从零开始：Claude Code 安装、国产模型接入与高效工作流从零装好 Claude Code，用 CC Switch

适用版本：Claude Code 2.1.x、CC Switch 4.x 写作环境：Windows 11 + Node 24 + Git Bash 以本机真实环境为蓝本，通用配置以官方文档和你所用平台的控制台为准；API Key 已脱敏。

写在前面：半年前的那个判断

今年 3 月，我发过一篇关于 Claude Code 配置国产模型 API 的文章。掘金上的原文不小心被删了，公众号的还在：《不只是写代码：Claude Code 国内实战指南，从安装到生产力落地》。

当时我押了一个判断：现在就该去熟悉这个 Agent。等国产模型再追半年，模型能力上来后，一切会超出你想象。

2026 年 3 月原文截图：红框里「差距大概半年左右」就是当时的判断

现在是 11 月，那个"半年后"到了。

这大半年，Agent 几乎接管了我工作的方方面面。我对它的理解，也从"学会用"，变成了"时时刻刻在想：这个系统能不能接进去？这段流程能不能自动化？"

所以我还是想认真说一句：还没开始的朋友，抓紧。 不是因为它现在已经完美，而是因为再过半年，很多今天还要人手动做的流程，会悄悄被自动化替代。到时候的你，该何去何从？

0. 自动化的三层基石：搜索、网页、设备
1. 安装 Claude Code
2. 用 CC Switch 接入国产模型
- 2.5 重点：直连、路由、聚合三种模式
3. MCP、Skill、CLAUDE.md：把 Claude Code 变成你的工作台
4. 日常高频操作与命令
- 4.5 定时与常驻：/loop 与 claude -p
5. 终极实战闭环：操作网页与设备（Playwright + ADB）
写在最后：躬身入局，贴着能力边界走

0. 自动化的三层基石：搜索、网页、设备

在进入安装步骤之前，先说一个贯穿全文的判断：

一个 Agent 能自动化到什么程度，取决于它能"看到"和"碰到"什么。搜索、网页、设备，是自动化的三层基石。

层级	能力	对应工具	缺了它会怎样
信息层	搜索、抓取网页	内置 WebSearch、DeepSeek Search/Fetch、Brave MCP	只能依赖训练数据，回答不了"最新""现在"的问题
界面层	打开、点击、填表、截图	Playwright MCP	无法操作没有 API 的 Web 系统，无法做端到端验证
设备层	安装、启动、点击、读日志	ADB MCP	无法验证真机行为，移动端自动化断链

三层合起来，才形成完整的闭环：

搜索（找到最新文档与报错解法）
   ↓
网页 / 设备（自动执行点击、填表、装包）
   ↓
截图 / 日志 / 网络请求（验证真实结果）
   ↓
发现问题 → 再搜索 → 再修复

这三件事都不需要你手写自动化脚本——把工具通过 MCP 接给 Claude，你只管用自然语言下达意图，由它自己规划调用路径。读完本文，你可以在 30 分钟内从零搭好这套完整环境，并在第 5 章看到它如何自己跑通全流程。

1. 安装 Claude Code

1.1 前置条件

项目	要求	说明
操作系统	Windows 10+ / macOS 12+ / Linux	WSL 也可以
内存	4 GB 以上	官方建议 4 GB+
Git for Windows	强烈建议安装	Claude Code 在 Windows 上依赖 Git Bash 作为 shell 环境
Node.js	仅 npm 安装方式需要（18+）	原生安装不需要 Node，但后续跑 `npx` 类 MCP 建议装上

1.2 安装方式（三选一）

方式一：官方原生安装（推荐，自带后台自动更新）

PowerShell 执行：

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

macOS / Linux / WSL 执行：

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

方式二：WinGet / Homebrew

# Windows
winget install Anthropic.ClaudeCode
# 升级：winget upgrade Anthropic.ClaudeCode

# macOS
brew install --cask claude-code

方式三：npm（适合已有 Node 环境或需要固定版本）

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 升级：npm update -g @anthropic-ai/claude-code

1.3 验证安装

关掉当前终端，重新打开一个，执行：

claude --version

本机实际输出：

终端验证 Claude Code 版本

如果提示找不到 claude，说明安装目录不在 PATH 环境变量中（可用 where.exe claude 查找路径并加入用户 PATH 后重开终端）。

1.4 第一次启动

在任意项目目录下启动：

cd D:\你的项目
claude

第一次进入某个目录时，Claude Code 会确认是否信任该工作区：

Claude Code 首次启动的工作区信任确认

选择 Yes, I trust this folder 回车后进入主界面：

Claude Code 主界面

主界面顶部显示版本、当前模型、effort 等级和工作目录。如果没有 Anthropic 官方账号，先按 Ctrl+C 退出，按下一章用 CC Switch 配好国产模型后再启动。

2. 用 CC Switch 接入国产模型

2.1 CC Switch 是什么

CC Switch 是一个基于 Tauri 2 的跨平台桌面工具，用来统一管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等工具的供应商、MCP、Skills 与提示词。

没有它之前，每次换模型都要手动去改 ~/.claude/settings.json 里的 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 和四五个模型档位变量，稍不留神还会把配好的 hooks 和 MCP 改坏。CC Switch 把这件事变成了点一下按钮，并且切换时完好保留你的其他配置。

2.2 安装 CC Switch

Windows：从 GitHub Releases 或官网下载 .msi 安装版或 Portable.zip 绿色版。
macOS：brew install --cask cc-switch
Linux：下载 .deb / .rpm / .AppImage。

首次启动会自动扫描本机已有的 Claude Code 配置并导入为 default，不会覆盖原有配置。

2.3 五步添加第一个国产模型供应商（以 DeepSeek 为例）

第 1 步：打开添加面板

左侧选中 Claude Code，点击右上角 「+ 添加供应商」。

CC Switch 添加供应商面板

内置了 90+ 预设，常见的 DeepSeek、Kimi、智谱 GLM、百炼、MiniMax、火山引擎都在「模型厂商」分类下（支持 Ctrl+F 搜索）。

第 2 步：选择 DeepSeek 预设并填入 API Key

点击 DeepSeek 卡片，表单会自动填好请求地址（https://api.deepseek.com/anthropic）、原生 Anthropic Messages 格式和默认模型映射。你只需要在「API Key」输入框填入你的 Key：

CC Switch DeepSeek 配置表单

第 3 步：检查模型映射

展开底部的「模型映射」，确认主模型及 Haiku / Sonnet / Opus 等档位都映射到该平台真实存在的模型名（预设通常已填好，平台更新模型名时可手动改）。

第 4 步：保存并点击电源图标启用

点击右下角「添加」回到列表。在「直连」页点击卡片右侧的电源图标即可启用：

CC Switch 直连页：点卡片右侧电源图标启用

红框是启用/停用开关，黄框是当前生效的供应商。启用后 Claude Code 无需重启，新会话立即生效（Codex、Gemini CLI 等需重启对应工具）。

2.4 背后原理：为什么四个模型档位都要映射？

CC Switch 启用供应商后，改写的是 ~/.claude/settings.json 中的 env 字段：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-chat",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-chat",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-chat",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-chat",
    "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-chat"
  }
}

Claude Code 内部并不只用一个模型：后台生成标题或小判断会调 Haiku，主对话调 Sonnet/Opus，子代理调 Subagent。如果只配了主模型，其他档位仍发 Anthropic 原生模型名，国产平台就会报 model not found。因此把所有档位都映射到国产平台真实存在的模型名是最稳妥的做法。

常见国产平台的 Anthropic 兼容地址速查：

平台	Anthropic 兼容 Base URL	备注
DeepSeek	`https://api.deepseek.com/anthropic`	最常用，支持服务端搜索工具
阿里云百炼（Coding Plan）	`https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic`	编程套餐专用端点
阿里云百炼（通用）	`https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic`	通用端点
Kimi（Moonshot）	`https://api.moonshot.cn/anthropic`	长上下文表现好
智谱 GLM	`https://open.bigmodel.cn/api/anthropic`	国内直连稳定
硅基流动 / 其他仅 OpenAI 接口平台	走 CC Switch 路由模式自动转换协议	见 2.5 节

2.5 重点：直连、路由、聚合三种模式

这是 CC Switch 4.x 最核心的设计，先看对比：

模式	一句话原理	请求链路	适合场景
直连	直接改写 `settings.json`，无中间商	Claude Code → 供应商 API	只用一家原生支持 Anthropic 协议的供应商
路由	本机起代理转发，支持协议转换与故障转移	Claude Code → 本地代理 → 供应商 A/B	供应商只有 OpenAI 接口、需要主备自动切换或请求日志
聚合	多家供应商合并进同一个 `/model` 菜单	Claude Code → 本地代理 → 按模型名前缀分发	想在同一个会话里随时切换不同厂商的模型

新手最容易踩的坑：「标签」只是查看，「按钮」才是切换

顶部「直连 / 路由 / 聚合」三个标签只改变当前查看的页面，不会改变实际运行模式。看下面这段录屏：连续点击三个标签，黄色提示条始终显示「Claude Code 目前是聚合」：

CC Switch 标签切换：只改变查看，不改变模式

用三张图看清：红框 ①（查看标签）、红框 ②（真正切换模式的按钮）、黄框（当前实际状态提示）：

在直连页：提示条写着「你在查看【直连】，Claude Code 目前是聚合」。只有点击右上角的回到直连，才会真正切回直连：
在路由页：同理，点击右上角的开始路由才会启动本地路由代理：
在聚合页：点击右上角的切换到聚合模式才会真正进入聚合（下图以处于直连状态的 Codex 页演示该按钮位置）：

一句话记住：标签是"看"，右上角按钮才是"切"。

路由模式 vs 聚合模式细节

路由模式（Route）：本机启动代理接管流量，最核心的价值是协议转换（把只有 OpenAI/Gemini 接口的平台转成 Anthropic 协议供 Claude Code 使用）、主备故障转移队列以及请求整流器（自动修复部分国产模型对 Thinking 签名或图片格式的不兼容）。
聚合模式（Aggregation）：把多家供应商的模型合并进 Claude Code 的 /model 列表（需 Claude Code ≥ 2.1.243）。启用聚合后，~/.claude/settings.json 中的 ANTHROPIC_BASE_URL 会指向本机聚合端口（如 http://127.0.0.1:16021），模型名自动带上 ccs- 路由前缀（如 ccs-claude-deepseek--deepseek-flash[1M]），代理根据前缀把请求分发给对应厂商。注意不要手动修改 ccs- 前缀。

启用聚合后，在 Claude Code 里输入 /model，下拉菜单会把各家模型并排列出，选中即切换：

上图里 deepseek-flash 是当前默认项，GPT-6.1 Sol 是光标所在项，右侧的 1M 是该模型的上下文窗口大小。回车设为新会话默认，s 只在当前会话生效，具体键位见 4.2 节。

2.6 CC Switch 其他高频功能

下面这段动图依次演示了：① 直连启用/停用 → ② 供应商卡片菜单（检测连通、配置用量、打开终端） → ③ MCP 统一同步 → ④ Skills 市场一键安装 → ⑤ 会话历史检索与恢复 → ⑥ 实时用量与请求日志面板：

CC Switch 常用功能全景演示

其中两个最常用的面板：

用量统计：按供应商/模型查看 Token 消耗、缓存命中率、首字延迟与逐条请求日志：
供应商卡片「⋯」菜单：换 Key 后先点「检测连通」验证，正在使用的供应商会自动锁定「删除」防止误删：

3. MCP、Skill、CLAUDE.md：把 Claude Code 变成你的工作台

这三层扩展机制职责分明，切忌混用：

机制	本质	什么时候加载	解决什么问题
MCP	外部工具/数据源	建立连接后，工具描述常驻	让 Claude 能操作外部系统
Skill	一份操作手册	按需加载（匹配到才展开）	教 Claude 一套固定多步流程
CLAUDE.md	长期记忆/规则	每次会话开始常驻	告诉 Claude 项目背景和你的偏好

一句话：MCP 给它手，Skill 给它套路，CLAUDE.md 给它记忆。

3.1 MCP：统一管理与联网搜索配置

用 CC Switch 可视化管理 MCP

除了命令行 claude mcp add/list/remove，更省心的方式是在 CC Switch 左侧打开 「MCP」 页面，支持「从已有应用导入」或「添加 MCP」，勾选对应工具的同步列即可一键写入配置：

CC Switch MCP 管理页

注意：每个启用的 MCP 都会把工具描述常驻进上下文。不常用的 MCP 建议及时关掉同步或在 /mcp 中 disable，避免白白消耗 Token。

联网搜索怎么解决？（DeepSeek 服务端搜索 vs 搜索 MCP）

Claude Code 内置了 WebSearch 工具，它会把搜索请求发给当前 ANTHROPIC_BASE_URL 指向的端点：

如果你当前用的就是 DeepSeek（Anthropic 兼容端点）： DeepSeek 官方已在服务端原生支持 Claude Code 的 Search / Fetch 工具调用。你无需额外安装任何插件，直接在对话里说「搜一下 DeepSeek 最新文档」，Claude Code 就会直接走 DeepSeek 的搜索后端返回结果。
- 计费说明：自 2026 年 11 月 1 日起，DeepSeek Search / Fetch 接口按 5 元 / 1,000 次成功请求计费（失败、无结果、超时不计费），请留意账户余额。
- 支持的高级语法：可在提示词中要求使用 site:xxx.com、-site:csdn.net、after:2026-01-01、lang:zh,en 等语法精准过滤。
如果你混用多家不支持服务端搜索的模型：可以在 /plugin 中安装社区的 brave-search 插件，或者用 Python FastMCP 把 DeepSeek 的 POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search 接口简单包成一个十几行的本地 stdio MCP，这样无论切到哪家模型都能共享同一套中文搜索能力。

3.2 Skill 与 Plugin：按需加载的流程手册

Skill、Plugin 与 Marketplace 的关系

Skill：最小单位，本质是一个包含 SKILL.md 的文件夹。平时只占一行 description，匹配到任务时才加载正文，几乎不费上下文。
Plugin：打包单位，可以把多个 Skill、子代理（Agent）、Hook、MCP 打包在一起一键安装。
Marketplace：插件市场（官方默认自带 claude-plugins-official）。

两种安装方式

在 CC Switch 的「Skills」页可视化安装：可切换 GitHub 仓库或 skills.sh 来源，一键安装到指定工具：
在 Claude Code 内输入 /plugin 安装：按 Tab 切到 Discover 即可浏览官方市场，或直接执行命令：

# 常用官方插件安装示例
/plugin install superpowers@claude-plugins-official     # 需求探索、写计划、TDD、系统化调试全流程
/plugin install code-review@claude-plugins-official     # 多代理代码审查
/plugin install frontend-design@claude-plugins-official # 生成高质量前端界面，告别 AI 味

# 添加官方技能仓库并安装 Office 文档处理技能（docx/pdf/pptx/xlsx）
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

自己写一个 Skill 只需要一个文件

把重复性的多步骤流程放到 ~/.claude/skills/<技能名>/SKILL.md（个人全局）或 <项目>/.claude/skills/<技能名>/SKILL.md（团队共享），格式非常直观：

---
name: release-check
description: 当用户要做发版前检查、或说"跑一下发版清单"时使用。
---

# 发版前检查步骤
1. 检查 package.json 版本号与 CHANGELOG.md 最新条目是否一致；
2. 运行测试命令，确保全部通过；
3. 运行构建并检查产物目录中不包含 .map 与测试文件；
4. 输出逐项检查报告。

保存后输入 /release-check 或直接说「跑一下发版清单」即可触发。

3.3 CLAUDE.md：给 Claude 装"长期记忆"

CLAUDE.md 在每次会话启动时自动加载，分为 ~/.claude/CLAUDE.md（个人全局）和项目根目录 ./CLAUDE.md（团队共享，可用 /init 自动生成初稿）。

写好 CLAUDE.md 的四个原则：

控制在 200 行以内：越长越容易稀释注意力；
只写可执行、可验证的规则：写「缩进用 2 空格」「禁止用 WebFetch，改用 curl」，不要写「请写出高质量代码」这种空话；
多步骤流程移到 Skill：不要把几百行的发布流程塞进 CLAUDE.md 常驻消耗 Token；
善用引用与自动记忆：支持用 @docs/arch.md 拆分模块化文档；同时 Claude Code 会在 ~/.claude/projects/<项目>/memory/MEMORY.md 中自动沉淀你纠正过的踩坑经验（可通过 /memory 查看和编辑）。

一份可直接抄作业的全局 ~/.claude/CLAUDE.md 模板：

# 全局工作约定

## 语言
- 所有回复、解释与注释使用中文，代码标识符与技术术语保持原样。

## 工具与操作偏好
- 修改文件前必须先 Read 阅读原文件。
- 涉及不可逆操作（删除文件、强推分支、线上操作）必须先询问确认。

## 视觉检测
- 主模型支持多模态时直接 Read 截图做视觉检查；不要假装看到图片。

## 输出规范
- 引用代码位置时使用 `文件路径:行号` 格式。
- 测试或构建失败时贴出真实报错输出，不要凭空猜测。

4. 日常高频操作与命令

4.1 `/resume`：随时恢复历史对话

Claude Code 的所有会话都持久化在本地，关掉终端或重启电脑也不会丢：

终端直接恢复最近一次对话：claude --continue
会话内打开历史选择器：/resume
给当前会话起个好找的名字：/rename 支付模块重构

也可以在 CC Switch 左侧「会话」页按项目检索历史对话，一键复制恢复命令：

CC Switch 会话管理

4.2 `/model`：会话内无缝切模型与思考强度

在 CC Switch 聚合模式下，输入 /model 可以直接看到多家供应商的模型同框：

CC Switch 聚合模式下的 /model 模型选择器

Enter：切换模型并设为新会话默认；
s：仅对当前会话生效，不改默认；
← / →：调节思考强度（effort）。

4.3 粘贴图片 vs 粘贴文件路径（极易搞混）

在 Windows 终端里，粘贴图片和粘贴文件用的是两个不同的快捷键：

你在剪贴板里复制了什么	快捷键	输入框里出现什么	适用场景
截图 / 图片内容	`Alt+V`（macOS 为 `Ctrl+V`）	`[Image #1]` 图像芯片	让多模态模型看 UI 截图、报错图、设计稿
资源管理器里的文件	`Ctrl+V`	`"C:\...\xxx.png"` 文件路径	让 Claude 自己去读取或处理该文件
大段日志文本	`Ctrl+V`	`[Pasted text #1]` 折叠块	贴入长报错栈或配置，发送时自动展开

一句话记住：Windows 下 Alt+V 粘图像，Ctrl+V 粘路径/文本。

4.4 上下文管理与快捷前缀

当会话变长、感觉响应变慢或回答跑偏时，用这几个命令管理上下文：

命令 / 前缀	作用	实战经验
`/context`	查看当前 Token 占用分布	看看是哪个 MCP 或大文件吃掉了上下文
`/compact [指令]`	压缩历史对话并保留摘要	到 50%～60% 就主动压缩，别等满了报 400 再压；可带指令如 `/compact 保留支付重构的文件路径与结论`
`/clear`	清空当前上下文开启新对话	换新任务时必用，省钱且防串味
`/rewind`	回退对话和代码修改到之前的检查点	Claude 改坏了代码时一键后悔
`!命令`	直接在本地跑 Shell，结果进上下文	例如 `!npm test`，跑完直接让 Claude 分析上面的报错
`@路径`	模糊搜索并引用项目内文件	例如 `@src/auth.ts`
`Ctrl+B`	把当前长耗时命令或子代理放到后台	配合 `/tasks` 查看后台任务状态

4.5 定时与常驻：`/loop` 与 `claude -p`

除了人在终端前手动发指令，Claude Code 还支持定时巡检与非交互式后台运行：

方案	运行位置	是否需保持会话开启	适用场景
`/loop`（会话内定时）	本机当前会话	是（终端不能关，7 天自动过期）	开发时盯 CI、每隔几分钟检查测试环境健康度
云端 / Desktop 定时任务	Anthropic 云端 / Claude Desktop	否	官方账号用户做 PR 巡检或 Desktop 本地定时整理
系统计划任务 + `claude -p`	本机后台 / CI 服务器	否（最通用，支持国产模型）	接入 CC Switch 国产模型、内网环境、Jenkins/GitHub Actions 无人值守任务

会话内轮询：`/loop`

在当前会话里直接输入：

/loop 5m 检查 https://staging.example.com/health 是否返回 200，失败就贴出响应
/loop 20m /code-review

不想要了直接对 Claude 说「取消刚才那个检查部署的 loop」即可。

非交互命令：`claude -p`（配合系统计划任务）

claude -p 是非交互模式（Print mode），执行完一次指令就自动退出，非常适合写进脚本配合 Windows 任务计划程序、Linux crontab 或 Jenkins 使用：

claude -p "检查昨天的 git 提交，列出潜在风险点" \
  --allowedTools "Read,Bash(git log:*)" \
  --output-format json > D:\logs\claude-review.json

本机实际执行 claude -p 的录屏效果：

claude -p 执行一次定时任务

在 Windows 下写成 daily-review.bat 后，一行命令即可注册为每天上午 9 点自动执行：

schtasks /Create /TN "ClaudeDailyReview" /SC DAILY /ST 09:00 /TR "D:\scripts\daily-review.bat"

无人值守三原则：

用 --allowedTools 明确白名单工具（如 "Read,Bash(git log:*)"），避免因等待人工权限确认而卡死；

确保计划任务运行环境能读到 ANTHROPIC_BASE_URL 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN；

务必把输出重定向到日志文件，方便事后排查。

5. 终极实战闭环：操作网页与设备（Playwright + ADB）

前面我们已经装好了 Claude Code、通过 CC Switch 接通了国产模型，也搞懂了 MCP、Skill 和常用命令。现在进入最核心的实战环节——给 Claude 装上操作浏览器（Playwright）和操作手机（ADB）的"手"，跑通完整的自动化闭环。

5.1 操作网页：Playwright MCP

安装与配置

全局安装命令（Windows 下务必用 cmd /c 包装 npx，否则会报 spawn ENOENT）：

# Windows
claude mcp add --scope user playwright -- cmd /c npx -y @playwright/mcp@latest

# macOS / Linux
claude mcp add --scope user playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

首次使用如果本机没有 Playwright 浏览器内核，执行一次：

npx playwright install chromium

（若想直接用本机 Chrome，可在启动参数后追加 --browser chrome。）

执行 claude mcp list 或在会话内输入 /mcp，看到 playwright 显示 ✓ Connected 即安装成功。

快速验证：打开网页并截图

在 Claude Code 里直接用自然语言下达指令，无需记忆任何底层工具函数名：

用 Playwright 打开 https://ccswitch.io，等页面加载完，
截一张 1440x900 的图，保存到 artifacts/ccswitch-home.png

Claude 会自动调用导航与截图工具，生成如下产物：

Playwright 打开 CC Switch 官网并截图

省 Token 实用技巧：日常让 Claude 点击或填表时，它会优先使用无障碍树快照（snapshot）定位元素，比每一步都截图省得多；只有需要检查排版或留存证据时，才让它截图。

5.2 操作设备：ADB MCP

前置条件

安装 Android SDK Platform Tools，确保终端能运行 adb；
手机开启「开发者选项 → USB 调试」并授权连接（或启动 Android 模拟器）；
终端执行 adb devices 确认设备状态为 device：

终端：adb devices 显示设备已连接

安装 ADB MCP

# Windows
claude mcp add --scope user android-debug-bridge-mcp -- cmd /c npx -y android-debug-bridge-mcp

# macOS / Linux
claude mcp add --scope user android-debug-bridge-mcp -- npx -y android-debug-bridge-mcp

装好后，Claude 就能直接执行列出设备、安装 APK、启动应用、导出 UI 树点击元素、输入文本、截图和抓 logcat 日志等全套操作。

5.3 双端自动化闭环：只需说清意图，模型自主规划路径

很多人刚接触 Agent 时，习惯像写传统自动化脚本那样，一条条教它："第 1 步先点 X 坐标，第 2 步等 2 秒，第 3 步填邮箱框……"。

但在今天的模型能力下，早就不必写这么死板、细碎的提示词了。

你只需要给出目标地址、测试账号，简单交代要验证什么，模型就会自己通过 UI 快照感知当前页面结构、自主规划工具调用路径、遇到报错自己去翻网络请求或 logcat 日志，直到完成最终对比。

比如改完登录页和定价页后，你只需要甩给它这样一段话：

测试账号是 test@example.com / test123456。
帮我在 Web 端（http://localhost:8000/login.html）和当前连接的 Android 设备上分别走一遍登录流程，
截图对比两端的登录页和登录后的 Dashboard 样式是否一致；
另外检查一下 http://localhost:8000/pricing.html 在桌面端和移动端的响应式排版有没有问题。

收到这句简单的指令后，Claude 会全自动拆解并规划出以下 4 个阶段的执行路径：

阶段 1：Web 端自主探测、填表登录与抓包

Claude 自己打开登录页 → 获取页面快照识别出邮箱框、密码框与按钮 → 填入测试账号并点击登录 → 校验 /api/login 接口状态码 → 保存登录前后截图：

Playwright 填表、点击、抓请求

阶段 2：Android 端自主识别 UI 树、输入账号与排查日志

接着 Claude 自动枚举当前连接的 Android 设备 → 先截图并 dump UI 树找到输入框位置 → 自动点击并输入账号密码 → 点击登录并保存跳转后的 Dashboard 截图（若遇到崩溃还会自动拉取 logcat 定位堆栈）：

ADB 在 Android 端自动填表登录

阶段 3：Web 与 Android 双端视觉一致性对比

拿到双端登录前后的截图后，多模态模型直接读图对比，检查按钮文案、输入框间距是否一致，是否存在文字溢出或遮挡：

Web 端与 Android 端登录前后视觉一致性对比

阶段 4：桌面端与移动端响应式视觉回归

最后，Claude 自动打开定价页，先后切换 1440 桌面视口与 375 手机视口截图，完成响应式布局回归检查：

Playwright 响应式视觉回归过程

桌面与移动端视觉对比

这就是半年前和今天最大的区别： 以前是你替 AI 规划好每一步怎么走；现在是你给 AI 装好「搜索、网页、设备」三双手，只管给出账号和目标，路径规划、工具调度、异常兜底和结果核验，它自己一气呵成。

写在最后：躬身入局，贴着能力边界走

半年前，我们还要字斟句酌地写提示词、一步步教模型调工具；半年后的今天，只要给一个目标和账号，它就能自己开浏览器、连手机、跑测试、查日志，独立走完整个闭环。

AI 正在从根上重构各行各业的工作方式，首当其冲是软件开发行业，然后迅速席卷各行各业，不要觉得自己行业可以独善其身。面对这场变革，站在岸上观望或焦虑毫无意义——我们唯一能做的，就是快速躬身入局：时刻盯住 AI 的演进与能力边界，第一时间学习它的新能力，并迅速将其转化为自己工作流的一部分。

从零开始：Claude Code 安装、国产模型接入与高效工作流