教程文档【免费下载链接】easy-vibe从 0 到 1 学会 vibe coding项目制学习项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/easy-vibe点击查看免费下载本篇技术指南以 Datawhale easy-vibe 课程 Stage-2 后端篇 · 现代 CLI 编程工具 为骨架系统讲解在终端中直接运行的 AI 编程 Agent从与 AI IDE 内嵌 Agent 的差异讲起覆盖 Claude Code 的多后端接入GLM、Kimi、Minimax、DeepSeek、火山引擎等、Codex 与 OpenCode 的完整配置以及用 CLI Agent 写需求文档、管文件夹、部署开源项目的实战方法论。读完你将掌握一套不依赖 IDE、可自由切换任意大模型的命令行编程工作流并理解ANTHROPIC_*环境变量、CLAUDE.md、AGENTS.md、opencode.json等关键配置的底层原理。从终端说起为什么 CLI 编程 Agent 值得重视CLICommand Line Interface命令行界面指在终端中通过纯文本命令操作软件而不是依赖图形界面GUI即电脑或手机上带按钮、可点击的界面。在 Windows 上常见的终端程序是「命令提示符cmd」和「PowerShell」可以在运行/搜索框中输入cmd或powershell启动。CLI 天然适合文本指令式操作在追求极致效率的开发者群体中甚至比 GUI 更受欢迎——他们希望一切操作都通过键盘完成认为移动鼠标反而拖慢编码效率。在工业界CLI 也往往是最常见的交互形态GUI 需要操作系统额外绘制界面、管理窗口对计算机资源要求更高CLI 只需把收到的命令转交给系统执行即可。因此在连接大型服务器集群时我们通常只用 CLI 交互。对于没有 CLI 经验的初学者命令行往往显得复杂命令太多甚至担心「不小心弄坏电脑」。不必担心——就像此前教程中经常让 Trae 帮忙完成基础操作一样这里可以沿用同样的思路让 CLI 编程工具替我们执行一切 CLI 操作包括进入目录、查找和处理文件、运行或复制开源项目等整个流程都可以通过与 CLI 编程 Agent 对话完成。CLI 编程 Agent 与 AI IDE 的定位差异可以把 CLI AI 编程工具与之前学过的 z.ai、Trae 对比。在某种意义上CLI AI 编程工具可被视为一种特殊的 z.ai它们同样只需要简单的对话入口随后自动完成所需操作有时你只需手动打开浏览器查看最终结果。若与 AI IDE 对比CLI AI 编程工具相当于 IDE 里的 Agent 模块即侧边栏对话框区域。由于不同 AI IDE 对 Agent 的实现方式各异、能力差距大AI 编程质量往往不稳定而 CLI AI 编程工具通常由大厂直接开发例如 Claude 背后的 Anthropic、ChatGPT 背后的 OpenAI。直接使用这些大厂产品通常是更优实践尤其 Claude Code 本身就是为 Anthropic 内部研发团队打造的工具从设计之初就着眼于「满足工程师的真实需求」。下表以 Cursor 为例直观对比 Claude Code 与 AI IDE 内嵌 Agent 的差异功能特性Claude CodeCursor更优选择自动任务执行非常强有限Claude CodeIDE 集成仅命令行原生 VS CodeCursor实时代码补全无出色Cursor多文件操作非常强较好Claude CodeGitHub 集成可直接提交手动操作居多Claude Code学习曲线中等简单Cursor上下文长度很长较好Claude Code调试辅助自动化大量手动Claude Code概括而言CLI AI 编程工具通常具备三个能力特征支持更长的连续对话甚至可以「帮你干一整天活」提供更长的上下文窗口不必频繁说「继续」响应更快可接入更多自定义模型 API。在编码相关操作上它们通常比大多数 IDE 内嵌 Agent 更智能、更稳定。主流 CLI AI 编程工具选型当前开源实现虽多但实践中只需把两类 CLI 编程工具作为「首选组合」Codex基于 GPT-5综合能力更强Claude Code通过 GLM 4.6 等兼容 API 转发可获得接近 Claude 4 的体验且成本更低OpenCode支持自由切换与组合模型并内置免费模型成本更可控。究竟哪个工具在真实项目中更好只能通过亲自测试判断。多掌握几款 AI 编程工具总是有益的熟练后可以在不同场景下灵活切换 Claude Code、Codex 或 Trae若某个工具多次尝试仍效果平平直接换一个工具或模型继续测试即可。由于模型版本更新极快建议优先选择当前「性价比效果/成本」表现最好的方案。Claude Code从安装到多后端接入Claude Code 是 Anthropic 基于 Claude 大模型能力开发的 AI 编程工具主要交互发生在终端中也支持作为 VS Code 插件使用。与 AI IDE 中的 Agent 类似它能深入理解开发者的代码仓库通过自然语言指令完成端到端开发任务包括代码编辑、Bug 修复、测试运行与修复、Git 工作流管理如解决合并冲突、创建 PR、复杂代码讲解、执行终端命令等。Claude Code 的优势主要体现在极长的上下文窗口可处理完整文件甚至小型项目、主动澄清模糊需求、自动规划并分配执行任务、对整库代码的深度理解与讲解。相比普通 IDE Agent它更适合「沉浸式 Vibe Coding」开发流程。实践中可以请它帮助创建新项目、执行 CLI 操作整理目录、批量重命名文件、部署开源项目、配置开发环境如安装和调试 Python 环境遇到难以理解的代码段或目录结构也可以直接让它生成结构化分析文档或分步讲解。安装与启动如果觉得命令行安装步骤繁琐或中途报错可以让 Trae 的 Agent 代为完成安装。标准安装命令如下# 安装 Claude Code npm install -g anthropic-ai/claude-code # 进入你的项目 cd your-awesome-project # 启动 Claude Code claude # 按 CtrlC 退出 Claude理解环境变量与 ANTHROPIC_* 配置体系直接使用官方 Claude Code 往往成本较高因此本教程改用「与 Claude Code 协议兼容、但基于其他大模型」的 API 平台。核心思路是把 Claude Code 默认的 API 请求地址与鉴权令牌通过环境变量改写到目标模型提供方。环境变量本质上是存储在操作系统中的一组「键 值」配置信息只要在终端或系统设置中预先配置程序就能随时读取。由于环境变量可直接在终端写入、无需改动代码我们通常把访问大模型所需的密钥放在环境变量中以防泄露。在 Windows 上环境变量除了存放模型访问密钥还常用于存放命令行工具的「调用路径」。终端本身也是一个程序之所以输入claude就能启动 Claude Code正是因为终端读取系统环境变量中的PATH变量其中包含 Claude Code 可执行文件所在目录终端据此找到并执行它等价于在终端粘贴该程序的绝对路径后回车。一个典型的环境变量形如PATHC:\Windows\system32;C:\Program Files\Python这样就能在任何路径下直接输入python启动解释器。若想查看当前系统环境变量可在 Windows 搜索框输入「环境变量」在「编辑系统环境变量」窗口中查看全部变量及其值。首先需要获取 GLM 的 API Key并选择最方便的方式保存国内版在 bigmodel.cn 用户中心的 API Keys 页面获取国际版在 z.ai 的 API Key 管理页面获取。使用国内版 GLM时在 Cmd 中执行以下命令把your_zhipu_api_key替换为你刚获取的 API Keysetx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zhipu_api_key setx ANTHROPIC_BASE_URL https://open.bigmodel.cn/api/anthropic使用国际版 GLMz.ai时执行以下配置同样替换your_zai_api_keysetx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zai_api_key setx ANTHROPIC_BASE_URL https://api.z.ai/api/anthropic也可以直接在 Trae 中输入类似下面的 Prompt让 Agent 代为配置并启动 Claude CodeBased on my environment variable settings: setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zai_api_key setx ANTHROPIC_BASE_URL https://api.z.ai/api/anthropic and my key(Replace it with your own key): 681fea485851d29060cc.13gfaendggaFOhb please help me configure and start Claude Code⚠️ 注意如果通过 Trae 配置「永久环境变量」配置完成后必须重启 Trae否则其内置终端中的环境变量不会刷新可能导致登录失败或网络连接错误。配置完成后会看到类似下图所示的输出配置完成后即可用最新的 GLM 进行 Claude Code 开发可以重跑之前的项目或把 Trae 完成得不好的任务再交给它做一遍对比体验差异。反复「重新开始」并不是浪费时间——每一次重建都会让技能更扎实。同理GLM 之外的 Anthropic 兼容接口也可按完全相同的思路接入。推荐后端一智谱 GLMGLMGeneral Language Model是智谱 AI 自主研发的大语言模型系列。GLM-4.6 是当前 GLM 系列最新版本核心亮点是代码能力出色在公开评测与真实任务中与 Claude Sonnet 4 相当属国内第一梯队并将上下文窗口扩展到 200K可更从容地处理长文本与大型代码同时强化了推理与工具调用能力在性能与成本之间取得良好平衡。其接入方式即上文所述先安装 Claude Code再设置ANTHROPIC_AUTH_TOKENGLM API Key与ANTHROPIC_BASE_URL国内https://open.bigmodel.cn/api/anthropic国际https://api.z.ai/api/anthropic。需要留意的是Claude Code 通常消耗较多 Token若担心 API 调用成本可考虑购买 GLM 月包约 20 元/月控制成本也可以先充值 10 元做小规模测试。推荐后端二月之暗面 Kimi K2Kimi K2 是月之暗面Moonshot AI发布的新一代大模型在代码理解与生成上表现突出。核心优势包括超长上下文支持 200K 上下文窗口可一次性处理整个项目代码代码能力强在代码生成、重构、调试方面表现优异中文理解好能更准确地把握中文编程需求工具调用稳定支持可靠的功能调用与工具使用。API Key 需前往 Moonshot 开放平台控制台注册获取。配置方法export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.moonshot.cn/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKENsk-YOURKEY推荐后端三MiniMaxMiniMax 是稀宇科技MiniMax发布的新一代大模型在编程任务上表现出色以突出的推理能力与代码生成质量著称尤其适合复杂编程场景。核心优势推理能力强在复杂逻辑推理与代码架构设计上表现突出代码质量高生成的代码结构清晰、可读性好多语言支持支持多种语言的代码生成与转换响应速度快API 响应迅速适合高频调用场景。API Key 需前往 MiniMax 开放平台注册获取。配置方法export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.minimax.io/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_MINIMAX_API_KEY export ANTHROPIC_MODELMiniMax-M2.7推荐后端四DeepSeekDeepSeek 是深度求索发布的开源大模型以出色的代码能力与高性价比深受开发者喜爱DeepSeek Coder 针对编程任务做了专门优化训练。核心优势代码能力出色在代码生成、理解与 Bug 修复上表现优异开源可定制模型开源可按需微调性价比高API 价格相对较低适合高频使用中文支持好能准确理解中文编程场景。API Key 需前往 DeepSeek 开放平台注册获取。配置方法export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.deepseek.com/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOU_DEEPSEEK_API_KEY export API_TIMEOUT_MS600000 export ANTHROPIC_MODELdeepseek-chat export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODELdeepseek-chat export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC1其中API_TIMEOUT_MS用于调大请求超时时间长任务更稳CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC1用于关闭非必要流量上报。推荐后端五火山引擎 Coding Plan火山引擎是字节跳动的云服务平台提供企业级 AI 模型服务其 Coding Plan 针对编程场景专门优化提供稳定高效的代码生成能力。核心优势企业级稳定性提供 SLA 服务保障代码场景优化针对编程任务专门优化模型选择丰富支持豆包 pro、豆包 lite 等多种模型国内访问快国内节点部署访问速度快。API Key 需前往火山引擎方舟控制台注册获取。配置方法export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://ark.volces.com/api/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_VOLCANO_API_KEY export ANTHROPIC_MODELdoubao-pro-32k其他 Anthropic 兼容 API硅基流动 SiliconFlowexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.siliconflow.cn/ export ANTHROPIC_MODELmoonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 # 可按需修改为你需要的模型 export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_SILICONCLOUD_API_KEY # 请替换为你的 API Key阿里云百炼 DashScopeexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_DASHSCOPE_API_KEY高级Claude Code Router 多模型路由Claude Code RouterCCR是专为 Claude Code 设计的智能路由扩展工具核心功能是帮助用户把 AI 请求按需分发到不同平台的模型可定制性高。它支持接入 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini 等数十个平台还能按任务场景路由到指定模型如 GLM-4.5、Kimi-K2、Qwen3-Coder 等例如把后台任务自动交给本地 Ollama 以节省成本、把长文本/长代码任务交给 Gemini-2.5-Pro、把代码讲解交给 DeepSeek。工具提供便捷的 UI/CLI 配置管理并通过「转换器converter」适配不同平台的 API 格式支持 GitHub Actions 等自动化集成与自定义扩展解决了「单一模型无法覆盖所有场景」和「频繁切换平台繁琐」的问题。安装步骤如下同样可以让 Trae 代为执行npm install -g anthropic-ai/claude-code npm install -g musistudio/claude-code-router安装完成后需确认本地存在ccr命令。接下来有两种方式初始化并配置模型使用 CCR 内置 UI在浏览器提供的配置页面上操作直接编辑 CCR 的默认配置文件UI 本质上也是改配置文件只是界面更直观。若选择 CCR UI点击「Add Provider」后需要在 Name 中填写模型提供方名称在 API Full URL 中填写该提供方的 OpenAI 兼容接口地址在 API Key 中填写对应平台的 API Key在 Models 区域填写模型名并点击「Add Model」最后点击「Save」保存配置。向下滚动还有大量高级选项现阶段可先忽略。保存模型配置后还需在右侧 Router 区域指定默认模型Default在下拉选择中设置为kimi推荐然后点击右上角的「Save and Restart」。之后只需在终端输入ccr code即可通过 Claude Code Router 启动 Claude Code 编程流程。Claude Code 常用命令与 CLAUDE.md很多人最初只把 Claude Code 当作普通对话工具实际上它内置了许多能让工作流更高效、更灵活的能力。常用命令如下命令功能示例claude启动交互模式claudeclaude query执行一次性任务并输出结果claude explain this projectclaude -p query一次性提问后自动退出claude -p explain this function xxxxclaude -c继续最近一次会话claude -cclaude -r恢复之前的会话claude -r/resume在当前聊天中切换到之前的会话claude -c、/resume/plugin管理插件安装提交/审查等扩展/plugin/init用 CLAUDE.md 初始化项目描述/init/clear清空当前上下文防止信息过载/clear/compact压缩会话历史降低上下文 Token 消耗/compact/cost查看当前费用消耗/cost/model切换所用模型兼容 API 下通常可忽略/model/memory管理 CLAUDE.md 记忆文件/help查看可用命令列表/helpexit或CtrlC退出 Claude Codeexit或CtrlC/agents高级功能后续章节讲解/mcp高级功能后续章节讲解CLAUDE.md是 Claude 在会话开始时自动读取并加入上下文的特殊文件适合记录常用 Bash 命令核心文件与工具函数代码风格约定测试方法仓库协作规则如分支命名规范、merge 还是 rebase开发环境配置如是否使用 pyenv、推荐的编译器项目中需要特别注意的行为或坑点任何希望 Claude「记住」的信息。CLAUDE.md本身没有强制格式简洁可读即可。例如# Bash commands - npm run build: Build the project - npm run typecheck: Run the typechecker # Code style - Use ES modules (import/export) syntax, not CommonJS (require) - Destructure imports when possible (eg. import { foo } from bar) # Workflow - Be sure to typecheck when youre done making a series of code changes - Prefer running single tests, and not the whole test suite, for performanceClaude Code 内部原理如果好奇为什么 Claude Code 在很多场景下比 Trae、Cursor 等 Agent 编程工具表现更好可以简要看看它的内部工作方式其他 CLI AI 编程工具的总体实现风格也大体类似。Claude Code 把编程任务拆解为持续的「感知 → 思考 → 行动 → 验证」循环并在循环中调用不同工具完成任务模拟人类开发者的工作流不断「写代码 → 运行 → 检查结果 → 再改进」。系统内部有一个持续执行的主任务循环每一轮 Claude 都可以调用各种工具——读写文件、执行命令、搜索代码等——然后基于工具返回的真实结果决定下一步行动。其中有几个值得注意的特性流式处理Stream ProcessingClaude 可以边思考边输出结果不必等全部代码写完再执行智能压缩Intelligent Compression长对话易导致上下文过长Claude 通过把历史压缩成关键信息降低「遗忘」概率并通过区分短期与长期记忆保证高效运行并发控制Concurrency Control内部并行设计允许多项任务同时进行且互不干扰子代理管理Sub-agent Management实际工作中并非单一「角色」包办一切可以管理多个协作的子代理每个负责不同任务例如专门负责测试、专门负责文档等。CodexOpenAI 系的 CLI 编程 Agent与 Claude Code 类似Codex 是 OpenAI 开发的 AI 协作编程工具可以理解为「OpenAI 版的 Claude Code」最大优势是与 GPT-5 的高效适配。从实际体验看GPT-5 当前响应更快、错误率更低完成多步骤复杂任务的概率更高缺点是它的解释往往比较「学术化」「技术化」有时过于严谨、信息密度过高对初学者理解稍有门槛。安装命令npm i -g openai/codex官方 OpenAI API 作为后端直接使用官方 OpenAI Codex 入口时配置非常简单只要已开通 OpenAI 订阅或拥有相应 API 额度在命令行输入codex启动程序按提示完成登录即可。转发 API 作为后端由于官方 OpenAI API 可能存在价格较高、网络要求严格等问题也可以通过第三方 API 网关服务转发调用来规避限制。这种方式只需在第三方转发平台购买相应的 Codex API 额度即可获得接近原生 OpenAI Codex 的体验。需要留意拿到 Token 额度后仍需在本地配置 API Key在密钥组设置中务必选择专门针对 Codex 的条目。接着把拿到的 Key 填入下面这个 Prompt并将整个 Prompt 交给 Trae 替你完成全部配置流程My API key is: [Paste your obtained sk-xxxxx key here] Please help me complete the following configuration tasks: 1. Create configuration directory - Create a .codex folder under my user directory - Windows path should be: C:\Users\[My Username]\.codex 2. Backup existing configuration (if exists) - Check if .codex\config.toml exists - If it exists, rename it to config.toml.bak.[current timestamp] (timestamp format: yyyyMMddHHmmss) 3. Create configuration file - Create config.toml in the .codex directory - Write the following complete content: toml preferred_auth_method apikey [model_providers.myrelay] name My Relay Station base_url https://api.zyai.online/v1 env_key MYRELAY_API_KEY wire_api responses request_max_retries 4 stream_max_retries 10 stream_idle_timeout_ms 300000 [profiles.myrelay] model_provider myrelay model gpt-5 model_reasoning_effort medium [tools] web_search true 4. Set system environment variable Variable name: MYRELAY_API_KEY Variable value: The key I gave you 5. Confirm completion and report back: The full path of the configuration file Whether the environment variable was set successfully I can use the command codex --profile myrelay to run it配置完成后即可通过codex --profile myrelay启动使用转发 API 的 Codex。后续使用方式与 Claude Code 类似在对话框中随时输入你的想法与需求即可。OpenCode多模型自由切换的开源平台OpenCode 是为开发者打造的开源 AI 编程 Agent 平台定位类似「多模型版的 Claude Code」。它以终端为核心交互入口同时支持编辑器集成如 VS Code、Neovim能深入连接本地代码库通过自然语言完成从代码理解到工程执行的端到端流程。它不绑定单一模型而是开放的平台可自由在 GPT、Claude、Gemini 甚至本地模型间切换OpenAI 官方也支持通过 OpenCode 接入 Codex/OpenAI 订阅。安装命令# Linux / Unix curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash # Windows npm i -g opencode-ai使用 OpenCode 中的免费模型OpenCode 会不定期提供免费模型配置非常简单在任意想使用 OpenCode 的目录下输入opencode启动程序进入聊天面板输入/models并搜索关键词free即可看到标记为 free 的免费模型。一般而言免费模型在编码任务上比付费/订阅模型慢这通常取决于模型线路是否拥堵、是否处于编码高峰期以及模型自身能力。使用第三方模型作为 OpenCode 主编码模型这是 OpenCode 的核心优势在相同的 MCP、Skills 与上下文下可为不同编码任务自由切换模型。以接入 OpenAI 官方 Codex 为例在 OpenCode 聊天窗口输入/connect选择第一个相关命令并回车进入第三方模型提供方认证以 OpenAI 为例回车选择认证方式各选项均可只是认证流程不同这里选择浏览器登录把链接复制到浏览器完成 OpenAI 登录浏览器显示「Authorization Successful」后OpenCode 客户端会自动跳转到 OpenAI 的模型选择界面。安装 Oh My OpenAgent 插件OpenCode 的另一大优势是活跃的社区生态。如果说 OpenCode 是可切换任意模型的 AI 协作工具那么 Oh-My-OpenAgent 就是运行在 OpenCode 之上的「多 Agent AI 编程指挥系统」它能把一个复杂任务拆分成多个子任务分派给不同模型分别完成。可以复制以下 Prompt 交给 OpenCode 中已配置好的模型来安装Install and configure oh-my-openagent by following the instructions here: https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/refs/heads/dev/docs/guide/installation.mdOh-My-OpenAgent 的主要特性如下特性功能描述纪律 AgentDiscipline AgentsSisyphus 协调 Hephaestus、Oracle、Librarian 与 Explorer构成完整并行工作的 AI 开发团队团队模式Team Modev4.0可选1 个主导 Agent 最多 8 个并行成员实时 tmux 可视化专用team_*工具族驱动hyperplan5 个对抗式评审者与security-research3 个猎手 2 个 PoC 工程师ultrawork/ulw一键触发全体 Agent 出动任务不完成不罢休IntentGate行动前先分析用户真实意图杜绝 AI 望文生义式误解基于哈希的编辑工具每次修改都用LINE#ID内容哈希校验实现 0% 错行修改LSP AST-Grep工作区级重命名、构建前诊断、基于 AST 的重写为 Agent 提供 IDE 级精度后台 Agent5 专家并行运行保持主上下文干净随时取用结果内置 MCPExa网页搜索、Context7官方文档、Grep.appGitHub 源码搜索默认启用Ralph Loop //ulw-loop自引用闭环不达 100% 完成不停机Todo 强制Agent 想暂停系统直接拉回。任务必须完成注释评审去除 AI 味浓的冗余注释让代码像资深工程师所写Tmux 集成完整交互式终端支持REPL、调试器、TUI 工具全部可在实时会话中使用Claude Code 兼容已有的 hooks、命令、Skills、MCP、插件均可无缝迁移Skill 内嵌 MCPSkills 自带所需 MCP 服务器按需加载不撑爆上下文Prometheus 规划器写代码前通过访谈模式进行战略规划/init-deep在整个项目目录树中自动生成AGENTS.md既省 Token 又大幅提升 Agent 理解力其中核心角色分工Sisyphusclaude-opus-4-7 / kimi-k2.6 / glm-5.1是你的总指挥官负责规划、向专家团队派发任务并以极其激进的并行策略推动任务直至完成永不言弃Hephaestusgpt-5.5是自主深度工作者只需给目标、不必给步骤它会自主探索代码模式并端到端独立执行任务Prometheusclaude-opus-4-7 / kimi-k2.6 / glm-5.1是战略规划者通过访谈式澄清在写任何代码前确定范围并制定详细执行计划。理解这些之后就可以用安装了 Oh-My-OpenAgent 插件的 OpenCode 完成编码任务了。高级模型与 API 配置opencode.json/connect提供了在聊天界面快速接入模型的方式若需更精细的控制——例如为不同任务类型指定不同模型、配置多个 API Provider 作为备份——可以直接编辑 OpenCode 的配置文件opencode.json。该文件位于~/.config/opencode/opencode.jsonWindows 路径为C:\Users\你的用户名\.config\opencode\opencode.json在 OpenCode 首次启动时自动生成。接入阿里云百炼平台 Qwen 模型的配置示例{ model: bailian-coding-plan/qwen3.5-plus, small_model: bailian-coding-plan/qwen3.5-plus, provider: { bailian-coding-plan: { options: { apiKey: sk-你的-API-密钥 } } } }model字段的格式是提供方/模型名。在对应平台注册并获取 API 密钥后替换上面的apiKey值即可。若希望同时配置多个模型、按任务类别自动路由可在配置中指定categories{ model: bailian-coding-plan/qwen3.5-plus, categories: { visual-engineering: { model: bailian-coding-plan/qwen3.5-plus, description: 前端、UI/UX、设计、样式 }, ultrabrain: { model: bailian-coding-plan/qwen3-coder-next, description: 复杂逻辑、算法、架构决策 }, quick: { model: opencode-go/minimax-m2.5, description: 简单修改、错别字修正 } } }这样 OpenCode 会自动根据任务类型选择最合适的模型简单修改走快速模型以降低成本复杂架构问题走更强模型以保证质量。用 MCP 服务器扩展 OpenCodeMCPModel Context Protocol是开放协议允许 AI 编程工具调用外部工具——例如控制浏览器、搜索网页、分析图片等。OpenCode 原生支持 MCP配置方式与 Claude Code 类似在opencode.json的mcp字段中添加服务器配置{ mcp: { chrome-devtools: { type: local, command: [npx, -y, chrome-devtools-mcplatest] }, zai-mcp-server: { type: local, command: [npx, -y, z_ai/mcp-server] } } }配置后重启 OpenCodeAI 就能在对话中自动调用这些工具——例如打开浏览器截图、分析 UI 设计稿、搜索网页信息等。实践示例配置 chrome-devtools MCP 后只需说「打开这个页面看看按钮为什么错位」AI 就会自动打开浏览器、截图、分析布局并给出修改建议。仓库佐证本仓库 config/mcporter.json 中的mcpServers配置如 autoglm-browser-agent 本地 MCP 服务器展示了本地 MCP 服务器「命令 参数」的 JSON 配置格式与上述 OpenCodemcp字段的type/command结构同属 MCP 配置体系可作为理解 MCP 服务器声明的参考。使用技巧与常见问题用 AGENTS.md 引导 AI 行为在项目根目录创建AGENTS.md文件告诉 OpenCode 你的项目约定与偏好AI 每次启动都会自动读取## 项目约定 - 使用 TypeScript 严格模式 - 所有 API 响应必须符合 JSON Schema - 错误处理使用自定义 Error 子类 ## 开发流程 1. 改动前先理解现有代码 2. 小步提交每个提交是一个逻辑单元 3. 完成后运行 npm test 验证 ## 禁止事项 - 不使用 any 类型 - 不删除测试文件仓库佐证本仓库根目录的 AGENTS.md 正是这种写法的真实案例——它向 Agent 说明了 easy-vibe 仓库的目录组织docs/为 VitePress 站点源、构建命令npm install、npm run dev、npm run build、npm run preview、代码风格Prettier、Vue 3 SFC与提交规范Conventional Commits。参考它即可快速理解AGENTS.md应包含哪些信息。并行探索代码库当不熟悉某个项目时可以让 OpenCode 同时检索多个方面请同时完成以下任务找出项目中所有处理 HTTP 请求的地方定位与数据库相关的代码梳理项目目录结构及各模块职责OpenCode 会并行执行这些探索任务一次性给出完整的代码库全景。常见问题问题解决方案opencode命令找不到npm 全局目录不在 PATH 中。在终端执行[Environment]::SetEnvironmentVariable(Path, $env:Path;$env:USERPROFILE\AppData\Roaming\npm, User)并重启终端AI 响应很慢简单任务使用 quick 类别自动路由到快速模型对话历史过长时新建会话API 调用失败检查 API Key 是否正确、模型名写法是否正确provider/model-name 格式、账户余额是否充足Skills 不生效检查 SKILL.md 文件格式需 YAML frontmatterdescription 字段要准确描述触发条件对话上下文过长新建会话或在 AGENTS.md 中定义关键约定以便新会话继承CLI AI 编程工具的更多实战用法用 AI 写需求文档学会「具体化」需求对大语言模型而言抽象需求需要「具体化」。例如「我饿了」是抽象需求需要转化为「我肚子有点饿可能需要一个红豆面包再配一杯豆浆」——这才是可执行的具体需求。但把抽象需求具体化其实相当费神如果没看过足够多例子很难快速想到如何把抽象问题拆解成详细模块。这种情况下最好的做法是让 AI 替你做「具体化」。例如想做一个「每日计划」App最简单的想法可能是Please help me write a daily planning app where I can write my plans each day and get reminders.AI 确实能基于这条需求直接拆解任务并逐步完成但中途容易出错或产生理解偏差。为降低风险可以先让 AI 把需求扩写Based on my needs, please elaborate and provide a more detailed Product Requirement Document for reference. My idea is: Please help me write a daily planner app that supports daily plan-writing and provides reminders .此时 AI 可能产出一份完整 PRD包含产品定位与愿景今日计划 App帮助用户消除拖延与遗忘、目标用户画像学生小明、职场人张伟、自由职业者李娜各带痛点与需求、用户故事快速创建今日计划、为任务设置起止时间、任务开始前推送提醒、自定义提前提醒时间如 5/15/60 分钟、标记完成任务、每日复盘总结、编辑删除任务、查看历史计划与成就、功能拆解MVP 核心功能计划管理模块——今日计划首页、创建/编辑任务、任务交互智能提醒模块——提醒触发机制、提醒内容与格式、提醒设置后续版本 V1.1/V2.0每日复盘与统计、历史回顾、模板、主题与个性化、非功能需求性能启动 2 秒内、低耗电低内存可用性极简直观、三步内可达主功能、支持撤销可靠性提醒 99.99% 准时准确、数据不丢失兼容性主流 iOS/Android 版本、适配多种屏幕、路线图V1.0 MVP 验证计划与提醒核心价值V1.1 增加复盘统计与历史回顾V2.0 增加模板、主题与云同步。相比最初那句「帮我写一个能每天记录计划并收到提醒的 App」这份文档显然详细得多。你可以基于实际需求增删改内容对拿不准的模块可以继续让 AI 提供更多备选方案再挑选并整合成最终版本。这样就能把抽象想法轻松转化为具体描述——对 AI 开发而言「具体」就是生产力需求越具体越容易得到结构稳定、质量更高的项目。可以试着用这个方法重建一个小项目对比前后差异。如果觉得这类「需求 Prompt」太长很自然的做法是把它写进一个独立的 Markdown 文档作为你的「需求文档/开发文档/PRD」。之后每次让 AI 写项目时只需让它「参考这个文档」即可不必每次重输长 Prompt还可以跨迭代持续完善这份文档让后续项目直接受益。管理文件夹可以尝试用 CLI AI 编程工具管理当前目录下的各种文件。例如有一堆杂乱文件需要归类时可以告诉 Claude Code 或 CodexPlease help me organize the contents of the current folder. I want to group files with the same content together I want to group files from the same time period together. Please help me handle this.开发新项目这与之前在 z.ai、Trae 中的用法几乎一致——可以直接用 CLI AI 编程工具从零开发全新项目。当然最好提前准备需求文档需求文档越详细最终效果越好可以随着想法演变多轮优化文档文档越完整代码实现通常越稳定成熟。部署开源项目以 Dify 为例对新手而言把 GitHub 上的开源项目部署起来往往有难度。但可以像 Dify 教程中那样把这项任务完全交给 Claude Code如果想在本地运行 Dify只需把项目链接发给 Claude Code然后输入I want to deploy this GitHub project https://github.com/langgenius/dify . Please help me clone the project and run it.收到请求后Claude Code 会自动完成一系列操作包括从 GitHub 拉取代码、配置运行环境、启动项目。若中途某一步失败或启动状态异常只需根据提示做一些手动修正。除了 Dify大多数常见 GitHub 开源项目都可以让 Claude Code 帮你部署——你只需要一个对话框和喝一杯咖啡的时间。解释代码与编写文档面对一些复杂项目或 AI 自动生成的大型项目代码可能过长、逻辑过于多层而不易理解。此时可以让 CLI AI 编程工具「读代码」例如请给我讲解这个项目如何启动、如何使用、以后如何修改和继续开发请讲解这个项目的整体流程程序如何运行用户在界面上可以做哪些操作请为这个项目写一份完整文档包括开发文档和运行文档请根据我当前文件夹里的所有内容写一份详细说明并保存到指定的 Markdown 文档中。更多应用CLI AI 编程工具的能力远不止上述内容。不要只把它们当作「写代码工具」而要当作具备独立行动能力的智能 Agent可以让它们管理和整理本地文件写日记、做总结分析和修复系统错误执行各类重复性命令行任务等。或许在不久的将来它会成为你电脑上最重要、最懂你的 AI 伙伴。小结从本仓库的课程脉络docs/de-de/stage-2/backend/modern-cli/index.md 及其英文版 docs/en/stage-2/backend/modern-cli/index.md可以看出CLI AI 编程工具的价值在于把「终端 大模型」组合成可自由更换模型的开发流水线。掌握ANTHROPIC_AUTH_TOKEN/ANTHROPIC_BASE_URL环境变量改写、CLAUDE.md/AGENTS.md记忆文件、opencode.json模型路由与 MCP 扩展这四件套再配合「先让 AI 把抽象需求具体化成 PRD」的写法你就能在任何终端环境里用最低成本获得接近顶配的 AI 编程体验。赞分享教程文档【免费下载链接】easy-vibe从 0 到 1 学会 vibe coding项目制学习项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/easy-vibe点击查看免费下载相关推荐OpenClaw coding-agent Skill 实战指南把 Codex、Claude Code 与 OpenCode 编排为可信后台编码工人OpenClaw coding agent Skill 实战指南把 Codex、Claude Code 与 OpenCode 编排为可信后台编码工人 本指南围AI 应用AI Agent交互助手后端即时通讯网关gbrain Agent Bootstrap 实战指南让 Claude Code / Codex / opencode 成为你的持久个人 Agentgbrain Agent Bootstrap 实战指南让 Claude Code / Codex / opencode 成为你的持久个人 Agent 本篇技术人工智能RAGAgent 记忆MCP 服务知识管理easy-vibe 实战Claude Code Agent Teams 多智能体协作完全指南easy vibe 实战Claude Code Agent Teams 多智能体协作完全指南 导读 本文围绕 Datawhale easy vibe 课程教程文档创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考