声招呼吧。

从此，它就是你形影不离的AI伙伴了。

记得，用上前面我们提到的文件夹地址栏输“cmd”进入命令行的方式使用CC，更方便，更便捷。

这样，你就可以随时在任意文件夹里启动CC了。

6）CC斜杠命令

因为CC是在命令行界面（CLI）工作，它跟我们经常使用的图形用户界面（GUI）还不太一样。

全程靠键盘操作，不怎么需要鼠标。新手用户一开始可能还不太习惯，但请你相信我，熟悉后你一定对它爱不释手。

我们来简单认识一下它的“/”斜杠命令。

输入“/”调用

一共45个斜杠命令，分别是：

• /add-dir #添加新的工作目录
• /agents #管理智能体（Agent）配置
• /chrome #Chrome中的Claude设置
• /clear #清空对话历史并释放上下文
• /compact #清空对话历史但保留摘要至上下文（可选：/compact [摘要指示]）
• /config #打开配置面板
• /context #以彩色网格形式可视化当前上下文使用情况
• /cost #显示当前会话的总费用与时长
• /doctor #诊断并验证你的Claude Code 安装与设置
• /exit #退出REPL
• /export #将当前对话导出到文件或剪贴板
• /help #显示帮助与可用命令
• /hooks #管理工具事件的钩子（hook）配置
• /ide #管理IDE集成并显示状态
• /init #初始化新的CLAUDE.md 文件，包含代码库文档
• /install-github-app #为仓库设置Claude GitHub Actions
• /install-slack-app #安装Claude Slack 应用
• /login #使用你的Anthropic账户登录
• /logout #从Anthropic账户登出
• /mcp #管理MCP服务器
• /memory #编辑Claude记忆文件
• /mobile #显示二维码以下载Claude 移动应用
• /model #设置Claude Code使用的AI模型
• /output-style #直接或从选择菜单设置输出样式
• /permissions #管理允许与拒绝工具权限规则
• /plan #查看或打开当前会话的计划
• /plugin #管理Claude Code插件
• /pr-comments #从GitHub拉取请求获取评论
• /release-notes #查看版本发布说明
• /resume #恢复某个对话
• /review #审查拉取请求
• /rewind #回滚版本
• /security-review #对当前分支的待定更改进行安全审查
• /skills #列出可用技能
• /stats #显示你的Claude Code使用统计与活动
• /status #显示Claude Code状态（包括版本、模型、账户、API 连接性与工具状态）
• /statusline #设置Claude Code的状态栏界面
• /stickers #订购Claude Code贴纸
• /tasks #列出并管理后台任务
• /terminal-setup #安装Shift+Enter键绑定以输入换行
• /theme #更换主题
• /todos #列出当前待办事项
• /upgrade #升级至Max版本以获得更高频率限制和更多Opus功能
• /usage #显示计划使用限制
• /vim #在Vim与普通编辑模式之间切换

这里面，我自己经常用到的斜杠命令有：

• /clear #开启新的任务，记得一定要clear。
• /compact #清理对话历史但保留摘要至上下文，在一些长任务上会用到。
• /context #可视化展示当前上下文占用（token 网格）。
• /model #随时切换模型（第三方模型一般默认在第4个，可选不多）。
• /export #把当前会话导出、保存，便于复盘。
• /add-dir #把新文件夹拉进任务的工作区。
• /doctor #一键诊断本地安装环境是否正常。
• /status #检查账号、模型、版本等系统状态。
• /mcp #连接GitHub、数据库等MCP服务器，扩展外部能力。
• /cost #长对话记得监控费用，必要时/compact或/clear控制token消耗。

当然，还有最重要的Esc键，按下Esc键，随时退出设置界面。

以及Tab键（最新版是Alt+t），按一下模型会默认开启thinking模式（V2.0.72版本已默认开启）。

7）CC常用技巧

要想用会CC，这四个基础技巧是必不可少的。

❶文件夹

你可以把文件夹理解为是CC的工作空间，是CC执行任务的上下文。

这里，我建议大家，每个任务都建一个单独的文件夹，这样能够保证数据独立、互不干扰。

如何在指定文件夹下启动CC呢？有两种方式：

一是先在命令行定位到新地址后，再输Claude启动CC。cd /你的新文件夹地址

一种是直接在地址栏输“cmd”启动命令行，再输Claude进入。

❷拖拽文件

CC支持直接拖拽文件夹和文件，你可以把想让它理解的文件夹或文件直接拖到CC的会话框里，然后跟它描述你的任务需求。

比如，我们前面的斜杠命令解释，就是直接拖给CC，让它来翻译的。

这是一个非常重要的技巧，可以极大拓展CC的上下文能力。

❸粘贴技巧

因为CC它不是像图形用户界面（GUI）那样支持键鼠操作，所以它的粘贴逻辑完全不一样。

你在其他地方通过键盘或鼠标复制的文本（通常是提示词），在CC里只能通过鼠标右键，把文本粘贴进来。不要在那狂按Ctrl+V了，你把键盘按烂了都没用。

对了，如果是在非CC的命令行里，则又不支持鼠标粘贴了，只能通过键盘Ctrl+C复制，然后Ctrl+V粘贴。这一点，一定要注意区分。

在CC里，也不能按Ctrl+A全选删掉文本，只能一直按BackSpace清掉。如果要删除部分，只能通过方向键定位。

如果要粘贴图片，这时候鼠标右键又不行了。你得先打开图片，然后右键-复制，在CC窗口按Alt+V（macOS是Control+V）上传。

如果是在预览状态下复制的图片，即使你把Alt+V按烂了都粘贴不上去。记得一定要在图片打开的状态（截图也可以）复制，才能Alt+V粘贴上。

是不是还挺反直觉的？用多了，你就习惯了。

❹危险模式

危险模式是指，CC可以自主操作你的电脑，而无需你的任何确认。

这种模式有个好处就是，你给它一个需求，它直接交付结果，你不用去管过程。

但如果不开的话，CC每次的操作都需要你确认，很繁琐，也很影响效率。

建议在指定文件夹位置并备份好数据的条件下开启此模式，命令是：claude –dangerously-skip-permissions

8）案例演示

接下来，我们来看一个实际案例。

写代码的案例，我就不放了。基本上，我所有coding模型的评测文章，都是在CC里接模型测的。

写代码，对于CC来说是家常便饭。但CC能做的，远不止于写代码。

比如说，我们想要批量重命名文件。这事一点都不复杂，全是重复性的工作，但如果你要让我专门去为这个事情写个脚本，我也觉得不太划算。

现在，可以直接丢给CC，输入要求：把文件夹“xx位置”里所有的文件名改成规范的英文名称，只改名字，不改序号。

不到一分钟吧，CC全部搞定。我把全过程录了个屏，一帧未剪。

效率就是有这么高。

所以，我才推荐每一个人，真的！每一个岗位的人都应该把CC用起来。

9）MCP配置（进阶）

MCP（Model Context Protocol），你可以理解是“AI的拓展接口”。

通过添加MCP server，可以拓展Claude Code获取外部工具、资源、服务的能力。安装方式也很简单，输入这句指令即可。claude mcp add 你的mcp地址

比如之前很火的Chrome DevTools MCP，在Github上已经狂揽18.5k Star。

Github地址：

https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

这个MCP内置了26个工具，可以完成很多浏览器自动化的事情，比如输入自动化、导航自动化、自动测试以及数据自动抓取等等。

这么好的工具，必须给它接入到CC里，那你只需要输入这句指令：

claude mcp add chrome-devtools npx chrome-devtools-mcp@latest

这行命令的意思是，在CC里添加一个叫chrome-devtools的MCP服务，这个服务通过npx命令来启动最新版的chrome-devtools-mcp包。

安装好后，启动Claude Code，输入/mcp查看。如果在mcp server里有看到“chrome-devtools”，那就代表已安装成功。

我们随便跑一个例子，来看看。

作为博主，会经常分析自己的数据，但你知道的，公众号后台的数据分析很拉。基本都要自己把数据下载，再去用AI进行分析。

但这个数据下载，如果是人工来统计，非常的耗时耗力。

现在，可以直接让CC+chrome devtools mcp来完成了。

只需要在CC里输入这段Prompt：

用Chrome浏览器打开这个链接：xxxxxx（这里放你的公众号后台链接）然后，通过chrome devtools mcp完成：获取第1、2、3页每篇文章的详细数据，并保存到Excel表格中。

可以看到，CC自己调用Chrome浏览器开始工作了。

大概等了5分钟吧，这样一份详细的数据就统计好了。

这个事情如果是人工来统计，即使是地表最强的Pro级牛马，没有半小时根本搞不定。

所以，有时候真的需要把思路打开，你就会发现：前路一片广阔。

10）Skills使用（进阶）

把MCP理解为CC的外挂，那Skills就是CC的技能包，用完即走，不占任何上下文。

它是Claude Code在10月推出的新功能，上线后深受开发者的喜爱。

简单的理解，你可以把Skills认为是别人已经封装好的工作流，你只需要借来用就可以了。

Anthropic在Github上放了个Skill库，狂揽32k Star。里面有很多官方Skills，你可以直接下载来使用。当然，你也可以让CC自己创建skills。

官方Skill指南：

https://github.com/anthropics/skills

安装也很简单，一句话指令的事情。

比如这个前端设计skills，对于前端优化很有用，我们把他装上。在命令行里输入这段指令：

npx skills-installer install @anthropics/claude-code/frontend-design –client claude-code

当你看见绿色Done的时候，就代表已经安装成功。

接下来，就可以在CC里调用这个skills了。比如，我们让它优化下Waytoagi的首页。

使用frontend-design skill，优化一下https://www.waytoagi.com

新版本是不是更美观了一些？

配合上前面我们已经安装了的chrome-devtools-mcp，新生成的前端网页，每个链接都是可以真实打开的。

现在，Skills已经不需要强制登录Claude账户才能使用了，对于国产模型来说，非常方便。

写在最后

强烈建议，每一个人都应该把CC用起来。

特别是随着模型tool use能力的日渐强大，CC能干的事情已经越来越多，几乎可以这么说——它就是目前电脑里最强、也最通用的AI Agent。

它不只属于开发者，教师、人力、运营、市场、律师、学生等朋友，同样也值得把CC纳入日常工作流。

它比Chat工具更能够解决你的实际问题，也比Coding工具更能够被低门槛的使用。

只需要Vibe大白话，就能够高效的交付。。

一旦你开始习惯用CC干活，就会发现自己很难再回到只用Chat问问题、只靠工具点按钮的状态。

早点把它用起来，不是为了追热点。

而是为了提前适应——人与Agent协作的新范式。