前言：Anthropic 发布的 Claude Code 确实是目前终端 AI 的颜值与实力天花板。 但作为一个折腾控，我不想被单一模型锁死。如果能用 Claude Code 那套丝滑的 Agentic 交互，底层跑着国产之光 GLM-4，顺便还能继承我积攒多年的 本地私有记忆库，那才是真正的编程完全体。
今天不废话，直接上干货：教你如何抹平模型差异，构建一套“流水的 Agent，铁打的大脑”的终极开发环境。
🛠️ 第一步：内核手术，让 Claude Code 驱动 GLM-4
Claude Code 默认并不支持第三方模型，但我们可以通过 API 桥接工具（如 LiteLLM）进行转发。
1. 为什么是 GLM-4？
在实际测试中，GLM-4 的中文理解能力和逻辑推理非常出色，且 API 极具性价比。通过 LiteLLM，我们可以把 GLM-4 的接口伪装成 Claude API 格式。
2. 启动桥接服务
# 安装 LiteLLM
pip install litellm
# 启动代理：将 GLM-4 映射为 Claude 接口
export ZHIPUAI_API_KEY="你的Key"
litellm --model zhipu/glm-4 --alias claude-3-5-sonnet-20241022 --drop_params
3. 重定向环境变量
我们要让 Claude Code 以为它在请求官方服务器，实际上它连接的是我们本地的代理：
# 强制重定向请求地址
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://0.0.0.0:4000"
# 随便写个 Key 绕过启动检查
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-fake-key"
# 启动 Claude Code！
claude
至此，你已经拥有了一个拥有 Claude 外壳、GLM 内心的强大工具。
🧠 第二步：灵魂注入，连接 AI_Common 智慧大脑
模型换好了，但它依然是“失忆”的。为了让这个新内核瞬间学会我的代码习惯，我祭出了我的秘密武器：AI_Common。
1. 什么是 AI_Common？
这是我建立的一个基于 Markdown 的本地长期记忆库。它包含：
- L0 显式规则：我的 Vue3/TS 编码规范、Git 提交协议。
- L1 私有复盘：我这几年来修过的所有 Bug 日志（存放在 Milvus 向量库）。
- L2 官方文档：通过 MCP 接入的最新技术手册。
2. 实现“启动即挂载”
Claude Code 不像 Cursor 那样会自动读配置，我给它设计了一个 Alias（别名） 方案。
在 ~/.zshrc 中添加：
alias claude-vibe='claude -p "请立即阅读 ~/Documents/AI_Common/index.md 并初始化 Vibe Coding 上下文。"'
现在，我只需要输入 claude-vibe，它启动后第一件事就是去读取我的 index.md 路由。
效果：GLM-4 内核瞬间觉醒，它立刻知道我不喜欢 any，知道我遇到特定报错该如何处理，甚至能从我的私有复盘日志里找答案。
🌈 总结：跨模型的“记忆大一统”
通过这套架构，我实现了真正的模型自由：
- Gemini CLI：原生接入
AI_Common。 - Codex CLI：通过
/start技能自动加载。 - Claude Code：用着 GLM-4 内核，跑着
claude-vibe模式。
流水的模型，铁打的记忆。 我不必再为每个工具重复声明我的技术偏好，所有的 Agent 都在共享同一套智慧大脑。这就是 AI 编程的下半场：上下文工程（Context Engineering）比模型本身更重要。
🔗 我的大脑地址：webkubor/AI_Common (欢迎 Star，一起构建你的第二大脑)
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