月之暗面 Kimi Code 发布,如何上手体验?

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月之暗面正式发布了 Kimi 的官方编程工具 Kimi Code。这不仅仅是一个代码生成器,而是一个可以直接在终端运行、具备自主规划能力的 AI Agent。它基于 K2.5 模型,支持多模态输入(图片和视频),并能通过 ACP(Agent Client Protocol)协议无缝集成到 VSCode、Cursor、JetBrains 和 Zed 等主流编辑器中。

对于开发者而言,Kimi Code 实现了“阅读代码”到“执行命令”的闭环,覆盖了从构建、调试、重构到测试的端到端任务。

以下是关于 Kimi Code CLI 的核心功能、安装配置及高阶使用技巧。

Kimi Code CLI 是什么

Kimi Code CLI 是一个运行在终端中的智能代理。与传统的对话机器人不同,它具备操作系统的执行权限。它可以:

  • 阅读和编辑代码:直接修改源文件,而非仅仅给出建议。

  • 执行 Shell 命令:运行构建、测试脚本。

  • 自主规划:在遇到错误时,自动分析日志并尝试修复,形成“执行-反馈-修正”的循环。

它既是一个独立的终端工具,也可以作为后端服务接入 IDE。

安装与环境配置

Kimi Code CLI 依赖 Python 环境(建议版本 3.12-3.14)。

第一步:使用 ServBay 准备 Python 环境

打开 ServBay,在「软件包」中,找到并安装 Python 3.13(这是 Kimi Code 推荐的最佳兼容版本)。

ServBay 会自动配置好环境,确保终端调用的是这个独立的 Python 版本,拥有完整的 pip 包管理能力。

第二步:安装 uv 包管理器

有了 ServBay 提供的 Python 环境后,需要先安装 uvuv 是一个极速的 Python 包管理器,也是 Kimi Code 官方推荐的底层工具。在终端执行:

pip install uv

第三步:安装 Kimi Code CLI

现在 uv 命令已经可用了,直接使用它来安装 Kimi Code:

uv tool install --python 3.13 kimi-cli

安装完成后,验证是否成功:

kimi --version

初始化与配置

在项目目录下输入 kimi 即可启动交互界面。

首次使用推荐通过 /login 命令登录 Kimi 账号,系统会自动同步可用的模型配置。如果需要使用特定的 API Key,也可以通过 /setup 手动配置端点和密钥。

项目索引

进入一个新项目时,建议先运行 /init。这会让 Kimi 分析项目结构并生成 AGENTS.md 文件。这个文件相当于给 AI 看的“项目说明书”,能显著提升后续任务的准确率。

核心工作流

Kimi Code CLI 的交互采用了类似 Shell 的混合模式,按 Ctrl-X 可在 Agent 模式(对话)和 Shell 模式(执行原生命令)之间切换。

1. 功能开发与重构

在 Agent 模式下,直接用自然语言描述需求。Kimi 会遵循“阅读 → 修改 → 验证”的流程。

例如:

“给用户列表页面添加分页功能,每页显示 20 条记录,样式参考现有的 Button 组件。”

它会自动搜索相关文件,理解上下文,进行代码修改,并保持代码风格的一致性。

2. 排查与修复

遇到报错时,可以直接粘贴错误日志,或者让 Kimi 运行测试命令。

“运行 npm test,如果有失败的用例,请帮我分析原因并修复。”

在处理复杂逻辑时,可以通过 /model 切换到支持 Thinking 模式的模型(如 k2-thinking),让 AI 在输出方案前进行更深度的逻辑推演。

3. 自动化任务

对于繁琐的批量操作,CLI 优势其实挺多的,比如:

  • 把 src 目录下所有 .js 文件的 var 声明改成 const 或 let。

  • 分析 logs 目录下的日志,统计接口平均响应时间。

  • 把 images 目录下的 PNG 转换为 JPEG。

高阶技巧

  • @路径补全:在对话中输入 @ 可以快速引用项目中的文件,例如 帮我解释 @src/core/scheduler.py 的逻辑

  • 多模态输入:支持直接粘贴剪贴板中的图片。如果是 UI 调整任务,截图给 AI 往往比文字描述更高效。

  • YOLO 模式:默认情况下,AI 的每一个文件修改和命令执行都需要用户确认。如果你在 Docker 容器或测试环境中运行,可以使用 /yolo 命令开启“大胆模式”,跳过所有确认步骤,实现全自动执行(生产环境慎用)。

集成到编辑器

Kimi Code 支持 ACP 协议,这意味着它不仅活在终端里,也能集成到 JetBrains 系列 IDE(IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 等)中。

首先需要在终端获取 Kimi 的安装路径:

which kimi

复制输出的路径(例如 /Users/username/.local/bin/kimi)。

配置 AI 助手

打开 IDE 的 AI 聊天面板(通常需要安装 AI Assistant 插件),在菜单中点击 "Configure ACP agents" ,添加如下配置:

{
  "agent_servers": {
    "Kimi Code CLI": {
      "command": "/Users/你的用户名/.local/bin/kimi", 
      "args": ["acp"],
      "env": {}
    }
  }
}

注意: command 必须填入第一步获取的完整绝对路径。

开始使用

保存后,在 AI 聊天的 Agent 选择器中即可看到 Kimi Code CLI。

总结

Kimi Code 并没有花里胡哨的功能,但是它解决了开发者的问题,开发者不需要离开终端,就能让 AI 动手写代码。配合 ServBay 提供的稳定 Python 环境,不仅安装过程更顺畅,也能让 AI 工具在隔离的沙盒中高效运行,避免对系统造成干扰。

目前该工具处于技术预览阶段,建议在非生产关键路径上先行试用。