从写代码到 Agent 协作:我对 AI 编程环境的重新设计

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过去一年,我明显感觉到一件事:

AI 编程工具,已经从“效率加成”,变成了“工程基础设施”。

但真正决定你效率上限的,并不是“你有没有用 AI”,而是——你用的是不是一套长期可控、可演进的组合

所以我花了一段时间,把主流 AI 编程方案几乎都试了一遍。

最终,我定下了这套配置:

Trae(IDE) + Claude Code(Agent 工具) + GLM-4.7(核心模型)

这不是“参数党”的选择,而是一个工程视角下的理性取舍


一、为什么我放弃了 Cursor

Cursor 很流行,也确实好用。 但我最终放弃它,原因很简单:

核心能力被锁在“高级会员 + 官方模型”体系里。

对架构师来说,这意味着两件事:

  • 模型不可控
  • 长期成本不可控

而我更需要的是:

  • 能自由切换模型
  • 能接入国产 / 开源模型
  • 能作为 Agent 核心 长期演进

Cursor 并不适合这个目标。


二、我最终选择这套组合的判断逻辑

我选工具时,只看三点:

  1. 是否贴合真实开发流程
  2. 是否支持 Agent 化协作
  3. 模型是否可替换、可升级

Trae 负责 IDE 层体验 Claude Code 负责 Agent 能力 GLM-4.7 负责模型性能与成本控制

三者职责清晰,没有重叠。


三、Claude Code:它为什么不只是“写代码”

很多人看到 Claude Code,会以为它只是个代码工具。

但从 2025 年预览版到现在,它已经发生了质变:

  • 支持完整代码上下文理解
  • 支持多轮任务拆解
  • 支持 MCP / SDK 通信
  • 本质上已经是一个 通用编程 Agent

它解决的不是“写得快”,而是“协作成本”。

这对复杂系统、架构设计、跨模块重构尤其重要。


四、为什么我选择 GLM-4.7 作为核心模型

一句话总结:在可控成本下,它是目前最适合工程使用的编码模型之一。

  • Code Arena 开源模型第一梯队
  • 原生兼容 Claude Code、Cline 等 20+ 工具
  • 可直接接入 VS Code / IDEA
  • 对中文语境、工程注释、架构理解非常友好

我更看重的是: 它不像“实验模型”,而是“工程模型”。


五、完整配置步骤(核心版)

1️⃣ 获取 GLM-4.7 API Key

  • 登录智谱 AI 开放平台(open.bigmodel.cn/
  • 控制台 → API 密钥管理 → 创建密钥
  • 注意保管,不要提交到仓库

2️⃣ 安装 Claude Code

# 1. 通过npm全局安装Claude Code(需提前安装Node.js 18.0.0及以上版本)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 2. 验证安装是否成功(显示版本号即代表安装完成)
claude --version

# 3. 诊断工具运行环境(自动检测依赖是否缺失,若有报错可根据提示修复)
claude doctor

3️⃣ 一键配置(强烈推荐)

npx @z_ai/coding-helper

选择:

  • 中文
  • 国内套餐
  • Claude Code
  • 粘贴 API Key

4️⃣ 可选:手动确认配置

若需自定义参数或验证配置是否生效,可手动检查并修改 Claude Code 的默认配置文件.claude\settings.json,确保 GLM-4.7 为默认模型:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "此处替换为你的GLM-4.7 api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic", // 智谱官方接口地址,勿修改
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000", // 超时时间设置为50分钟,适配长任务
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1, // 关闭非必要流量,提升响应速度
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air", // 轻量模型,用于简单任务
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7", // 默认模型,用于常规编码任务
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7" // 高阶模型,用于复杂推理任务
  }
}

六、真实使用体验 & 适合谁

这套配置不适合所有人。它更适合:

  • 架构师
  • 中高级工程师
  • 需要做系统设计 / 重构 / 多模块协作的人

如果你只是写简单 CRUD,确实有点“杀鸡用牛刀”。


写在最后

2026 年,AI 编程的分水岭已经很清晰了:

不是“你用不用 AI”, 而是你有没有一套属于自己的 AI 工程体系。

工具会变,模型会换,但判断标准一旦建立,就能长期复用。

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