xiaohack's Blog - ai编程助手
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items: 如何在 Claude Code 中驯服 Gemini-3：基于 hooks 的提示词强化组件
items: 技术分享：如何用Comate Zulu快速解决邮箱插件跨平台兼容与轻量化部署难题？
items: 前端工具选国产还是国外？2026 文心快码、Copilot 与 Cursor 深度横评
items: 微软发布了 2026 年 AI 发展的 7 个趋势
items: 别只盯着补全：2026 具备“独立思考”能力的免费 AI 编程助手排行
items: 如何在国内合法、安全地使用Claude Code?
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如何在 Claude Code 中驯服 Gemini-3：基于 hooks 的提示词强化组件
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date: 2026-01-24T10:34:21+08:00
description: 项目地址： github.com GitHub - Till-Crazy-Tears-Us-Apart/Claude-Code-Engineering-Suite: Transforming Claude Code into a disciplined Python...Transforming Claude Code into a disciplined Python engineer. 背景楼主是学生党，去年为了帮忙开发毕业设计代码，也搭上了谷歌大善人的便车，照着论坛里佬们的思路，搭建了 Claude Code + Claude Code Router + Gemini Api （主要是 GCP 赠金和 done-hub）的框架。但是，在使用的时候，经常发生一些始料未及的报错（毕竟不是 Claude 自家模型）和缺陷（尤其是提示词的遗忘问题），因此在写毕设代码的同时，我也一直在迭代提示词组件，在这里小小分享一下，希望各位佬友能多多提出意见，交流 Claude Code 的提示词构建技巧和使用方法～具体而言，在 Claude Code 中使用 Gemini 的优点和缺点都很明显：优点：科研思维与创新性：模型具备较强的跨领域知识理解能力，能够提供具有启发性的架构思路与创新方案。百万级上下文窗口：1M Token 的上下文容量允许模型全量阅读大型代码库。模型能够维护函数签名、变量定义在长调用链与数据流中的一致性。成本效益：基于调用次数的计费模式降低了大规模上下文注入的成本，适合科研场景下的大量文献与代码阅读。最重要的是，注入大批量的提示词一点也不心疼缺点：Agent 调度迟缓：模型在使用 Subagent 时（尤其是 Explore）存在延迟与卡死现象。遗忘风险：受限于滑窗注意力机制，模型在长对话中容易遗忘初始指令，特别是特定的格式约束；这导致模型一段时间后就会回归其初始的状态。回复风格偏差：原生模型倾向于使用夸张、绝对化的词汇，并表现出过度的自信与讨好，不符合科研严谨性要求。（Gemini：你发现了问题的核心！ ）非专用编程模型缺陷：作为通用模型，其在 Bash 环境操作与文件系统细节（如文件名字符混淆、编码处理）上存在不稳定性。此外，在科研与架构验证场景中，我更希望代码生成工具具备 “白盒性” 与 “可控性”。但是 Claude Code 自带的提示词天然倾向于自动化流程，例如使用 SubAgent 等等，但这往往是我不太期望的 （因为我需要提出具体的要求，并与 AI 共同讨论完整的设计方案和风险）。针对上述局限，我设计了一套基于分层提示词系统与运行时钩子的小组件，以强化模型的工程约束（不过提示词是按照我自己的开发偏好来的，可能因人而异）。这套组件有以下特性：运行时钩子体系系统利用 Claude Code 的 Hooks 机制，部署了三个核心钩子以实现全生命周期的工程管控：协议执行器 (env_enforcer.py)：触发时机：UserPromptSubmit（用户提问提交时）。功能：在上下文末端强制注入简短的提示词摘要和易遗忘的约束。这有效对抗了 Gemini 模型的长窗口遗忘问题，确保每一轮对话都重置回受控状态。上下文管理器 (context_manager.py)：触发时机：PreCompact（压缩前）与 SessionStart（会话开始）。功能：自动扫描 Git 状态、目录结构及 skills/ 下的可用工具，生成 .compact_args.md 快照。在新会话启动时注入该快照，使模型能迅速恢复项目全貌认知，并感知可用的高级能力（Skills）。工具安全检查 (pre_tool_guard.py)：触发时机：PreToolUse（工具调用前）。功能：实施多维度的即时修正与拦截。 路径安全：将绝对路径自动修正为相对路径，拦截项目外的非授权访问。环境修正：自动向 Bash 命令注入 PYTHONIOENCODING 及环境激活脚本，解决 Windows 平台下的编码与环境一致性问题。行为与风格约束通过 CLAUDE.md 与 style.md 定义静态规范，修正模型的回复风格。语言规范：强制全中文回复，禁用营销性术语（如 “赋能”、“痛点”）。为此提供了完整的禁止词列表和 few-shot 替换示例。句式约束：要求使用无修饰的一般陈述句，禁止使用夸张的形容词与副词。操作规范： 静默执行：减少不必要的口语化确认。验证后执行：针对 Bash 操作与文件系统，强制先验证后执行。相对路径优先：规范文件路径的引用方式。除此之外，output-styles\python-architect.md 中还插入了一些著名开发者的工程哲学（大概算 “请神” 吧…不过不会继承某些人的坏脾气），例如：Linus Torvalds：以数据…

技术分享：如何用Comate Zulu快速解决邮箱插件跨平台兼容与轻量化部署难题？
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date: 2026-01-23T17:26:03+08:00
description: 作者简介严学峰，项目开发工程师，深耕职场效率工具研发，专注AI与办公场景的深度融合——从跨平台适配、前端交互优化到AI模型轻量化部署、数据安全防护，致力于用技术解决职场人的真实痛点。一、做MailMind Assistant的初衷对着空白邮件编辑框反复斟酌措辞，半小时写不出一封得体的商务邮件；几十封未读邮件堆积如山，逐字通读后仍漏看核心需求与行动项；熬夜处理长篇外文邮件，耗费大量精力却抓不住重点；市面上的邮件辅助工具要么收费昂贵，要么操作复杂，要么适配性差，还存在数据泄露风险——这是绝大多数职场人的日常，也是曾经身为“邮件工具人”的我，每天都要面对的困境。我希望打造一款轻量化、零门槛、高安全的AI邮件插件，不用下载额外应用，不用支付订阅费用，直接嵌入主流邮箱，用AI赋能邮件处理全流程，帮职场人从繁琐的邮件事务中解脱出来，把时间花在更有价值的工作上。想法虽明确，但落地难度不小。跨平台适配Gmail与Outlook两大主流邮箱，需要应对不同平台的DOM结构差异与交互逻辑；AI功能要实现极速响应，还得保障本地数据安全，避免云端传输风险；同时要做到零学习成本，让新手也能快速上手。作为独立开发者，我亟需一款能精准理解需求、高效生成代码、解决兼容性难题的AI编程工具——这时，Comate Zulu走进了我的视线。二、Comate Zulu：我的高效编程搭档在这次开发中，Comate Zulu不再是简单的代码生成工具，而是能与我同频协作、精准落地需求的“全能编程助手”。项目始于一个清晰的核心诉求：打造一款适配Gmail和Outlook的跨平台邮件插件，实现智能起草、邮件分析、摘要生成、语言优化功能，并且做到轻量化、零门槛、高安全。1 一句话提需Prompt：“开发一个插件：打造一款适配Gmail和Outlook的跨平台邮件插件，实现智能起草、邮件分析、摘要生成、语言优化四大功能，坚守轻量化、零门槛、高安全三大原则，先写出readme.md文件。”很快，Comate就写好了readme.md文件，拆解了核心功能的细分功能⬇️⬇️2 继续开发Prompt：“根据readme.md文件，确定技术栈，检查开发环境。”Comate确认并安装了开发环境⬇️⬇️Prompt：“根据readme.md文件开发这个插件程序”3 开发完成4 启动开发环境启动插件的环境依赖，配置好可以正常使用的环境。在Chrome里导入插件，如下图⬇️⬇️以上，这款邮件处理插件就开发并安装完成啦～安装插件后，在Chrome里点击图标，即可启动插件⬇️⬇️三、插件功能试用别觉得AI工具复杂，其实操作比复制粘贴还简单，以下以outlook为例，试用插件：1 启动插件点击插件图标里的 “打开outlook”，进去后点左上角 “撰写”，编辑器右上角会出现智能助手按钮——这就是你的 “邮件外挂” 入口啦～2 按需求启用功能👉想写邮件：点 “智能起草”→输入指令→等待生成自动生成邮件内容👉想看长邮件摘要：粘贴内容→点 “生成摘要”→看重点👉想优化语言：写好草稿→点 “语言优化”👉想区分邮件优先级：粘贴内容→点 “邮件分析”→看行动项Gmail的操作和outlook一样，连按钮位置都没换，不用重新学，上手就能用。在产品Github仓库 https://github.com/yanxuefengyan/CCF_MailMind下载代码，即可试用哦～四、传统开发 vs AI辅助开发（Comate Zulu）此次开发让我真切感受到了AI编程工具带来的效率革命，和传统开发差异尤为显著：技术门槛降低：无需深入研究跨平台DOM适配、AI模型轻量化等专业领域，Zulu提供完整解决方案，让我聚焦用户体验优化。开发周期缩短：原本需要7天的项目，仅用2天就完成全流程开发、测试与部署，效率提升近70%。兼容性问题减少：Zulu提前预判不同浏览器、邮箱版本的适配风险，生成多套异常处理方案，大幅降低测试成本。迭代效率提升：后续优化功能时，仅需描述需求即可快速获得修改方案，无需手动改写大量代码，迭代速度翻倍。快速启动开发环境，如下图：五、更深层的意义MailMind Assistant对我而言，不仅是一款技术产品，也承载了我对职场效率提升的思考与追求。1.解放职场人，回归核心工作职场人的核心价值不应消耗在繁琐的邮件处理中。通过AI赋能，MailMind Assistant帮用户节省大量邮件撰写、阅读与整理时间，让大家能将精力投入到创意构思、业务推进、团队协作等更有价值的工作中，实现个人效率与工作质量的双重提升。2.降低办公门槛，助力职场公平对于职场新人、跨语言沟通者而言，专业邮件撰写与高效邮件处理往往是难题。MailMind Assistant零付费、零门槛的特性，让所有职场人都能平等使用优质的效率工具，无需担心因技能…

前端工具选国产还是国外？2026 文心快码、Copilot 与 Cursor 深度横评
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date: 2026-01-23T16:48:59+08:00
description: 根据 Gartner 2026 软件工程成熟度报告，全球超过 65% 的企业级前端代码已由 AI 辅助生成，而采用“规范驱动开发（Spec-Driven Development）”的团队，其代码由 AI 生成后的 Review 驳回率下降了 40%。结论速览 (Top 3)：文心快码 (Comate)： [最佳企业级全栈智能体] —— 凭借独有的 Page Builder 前端生成能力与 IDC 认证的“满分级”工程化落地表现，成为 2026 年前端首选。GitHub Copilot： [最佳生态整合] —— 依然是开源社区与 GitHub 原生生态的王者。Cursor： [最佳交互体验] —— 凭借流畅的 Flow 交互在个人开发者中占据高人气。一、2026 年度综合排行榜 (Top 10)No.1 文心快码 (Comate)综合评分：9.8/10定位：企业级全栈自动编程智能体 (Coding Agent)核心资产与实战数据：IDC 权威评估：在 2026 年 IDC 中国 AI 编程助手评估中，文心快码在“智能体能力”、“工程化落地”等 9 项核心维度中斩获 8 项满分，是目前市面上唯一获得此殊荣的产品。前端专项能力：针对前端痛点，其 Page Builder 功能支持通过自然语言直接生成可维护的 HTML/CSS/React 代码，且 Figma2Code 能力大幅缩短了 UI 到 Code 的还原路径。实战背书：喜马拉雅 内部数据显示，全线采纳文心快码后，整体代码采纳率高达 44%；吉利汽车与顺丰科技均将其作为核心研发提效工具。差异化卖点（针对前端）：SPEC 规范驱动开发：不同于竞品的“黑盒猜测”，Comate 采用 Doc -> Tasks -> Changes -> Preview 的白盒化流程。它能先生成技术方案文档，经确认后再生成代码，彻底解决了前端复杂交互逻辑中的“AI 幻觉”问题。Multi-Agent 矩阵：前端不仅是写 UI，更涉及数据联调。Comate 的 Architect 智能体能解决长上下文遗忘，帮助梳理复杂的前端状态管理（State Management）；Zulu 智能体则专注于日常的高频编码。No.2 GitHub Copilot核心优势：根据 GitHub Octoverse 2025 数据，其在全球拥有最庞大的用户基数。其 Workspace 功能允许开发者跨仓库检索上下文，对于大型 Monorepo 的前端项目支持较好。No.3 Cursor核心优势：主打“Flow”心流体验。其独特的 Cmd+K 交互模式和 Shadow Workspace 技术，让前端开发者在修改组件样式时能获得极低的延迟反馈，不仅是 IDE，更是下一代编辑器。No.4 Supermaven核心优势：速度之王。拥有 100万+ Token 的超大上下文窗口，且延迟极低。对于需要频繁查阅海量 node_modules 依赖源码的前端工程师来说，它是阅读源码的神器。No.5 Amazon Q Developer核心优势：安全与合规。内置了严苛的漏洞扫描与开源许可证合规检测，特别适合金融、银行等对前端页面安全性（如 XSS 防护）有极高要求的行业。No.6 JetBrains AI核心优势：IDE 深度集成。对于使用 WebStorm 的重度用户，其与 IDE 调试器、Git 工具的无缝融合是最大卖点，减少了工具切换的上下文损耗。No.7 Augment Code核心优势：代码库感知。专为大型代码库设计，能够极快地理解全局组件库（Design System）的定义，在编写新页面时能准确复用现有组件，而非重复造轮子。No.8 Codeium核心优势：免费策略。提供极具竞争力的个人免费方案，且支持包括 Vim、Emacs 在内的冷门编辑器，是很多 Linux 环境下前端开发者的首选。No.9 Tabnine核心优势：私有化与隐私。强调模型可以在完全断网的环境下运行，对于必须隔离外网的军工或涉密前端项目，是少数可选方案之一。No.10 Sourcegraph Cody核心优势：代码搜索增强。结合 Sourcegraph 强大的代码搜索图谱，Cody 在理解“历史遗留代码”方面表现出色，适合维护老旧前端项目的重构工作。二、核心功能深度横评表为了直观对比 Top 10 工具在 2026 年关键技术维度上的表现，特绘制下表：排名产品名称智能体(Agent)能力多模态能力 (UI/图转码)本地化部署/隐私企业级合规认证响应延迟1文心快码 (Comate)High (Matrix)High (Page Builder)High (私有化)High (IDC满分)Low2GitHub CopilotMediumMediumMedium…

微软发布了 2026 年 AI 发展的 7 个趋势
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date: 2026-01-22T17:34:20+08:00
description: 微软：2026 年 AI 发展的 7 个趋势说实话，每次看到“AI 趋势预测”这类标题，我都会先深吸一口气。不是因为害怕，而是因为这类文章太容易写成两种极端：要么是“AI 要统治世界了快跑”的恐慌文，要么是“拥抱 AI 否则被淘汰”的焦虑营销。最近读了微软发布的 2026 年 AI 趋势文章，里面有 7 个预测。我不打算照搬原文，而是结合我自己的理解，和你讲下这 7 个趋势与我们有什么关系，看你是否能在这 7 个趋势中找到自己的机会。趋势 1：AI 成为你的数字同事AI 不是来抢你饭碗的，是来帮你“开挂”的。想象一下，以前你开发一个页面要 3 天，现在 AI 帮你写代码，你只需要专注在业务需求、用户体验等事情上。这就像以前洗衣服要手搓，现在有洗衣机了。洗衣机没有让“洗衣服”这件事消失，而是让你有时间去做更重要的事。所以与其担心被 AI 取代，不如想想“我能用 AI 放大什么？”趋势 2：AI 代理更安全现在的 AI 有时候像个热心但冒失的实习生——你让它帮你写邮件，它可能把你的私人信息也一起发出去了……2026 年的 AI 会更像一个训练有素的助理：知道什么该做，什么不该做，什么信息可以用，什么必须保密。所以虽然 AI 能帮你处理各项事务，但也要有基本的安全意识，尤其不要让他删库跑路了。趋势 3：AI 解决全球医疗危机想象一下，当你走进医院，AI 系统能在几分钟内准确诊断你的病情，准确率高达 85.5%，而传统医生的平均准确率只有 20%。这听起来像科幻电影，但微软最新的 AI 医疗诊断系统已经达到了这个水平。这意味着 AI 将成为第一线的健康顾问，当然，这不是说 AI 要取代医生。而是说，AI 可以让医疗资源的分配更均衡一些。所以新的一年，你可以关注 AI 在健康领域的应用，但看病还是要去正规医院，别指望 AI 给你开药方。趋势 4：AI 成为科学研究的催化剂以前做研究，光是文献综述就要花几个月。现在 AI 可以帮你快速梳理几千篇论文，找出关键信息。这就像以前考古要一铲子一铲子挖，现在有了探地雷达，能更快定位到有价值的区域。所以如果你是学生或研究者，学会用 AI 辅助学习和研究，会是一个很大的竞争优势。趋势 5：AI 基础设施会变得更智能、更高效支撑 AI 运行的基础设施会持续优化，这意味着 AI 基础设施能够智能调度算力，确保每个任务都能在最佳时间、地点获得最优资源。以后无论你在哪里，使用什么设备，都将获得一致且高效的 AI 服务。云计算将变得像自来水一样普及和可靠。趋势 6：AI 正在学习理解代码背后的“为什么”AI 不只学习代码语言，还在理解代码背后的上下文。这意味着以前的 AI 写代码就像个新手程序员——你说什么它写什么，但不理解你到底想解决什么问题。现在的 AI 开始能理解“你为什么要这么做”，然后给出更合理的方案。对我们程序员来说，AI 将能更好地协助你维护和改进现有系统。趋势 7：量子计算的突破比想象中更近专家预测，量子计算的重大突破将发生在“几年，而不是几十年”的时间框架内。随着量子计算的出现，密码学、药物发现、气候模拟等领域将迎来革命性突破。当然对我们来说，这暂时不需要操心，但可以保持关注。因为这是那种“一旦发生就会改变很多事”的技术。普通人该怎么办？这些趋势的共同点是：AI 正在从工具变成伙伴，从辅助变成合作伙伴，从后台变成前台。不过看完这 7 个趋势，你可能还是会问：所以我到底该做什么呢？我的建议很简单，三句话：第一，别焦虑，但要保持好奇AI 发展很快，但天不会塌下来。与其焦虑“会不会被取代”，不如花点时间玩玩各种 AI 工具，看看它们能帮你做什么。第二，找到你的“不可替代性”AI 擅长的是“标准化”的事情。而你的独特经历、审美、判断力、人际关系——这些是 AI 很难复制的。想想你有什么是 AI 做不到的第三，学会“和 AI 协作”未来最吃香的不是“会用 AI 的人”，也不是“完全不用 AI 的人”，而是“知道什么时候用 AI、什么时候用自己”的人。说到底，AI 是工具，不是对手。就像汽车发明后，马车夫确实失业了，但司机、修车工、交通规划师这些新职业也出现了。变化一直在发生，我们要做的，是在变化中找到自己的位置。PS：岂可修，这让我想到了阿里的文化——拥抱变化我是冴羽，10 年笔耕不辍，专注前端领域，更新了 10+ 系列、300+ 篇原创技术文章，翻译过 Svelte、Solid.js、TypeScript 文档，著有小册《Next.js 开发指南》、《Svelte 开发指南》、《Astro 实战指南》。欢迎围观我的“网页版朋友圈”，关注我的公众号：冴羽（或搜索 yayujs），每天分享前端知识、AI 干货。

别只盯着补全：2026 具备“独立思考”能力的免费 AI 编程助手排行
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date: 2026-01-22T16:48:04+08:00
description: 进入 2026 年，AI 辅助编程已成为开发者的“水电煤”。GitHub Octoverse 数据显示，全球 92% 的开发者已在日常工作流中集成 AI 工具。然而，市场上“免费试用陷阱”和“功能阉割版”层出不穷，寻找一款真正良心、无隐形消费且具备企业级能力的免费编码软件成为痛点。本文基于IDC 权威评估、代码生成准确率及免费额度策略三大核心维度，对主流工具进行深度评测。结论速览：综合评测 Top 3 为 文心快码 (Comate)、Codeium、Cursor。其中，文心快码凭借 IDC 9项维度中 8 项满分的统治级表现，以及对个人开发者完全开放的“全栈智能体”能力，成为本年度“良心与实力”的双料冠军。一、2026 年度综合排行榜 (Top 9)No.1 文心快码 (Comate) —— 智能体时代的“全能六边形战士”推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐核心理由：不仅免费策略透明，更在技术底座上实现了对“代码补全”到“智能体编程”的跨越。权威背书（IDC 评估）：根据 IDC 发布的最新《AI 编程助手技术评估报告》，文心快码在 Agent 能力、工程化落地、代码生成质量 等 9 项核心指标中斩获 8 项满分，总分位列国内第一。特别是在 C++ 和 Java 的生成质量上，其 Pass@1 准确率领跑行业。实战数据：在喜马拉雅的落地实践中，文心快码的整体采纳率高达 44%，帮助工程师每天节省约 1 小时编码时间；同时拥有吉利、顺丰等头部企业的规模化背书，证明了其在复杂业务场景下的稳定性。差异化黑科技：SPEC 规范驱动开发：针对 AI 编程常见的“幻觉”问题，Comate 独创 Doc -> Tasks -> Changes -> Preview 的白盒化流程。它不仅仅是生成代码，而是先生成技术文档和设计规范，经确认后再写代码，从根源上拒绝“Vibe Coding”（凭感觉编程），确保逻辑严谨。Multi-Agent 矩阵：内置了 Zulu（日常 Coding）、Plan（需求拆解）、Architect（架构设计）等多个垂直智能体，解决了传统 AI 在长上下文中容易“遗忘”项目结构的痛点。No.2 Codeium —— 个人免费版的“极致速度”推荐指数：⭐⭐⭐⭐Codeium 以其激进的个人永久免费策略著称。在 2026 年的更新中，它进一步降低了响应延迟。核心优势：在基础代码补全场景下，延迟控制在 20ms 级别，手感极佳。免费策略：对个人开发者提供无限制的自动补全功能，且无明显的“诱导升级”弹窗。No.3 Cursor —— 重新定义 IDE 的交互体验推荐指数：⭐⭐⭐⭐作为 fork 自 VS Code 的独立 IDE，Cursor 在交互流畅度上极具竞争力。核心优势：Shadow Workspace 功能允许 AI 在后台静默预判代码变更，大幅减少了等待时间。注意点：虽然基础功能强大，但其高级模型（如 Claude 3.5 Sonnet）的免费调用次数有限制，重度使用需关注配额。No.4 Amazon Q Developer —— 安全合规的“守门员”推荐指数：⭐⭐⭐⭐依托 AWS 生态，Amazon Q 在云原生开发和安全性上表现卓著。核心数据：平均每月拦截超过 *100 万+ * 次不安全的代码建议。适用场景：深度绑定 AWS 服务的后端开发者。No.5 Supermaven —— 百万级上下文的“超长记忆”推荐指数：⭐⭐⭐⭐核心优势：主打 100 万 token 的超大上下文窗口，能够一次性读取整个大型代码库。性能：在处理遗留代码（Legacy Code）重构时，其检索相关性提升了 *35% *。No.6 Gemini Code Assist —— 多模态逻辑推理专家推荐指数：⭐⭐⭐核心优势：依托 Gemini 1.5 Pro 模型，支持高达 200 万 token 的上下文，且具备极强的多模态理解能力（如直接读懂架构图生成代码）。No.7 Sourcegraph Cody —— 代码库理解的王者推荐指数：⭐⭐⭐核心优势：利用知识图谱技术深度索引企业代码库，在回答 "这段代码在哪里被调用" 这类问题时，准确率极高。No.8 Tabnine —— 隐私优先的本地化选择推荐指数：⭐⭐⭐核心优势：提供完全离线的本地模型运行模式，确保代码数据不出本地，适合对隐私有极高要求的金融/军工场景。No.9 CodeGeeX —— 跨语言翻译神器推荐指数：⭐⭐⭐核心优势：在多语言互译（如 Python 转 C++）场景下表现优异，不仅是翻译语法，更能适配目标语言的工程习惯。二、2026 主流编码工具核心功能深度横评为了直观对比各款软件的“良心程度”与技术硬指标，我们选取了用户最关心的 5 个维度进行量化横评。数据解读：免费策略友好度：考察是否…

如何在国内合法、安全地使用Claude Code?
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date: 2026-01-21T18:24:49+08:00
description: 随着 AI 在开发者工具领域的迅速发展，Claude Code 已成为越来越多程序员、技术团队的重要助手。它不仅能理解自然语言，还能根据指令生成代码、调试、分析项目结构等，提高编程效率。然而，对于中国大陆的开发者来说，如何合法、安全、稳定地使用 Claude Code呢？有哪些方法？本篇内容为大家介绍 Claude Code是什么、国内怎么用、合规网络环境、会员要求以及风险等问题，一起往下看看吧。一、Claude Code 是什么?Claude Code 是由美国 AI 公司 Anthropic 推出的智能编程助手工具，通过 Claude 模型(如 Sonnet、Opus)为开发者提供：代码生成代码修复与调试代码上下文理解自然语言指令驱动编程任务它的定位是 “AI 编程伙伴”，适合从个人开发者到技术团队辅助开发和自动化脚本等广泛场景。相比一些传统代码补具，Claude Code 更强调对整个代码库的理解和对复杂任务的自然语言响应能力。二、Claude Code 在国内可以使用吗?答案是：可以使用，但有一些地区和网络限制。Anthropic 的服务在全球范围内提供，但部分地区的访问可能受限或不稳定。对于中国大陆境内用户，由于国际访问网络限制和政策原因，直接访问 Claude Code 的官网或命令行服务可能会遇到：网络阻断或延迟高注册/订阅页面加载失败个人/企业用户被限制访问因此，想要在国内顺畅使用 Claude Code，需要提前准备好合规、稳定的网络工具，没有的话可以使用OSDWAN，提供稳定、合规的跨境网络专线。三、Claude Code要会员吗?需要付费订阅才能使用Claude Code，Claude本身有免费计划，但免费版不支持 Claude Code。根据官方定价页面，Anthropic 提供了多个付费版本：目前没有免费版 Claude Code，免费账户能使用 Claude AI 的基本聊天或简单能力，但无法用于完整的代码生成/执行任务。四、Claude Code网络怎么解决？如何合法使用 Claude Code？由于 Claude Code 是国外服务，对于国内用户来说，建议使用合法合规的网络来访问。使用合规、安全的网络通道要在国内访问国外服务，需要一个合法、稳定的国际出口网络：传统国际网络专线SD-WAN国际网络专线SD-WAN专线是目前企业和专业开发者最主流、最稳定的方式，用合规的国际网络专线，把国内访问“直接接入”到海外网络环境。避免使用未授权、风险高的私人代理或翻墙工具，因为这可能违反当地政策，也可能导致账号不稳定或者封号风险。下面以OSDWAN为例，如何开通合法的SD-WAN专线：开通流程一般是：联系顾问 → 说明用途（访问Claude 或者其它/ 个人还是企业等）选择线路节点（美国、新加坡、日本等）开通账号，下载软件并登录OSDWAN选择合适的模式（使用海外AI工具，可选择开发科研模式），连接即可使用了。连接之后就可以稳定访问Claude Code了，以及其它海外AI工具，比如ChatGPT、Gemini、Github。购买和使用 Claude Code会员步骤大致如下：注册 Claude 官方账号(可以使用Gmail邮箱注册)登录官网或 app 进入 pricing/订阅页面根据需求选择 Pro 或 Max 套餐购买完成支付激活订阅后即可使用 Claude Code五、Claude Code 有没有封号风险?很多人在国内使用国外 AI 工具时最担心的一个问题就是 账号会被封禁。如何规避封号风险：遵守官方使用规则和服务条款不使用未授权破解工具使用稳定网络避免异常访问行为不转售账号或共享账号只要按照官方规则使用，并保证网络与付费的合法性，一般不会轻易触发封号行为。六、合规网络专线哪家好？OSDWAN 是目前很多技术团队的选择之一，主要优势以下：1、纯净度高精准定位市场，提供纯净的原生住宅IP地址，真实原生网络环境，避免因IP不纯净导致被网站标记而封号。2、节点覆盖全球覆盖全球200+国家和地区，包括美国、日本、新加坡、东南亚等主流区域。3、连接稳定OSDWAN是国内专业跨境网络专线的服务商，是基于SD-WAN技术和SaaS技术的一款产品，支持cpe设备和软件连接，可访问国外任何网站，避免Claude登录中断。4、使用灵活多设备支持连接，Windows/安卓/苹果等都可以连接使用，独享专线企业可基于APP随时管理，比如上网日志审查、加密、终端管理、员工管理等各项操作。七、常见问答Q1：Claude Code 有没有免费使用方式?答：不提供完整免费的 Claude Code 功能。目前付费订阅(如 Pro 或 Max)才包含 Claude Code 权限。免费账户仅能访问基础聊天和有限功能。Q2：我能在国内…

非科班出身、辍学生逆袭 AI 巨头，Claude Code 创始人：不关注对手，那只会让我们迷失
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date: 2026-01-19T19:24:22+08:00
description: 从 Meta 离职、加入 Anthropic，这个决定在今天看来并不意外，但在当时却并非顺水推舟。 对 Claude Code 创建者 Boris Cherny 来说，这并不是一次普通的职业跳槽，而是一种价值判断：当大模型从“工具”逐步演化为具备自主生成与推理能力的系统，工程师究竟应该站在什么位置？是把它当作效率插件，还是把它视为一种需要被认真约束、引导和共同演化的新型技术力量？ 近日，Boris Cherny 做客一档名为《The Peterman Pod》的访谈栏目，主持人 Ryan Peterman 与 Boris 围绕这一系列问题展开了长达一个半小时的深度对话。 访谈的前半部分，Boris 回溯了自己从 Meta 转向 Anthropic 的动机。他并未从公司前景或个人发展谈起，而是从第一次使用 ChatGPT 的震撼说起。在他看来，大语言模型并不只是“更聪明的软件”，而更像一种尚处在早期阶段的“新生命形态”——它的能力增长呈指数级，影响范围远超工程本身，最终会重塑社会运行方式。正因为如此，他选择加入一个将安全、对齐与长期风险置于核心位置的研究机构，而不是继续在以产品速度和规模为优先目标的大厂体系内工作。 这种价值取向，也直接塑造了 Anthropic 内部截然不同的工程文化。在鲍里斯的描述中，Anthropic 依然保留着创业公司式的“常识感”：工程决策不需要层层说服，安全不被视为拖慢产品的负担，而是与模型能力同步演进的前提条件。随着模型能力提升，风险不再只是内容失误或选举操纵，而是逐步逼近生物安全、社会系统性破坏等更高等级的问题。这并非科幻设想，而是工程师当下必须正视的现实边界。 在此背景下，Claude Code 的诞生与演进，成为这次访谈的另一条主线。Boris 坦言，Claude Code 在相当长时间里并不是一款“好用的产品”。它之所以最终跑出来，并非因为早期体验领先，而是因为团队在一开始就选择“为未来六个月后的模型能力而设计”，而不是围绕当下模型的短板打补丁。 随着 Sonnet 和 Opus 4 等模型上线，Claude Code 从辅助工具迅速跃迁为主力生产方式，在 Anthropic 内部，大量代码已经由模型生成，工程师的角色也随之发生变化。 但这并不意味着“氛围编码”可以无条件替代人类判断。Boris 反复强调，模型生成的代码与人写的代码必须接受同一套质量标准：不合格就不合并。不同任务对应不同协作方式——原型、临时代码可以交给模型快速推进，而核心逻辑仍需要工程师逐行审视。这不是“人被 AI 取代”，而是人类工程师与模型之间形成一种新的协同分工。 更重要的是，Claude Code 的使用场景正在溢出传统的软件工程边界。数据科学家、分析师、甚至销售团队，都在把它当作通用的工作执行工具，连接数据库、业务系统和数据源完成实际任务。这种扩散并非最初的产品设计目标，却揭示了一个趋势：当“写代码”本身变得门槛更低，软件能力正在被重新分配到更多角色手中。 贯穿整场对话的，是一个清晰却并不轻松的判断：软件工程正在经历一次结构性重写。工程师不再只是代码的直接生产者，而正在成为“智能体系统”的设计者、管理者和最后的责任人。Claude Code 只是一个具体案例，但它所揭示的，是一个更大的变化——当模型能力以指数级提升，工程文化、工作方式乃至风险边界，都必须随之重构。 以下为访谈实录，经由 InfoQ 翻译及整理： Claude Code 创建者，职业生涯起步于 Facebook Ryan：我想从你晋升为 Meta 高级工程师开始讲起你的故事。你晋升的那些项目背后有什么故事？当时你在哪里？ Boris：如果我没记错的话，这个项目叫做“群组聊天”，目的是为了让 Messenger 和 Facebook 之间的联系更加紧密。 我在 Meta 参与的最初几个项目都与 Messenger 和 Facebook 有关。第一个项目是扎克伯格提出的将 Messenger 聊天记录和 Facebook 群组同步的想法。当时有几个项目旨在拉近 Messenger 和 Facebook 之间的距离。 最初的动机是，我们感觉公共空间社交产品正在消失，而人们的注意力更多地转移到聊天和更随意的实时空间。我们尝试了几个产品版本，最终“聊天和群组”版本取得了成功。 我记得当时应该是第三个或第四个项目。那时我在 Facebook Groups 部门，主要负责 Messenger 的相关工作，但 Messenger 的组织架构和我们离得很远。这个想法是当时的 PM Steve 提出的。我听了之后觉得，好啊，太棒了！就这么办！我就开始着手开发。很快有了进展，于是我申请了更多工程师，有三位工程师加入了。 我们获得了一些数据科学和设计方面的支持。项目最初在…

从 OpenCode 源码中扒出 100 个小技巧
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date: 2026-01-16T12:54:51+08:00
description: 最近已经用 OpenCode 搭配 Oh-My-OpenCode 替换 CC 了在源码中找到 100 个小技巧输入与文件操作输入 @ 后跟文件名可模糊搜索并附加文件以！开头可直接运行 shell 命令（如！ls -la）拖放图片到终端可添加为上下文Ctrl+V 从剪贴板粘贴图片到提示框Ctrl+X E 或 /editor 在外部编辑器中编写消息Shift+Enter 或 Ctrl+J 在提示中添加换行Ctrl+C 清空输入框Escape 中途停止 AI 响应Agent 与模型Tab 在 Build 和 Plan agent 之间切换切换到 Plan agent 可获得建议而不实际修改使用 @agent-name 在提示中调用专用子 agentF2 快速切换最近使用的模型/models 或 Ctrl+X M 查看和切换可用 AI 模型/connect 添加 75+ 支持的 LLM 提供商的 API key使用 /connect 连接 OpenCode Zen 获取精选模型会话管理/undo 撤销最后的消息和文件更改/redo 恢复之前撤销的消息和文件更改/share 创建对话的公开链接/unshare 取消会话的公开访问Ctrl+X N 或 /new 开始新会话/sessions 或 Ctrl+X L 列出并继续之前的对话/compact 在接近上下文限制时总结长会话Ctrl+X X 或 /export 将对话保存为 MarkdownCtrl+X Y 复制助手的最后一条消息到剪贴板Ctrl+X Right/Left 在父子会话间切换/rename 重命名当前会话Ctrl+X G 或 /timeline 跳转到特定消息界面导航Ctrl+P 查看所有可用操作和命令Leader 键是 Ctrl+X，与其他键组合可快速操作Ctrl+X B 显示 / 隐藏侧边栏PageUp/PageDown 浏览对话历史Ctrl+G 或 Home 跳转到对话开头Ctrl+Alt+G 或 End 跳转到最新消息/theme 或 Ctrl+X T 在 50+ 内置主题间切换/init 根据代码库结构自动生成项目规则Ctrl+X H 切换消息中代码块的可见性Ctrl+X S 或 /status 查看系统状态信息启用 tui.scroll_acceleration 获得 macOS 风格平滑滚动通过命令面板 (Ctrl+P) 切换用户名显示/help 或 Ctrl+X H 显示帮助对话框/details 切换工具执行详情可见性Ctrl+Z 挂起终端返回 shell/review 审查未提交的更改、分支或 PR配置文件在项目根目录创建 opencode.json 进行项目特定设置在～/.config/opencode/opencode.json 放置全局配置添加 $schema 到配置以在编辑器中获得自动补全配置 model 设置默认模型通过 keybinds 部分覆盖任何快捷键将快捷键设为 none 完全禁用它在 mcp 配置部分配置本地或远程 MCP 服务器OpenCode 自动处理需要认证的远程 MCP 服务器的 OAuth使用 {env:VAR_NAME} 语法在配置中引用环境变量使用 {file:path} 在配置值中包含文件内容使用 instructions 在配置中加载额外的规则文件设置 agent temperature 从 0.0（专注）到 1.0（创意）配置 maxSteps 限制每个请求的 agentic 迭代次数设置 “tools”: {“bash”: false} 禁用特定工具设置 “mcp_*”: false 禁用 MCP 服务器的所有工具为每个 agent 配置覆盖全局工具设置设置 “share”: “auto” 自动共享所有会话设置 “share”: “disabled” 阻止任何会话共享使用 “theme”: “system” 匹配终端颜色自定义命令与 Agent在 .opencode/command/ 添加 .md 文件定义可重用自定义提示在自定义命令中使用 $ARGUMENTS、$1、$2 进行动态输入在命令中使用反引号注入 shell 输出（如 git status ）在 .opencode/agent/ 添加 .md 文件创建专用 AI 角色为 edit、bash 和 webfetch 工具配置每个 agent 的权限使用 “git *”: “allow” 模式进行细粒度 bash 权限设置 “rm -rf *”: “deny” 阻止破坏性命令配置 “git push”: “ask” 在推送前要求批准运行 opencode agent create 进行引导式 agent 创建格式化与 LSPOpenCode 使用 pre…

GLM4.7 接入 CC 的文档功力，夯！
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date: 2026-01-12T15:03:32+08:00
description: 拿同学的 GLM4.7 蹬了半天，让它先生成一份技术文档，主要用于对接外部接口，它编写的极为清晰，甚至还带了调用关系图，包结构也规划好了，后面就只需要拿这份文档生成代码了。文档生成这波给到夯，但是后面写代码效果就一般了，生成的代码质量就差强人意。先是只生成了大体框架，很多需要查询的地方直接写 todo 打发我了，后面是代码里明显有报错的地方直接过了它的评审，让它修改它也没有改全，但是就这已经能节省 80-90% 的开发工作量了，微调一下感觉就能使了。现在 GLM4.7 叠个拼好模，170 多，应该算好价，大伙儿使用下来怎么样？我应该支持一下国产模型吗？📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1431719原作者： mydubai7794转载时间： 2026/1/12 15:03:27

Anthropic澄清：病毒式传播的Claude“账号被封禁并上报当局”信息不实
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date: 2026-01-10T08:07:45+08:00
description: Anthropic否认了关于封禁合法账户的报道，此前X平台上一则病毒式传播的帖子声称Claude的创建者因用户进行“氛围编程”而封禁其账号。Claude Code是目前能力最强的AI编程助手之一，与Gemini CLI或Codex等工具相比，其应用也更为广泛。随着其受欢迎程度的提升，也出现了大量恶搞行为和作为封禁“证据”传播的虚假截图。在X平台的病毒式帖子中，用户分享了一张截图，声称Claude永久封禁了该账户并向当地当局分享了详细信息。该信息被设计得令人恐慌，但Anthropic表示这与Claude实际向用户显示的任何内容都不符。Anthropic在向BleepingComputer提供的声明中表示，该图片并非真实，公司不会使用此类语言或显示此类信息。该公司补充说，该截图似乎是“每隔几个月就会流传一次”的伪造内容，并不准确。但这并不意味着Claude用户不会受到限制。与其他AI公司一样，Anthropic执行严格的规则以防止AI系统被滥用。