Claude Code 是啥?
Claude Code (简称 CC)是 A 厂在 8 月稳定发布的一款终端 agent 工具,他跟 cursor、windsurf 这些 IDE 不太一样
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CC 深度集成了操作系统提供的能力——terminal,高效实现任意 terminal 中支持的操作,例如,搜索文件、分析目录、执行脚本、安装软件等等
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CC 对于代码仓库的分析和调用是直接使用终端命令(grep、cat...),而 IDE 是需要将整个仓库上传,导入 RAG 库之后进行重排、嵌入等操作,最终开发的时候,是从 RAG 查询代码信息
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CC 是通用 agent ,理论上可以完成任何任务(剪视频、做PPT...),不仅仅只能用来编程
安装
使用时需要从终端进入,有下面两种安装方式
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安装 npm 包
npm install -g @anthropic-ai/claude-code -
使用
brew install --cask claude-code
接入 LLM
CC 在国内没有办法正常登录和购买使用,除非你有非常纯净且稳定的科学上网方式,但是价格非常贵。所以最佳的使用方式就是接入国产大模型,这里首推 GLM 4.7 和 kimi-k2-thinking 。本文以接入 GLM 4.7 为例。
首先需要下载一个社区开源项目,CC Switch (github.com/farion1231/… CC 的 token 、mcp、skill、plugin 等功能配置项,使用起来也非常简单
然后进入智谱的 coding 套餐页面,购买一个 lite 套餐(非常够用了),创建一个 api key 。传送门:
进入 CC Switch ,添加 GLM 配置
最后打开 iterm2 ,输入 claude 即可启动
命令
claude --dangerously-skip-permissions
通常来说在终端中使用 claude 命令来启动 CC ,但是实际跑任务的时候 CC 会频繁的请求权限,需要你一直盯着,手动确认,所以可以通过 claude --dangerously-skip-permissions直接进入危险模式,这个模式下 CC 的任何工具调用都会自动执行(有一定风险,取决于你在用 CC 干什么)
/init
这个命令的使用场景是让 CC 分析并理解现有项目,执行完后,根目录会创建一个 CLAUDE.md 文件,内容就是 CC 对于当前项目的解读(其实也就是项目 rules ),这个会作为 CC 的长期记忆保留下来。 建议:项目变动频繁的话,定期让 CC 更新 CLAUDE.md ,能减少跑偏的情况
/memory
这个命令用来给 CC 编写全局 rules、项目 rules
然后在对话中还可以使用 # 命令,灵活的添加 memory 内容
/context & /compact
/context 用来查看当前上下文的占用情况
Context 经常会用完,占用达到 100% 后,CC 会自动新开一个对话,通常这个时候之前的历史对话就不存在于 context 中了,如果是复杂任务跑到一半突然新开对话,CC 大概率不知道接下来该干什么,一定会跑偏。所以,可以用 /compact 手动压缩 context ,这个命令会对历史对话做一个摘要,释放出 context 占用
/mcp
用来查看 CC 中已安装的 mcp
建议:
- 别装太多 mcp ,它始终会存在于每次对话的上下文中
- 如果确实需要用到很多的 mcp,那么按照使用频率也可以将不常用的暂时先禁用掉
/resume
继续之前的某个会话。这个场景是有时候中断对话了,CC 退出了,那么想继续之前的任务,就可以使用这个命令,CC 会列出所有会话历史,你选中一个就可以恢复了
/rewind
CC 每次输出一段消息并终止对话后,会自动创建一个消息还原点,通过 /rewind 可以显示出所有的还原点,然后选中一项后,可以回退到当时的对话状态(文件改动+对话消息)
/clear
用这个命令相当于新开了一个对话,会清空 context ,通常是你这个 feat 的功能做完了,切到了新的 feat 开始新功能的开发时可以用到
/plan
这个是计划模式,用来给复杂任务制定详细的计划,CC 会根据你的需求生成一个交互式问答,在终端中,你需要选择并回答 CC 的问题,完成需求澄清,这个 plan 才算是做完了。之后,CC 就会严格按照 plan 的规划,按步骤执行任务了
/tasks
CC 是终端 app ,所以可以灵活的创建终端实例来跑任务,比如 pnpm dev 启动项目之类的,一般 task 会挂在后台执行,不影响你在前台与用户对话,需要节省内存和解除端口占用时可以用这个命令列出所有后台任务,还可以 kill 掉选中的任务
快捷键
!
你直接在 CC 中输入 bash 命令他不会执行,而是会当成了自然语言对话,需要在 CC 中输入 ! ,切换为执行 bash 命令,场景:feat 开发完后, git push 推送代码
Ctrl + C
这个用来清空输入框
Ctrl + V
粘贴图片,粘贴后终端中不会显示图片,而是显示一个占位符
cmd + enter
全屏
更详细的可以使用命令 /help 来查看
终端不直观怎么办?
可以安装一个 claude 插件
在IDE里面使用 CC(跟终端里面效果是一模一样的)
Skills
什么是 skill ?
Skills 就是【技能包】,可以被 CC 直接调用完成任务,集 rules、prompt、可执行代码文件、mcp 调用、skill 调用、资源文件于一体。
Skill 和 MCP 的区别
Mcp 帮 AI 调服务,查数据;Skill 是一个功能完备的可重复调用的工具。
类比:mcp 就是 iCloud,Skill 就是 app store 里面的 app
Skill 的组成
这里没有什么条条框框,但是最核心、不可或缺的文件就是 SKILL.md,里面详细描述 skill 的用法
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references : 小型文档知识库,用来给 CC 补充信息作为参考的,这里可以放一些 skill 专用的文档,比如开发规范、领域专有资料
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scripts: 这里放置可以直接终端运行的脚本文件(js、python、go ...),例如 node say-hello.js
SKILL.md 中比较重要的是 meta 信息,这个是用来告诉 CC ,skill 的功能、何时调用的
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name: skill 的名字
description: skill 的功能描述,调用方式
disable-model-invocation: 是否禁止 CC 自动调用 skill,布尔值
user-invocable: 是否允许用户显示的通过 / 调用,布尔值
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从这里开始,用自然语言详细描述 skill 的内容
最后,贴一个完整的 SKILL.md,以我自己编写的 webpage-batch-saver 为例子:
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name: webpage-batch-saver
description: 批量保存网页为本地文件的技能包。支持从文字描述、CSV表格、Markdown文档中提取链接,自动生成完整的PDF文件和AI整理后的Markdown文档。使用场景:需要批量保存网页内容(如公众号文章备份、博客归档、资料收集等),或需要将网页转换为可离线阅读的格式。触发条件:用户提到"批量保存网页"、"网页转PDF"、"保存公众号文章"、"网页归档"等需求时使用此技能。
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# 网页批量保存
## 概述
此技能可将批量网页链接保存为本地文件,为每个网页生成两种格式:
1. **完整PDF** - 使用 Playwright 渲染的完整网页视觉效果
2. **精简Markdown** - 使用 Readability 算法提取的核心文本内容
## 快速开始
### 前置要求
使用前需安装依赖,详见 [依赖安装说明](references/dependencies.md)。
简要命令:
```bash
pip install requests beautifulsoup4 readability-lxml playwright
playwright install chromium
```
### 使用流程
1. **确定输入格式** - 支持三种输入方式:
- 文字描述:直接粘贴包含URL的文本
- CSV表格:包含URL列的CSV文件
- Markdown文档:包含链接的MD文件
2. **确定任务名称** - 用户需提供英文名称(如 `wechat_articles`、`blog_backup`)
3. **执行处理** - 使用 `process_batch.py` 主脚本处理
4. **获取输出** - 在任务目录下获得PDF和Markdown文件
## 工作流程
```
用户输入
↓
提取链接 (extract_links.py)
↓
并发处理 (process_batch.py)
├─→ 获取网页 (fetch_webpage.py)
├─→ 生成PDF (generate_pdf.py)
└─→ 提取内容 (extract_content.py)
↓
生成索引 (index.md)
↓
输出目录
```
## 使用方式
### 方式一:文字描述输入
```bash
python scripts/process_batch.py <任务名> text "<包含URL的文本>"
```
示例:
```bash
python scripts/process_batch.py articles text '
https://example.com/article1
https://example.com/article2
https://example.com/article3
'
```
### 方式二:CSV表格输入
```bash
python scripts/process_batch.py <任务名> csv <CSV文件路径> [URL列名] [标题列名]
```
示例:
```bash
python scripts/process_batch.py wechat_articles data/links.csv url title
```
CSV格式示例:
```csv
url,title,date
https://mp.weixin.qq.com/s/xxx,文章标题1,2024-01-01
https://mp.weixin.qq.com/s/yyy,文章标题2,2024-01-02
```
### 方式三:Markdown文档输入
```bash
python scripts/process_batch.py <任务名> markdown <MD文件路径>
```
示例:
```bash
python scripts/process_batch.py blog_backup links.md
```
Markdown格式示例:
```markdown
# 我的收藏
- [精彩文章](https://example.com/article1)
- [技术分享](https://example.com/article2)
直接链接:https://example.com/article3
```
## 输出目录结构
```
<任务名>/
├── pdf/ # PDF文件目录
│ ├── 文章标题1.pdf
│ ├── 文章标题2.pdf
│ └── ...
├── markdown/ # Markdown文档目录
│ ├── 文章标题1.md
│ ├── 文章标题2.md
│ └── ...
└── index.md # 任务索引文件
```
## 资源说明
### scripts/
**核心脚本:**
- `process_batch.py` - 主处理脚本,协调整个工作流程
- `extract_links.py` - 从各种输入格式中提取URL链接
- `fetch_webpage.py` - 获取网页HTML内容和标题
- `generate_pdf.py` - 使用 Playwright 生成PDF文件
- `extract_content.py` - 使用 Readability 提取核心文本内容
**独立使用:**
各脚本可独立调用,详见脚本内的命令行帮助。
### references/
- `dependencies.md` - 详细的依赖安装说明和故障排查
## 技术特性
1. **并发处理** - 使用 asyncio 实现多网页并发处理(限制5并发)
2. **智能提取** - Readability 算法自动提取正文,去除导航和广告
3. **容错重试** - 网络请求失败自动重试
4. **编码处理** - 自动检测网页编码,正确处理中文内容
5. **文件名清理** - 自动处理非法字符,确保文件名合法
## 注意事项
1. 首次使用需要安装 Playwright 浏览器(约200MB)
2. 并发处理会消耗较多网络和内存资源
3. 某些网站可能有反爬措施,可能需要额外处理
4. 生成的PDF文件大小取决于网页复杂度
安装并使用 skill
Skill 也有专门的市场,这里推荐:skillsmp.com
还有 A 厂官方的 skill 仓库,这里是万物之源:github.com/anthropics/…
通常使用 skills 这个 npm 包来安装指定的 skill
// 先安装 skills
npm add skills -g
// 通过 skills 再去安装指定的 skill
npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill
编写自己的 skill
先安装官方的 skills-creator , 这个 skill 是 A 厂提供的专业、快速的开发 skill 的技能包
npx skills add anthropics/skills
然后,对 CC 说:我要开发一个 xxxx 的 skill ,把需求聊清楚后,他就会自动调用 skills-creator 帮你开发了
资料汇总
- Skill 官方文档:code.claude.com/docs/en/ski…
- Skill 官方仓库:github.com/anthropics/…
- 《是什么让 Claude Code 如此牛逼?》: minusx.ai/blog/decodi…
- 《Agent Skills 终极指南:入门、精通、预测》:mp.weixin.qq.com/s/jUylk813L…