claude code简易教程

Astorm 字数: 10950 阅读耗时: 27 分钟 2025/10/31 博客独享热度: 77 评论: 0

claude code简易教程

前言

本文关键词：WSL 环境、第三方 API
贴一下 Claude Code 官方文档：https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/overview

本文主要讨论如何在 Windows 系统下，通过 WSL 安装和配置 Claude Code 工具。

WSL，全称 Windows Subsystem for Linux，可以理解成在 Windows 下安装一个 Linux。它允许开发者在 Windows 上直接运行 Linux 环境，而无需虚拟机或双启动。

而最重要的，在 WSL 下，可以直接访问 Windows 下的所有文件，它会把 Windows 下的各个盘符挂载在 /mnt 目录下，比如 C 盘就是 /mnt/c

安装步骤

1. 进入 WSL 环境

首先，你需要确保 Windows 系统已经安装了 WSL。如果还没有，可以参考 Microsoft 官方文档进行安装。安装完成后，在 PowerShell 或 CMD 中输入 wsl 即可进入 Linux 环境。安装教程直接问 AI 就好了，就几步命令的事

2. 安装 Claude Code

bash 安装(推荐)

在 WSL 环境中，执行命令安装：

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

注意：部分环境安装后，看安装返回的说明，如果有类似于“安装成功但没有添加进 Path，请执行 xxxxx...”的说明，那就跟着它的命令执行一下，其实就是把 claude 命令添加进 path，添加后在任意地方就可以使用 claude 命令了

通过 npm 安装

在 WSL 环境中，使用 npm 进行安装：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

如果在安装过程中遇到问题，不要使用 sudo（官方也不推荐，可能导致后续的权限问题），可以按照以下方法解决：

首先创建 npm 全局安装目录，并配置 npm 将全局包安装到该目录：

mkdir ~/.npm-global
npm config set prefix '~/.npm-global'

然后，将这个目录添加到系统的 PATH 环境变量中，这样系统就能找到全局安装的命令了。执行以下命令，将配置写入 .bashrc 文件并立即生效：

echo -e "\n export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

完成上述配置后，再次尝试安装 Claude Code。

最简配置

Claude Code 文档很多内容，以下是保证能用的基础配置，再后面会有进阶设置。

1. 第三方模型配置

配置第三方服务 API（比如 GLM、AnyRouter 等），就需要配置 key 和 baseUrl。这里以 AnyRouter 为例。

在 WSL 环境中，进入 ~/.claude 目录。如果该目录下没有 settings.json 文件，就新建一个，然后添加以下内容：

{
    "env":{
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxxx",
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://anyrouter.top"
    }
}

另外，如果用公益站的建议设置减少一些上报请求，毕竟公益站一般限制并发比较严（参数说明可见官方文档 Claude Code 设置 #环境变量）：

{
    "env":{
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxxx",
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://anyrouter.top",
		"DISABLE_BUG_COMMAND": "1",
		"DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
		"DISABLE_TELEMETRY": "1",
    }
}

2. 全局提示词

在 ~/.claude 目录下，检查是否存在 CLAUDE.md 文件。如果没有，就新建一个，并添加你希望的全局提示词，例如：

## Response Language
**除非有特殊说明，请用中文回答。**

你可以根据自己喜好随意修改这个全局提示词。

开始使用

最简配置完成后，就可以开始使用 Claude Code 了。

首先，导航到你的项目目录：

cd your-awesome-project

然后，启动 Claude Code：

claude

当然，Claude Code 还有更多的配置项，后文会列几个较为常用的进阶配置

进阶配置

1. 修改模型

如果你比较富有，或者有其他特殊需求，可以通过修改 settings.json 来使用不同的模型，比如 Opus 模型。

在 ~/.claude/settings.json 文件中，添加 model 字段：

{
    "model": "opus",
    "env":{
        // ...省略其他配置...
    }
}

这里 opus 是模型的别名，你可以填写完整的模型名称。具体可用的模型名称和配置，请参考 Claude Code 官方文档中关于模型配置的部分：https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/model-config。

2. 提示词管理

Claude Code 的提示词分为全局提示词和项目提示词。

全局提示词：上面已经提到过，在 ~/.claude/CLAUDE.md 中配置。

项目提示词：如果你希望某个项目有专属的提示词，可以在该项目目录下新增 CLAUDE.md 文件，或者在该项目目录下创建 .claude 文件夹，并在其中新增 CLAUDE.md 文件。

关于提示词的更多详细信息和最佳实践，可以参考 Claude Code 官方文档中关于记忆（Memory）的部分：https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/memory。

3. （重要）IDE 联动 claude code

说起来，用过 cursor 的人刚入手 Claude Code 会发现命令行版始终是不太方便，其中最核心的就是：cursor 中，当前编辑器所打开中的某个文件，会实时的在 cursor AI (暂且叫这个名)中实时关联，我可以直接对这个文件提问，同样的，如果我选中某段代码，它也能实时感知到。相比之下， cc (打 Claude Code 打累了，就叫这个吧)如果你要对某个文件提问，你就得把文件具体路径告诉它，如果你偷懒只打了文件名，那么好，它会在整个项目中调命令去找到这个文件，耗时间也耗 token，针对代码段提问你也得把具体行数告诉它。

==但其实，这个问题是可以解决的==

cc 内置功能是可以通过 /ide 命令来选择关联的 ide 的，vscode 系列包括 cursor、Jetbrain 等都可以。但是吧，如果你通过这个命令，发现检测不到 ide，那就看下面的解决方法

官方解决方案：https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/troubleshooting#wsl2%E4%B8%8A%E6%9C%AA%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%88%B0jetbrains-ide
WSL 环境处理
首先呢，WSL 默认是 NAT 网络，是什么不重要，重要的是，这可能会导致 WSL 环境下安装的 cc 检查不到 windows 系统下的 ide。官方说 “可能”，反正在我这里就是 100% 不得行。然后官方这里提了两种解决方案：
第一种：配置 Windows 防火墙：windows 下执行 wsl hostname -I 可以看到 wsl 系统的 IP，然后以管理员身份打开 PowerShell 并创建防火墙规则：New-NetFirewallRule -DisplayName "Allow WSL2 Internal Traffic" -Direction Inbound -Protocol TCP -Action Allow -RemoteAddress 172.21.0.0/16 -LocalAddress 172.21.0.0/16 （根据步骤 1 中的 WSL2 子网调整 IP 范围）

其实第一种，我执行了并没什么用，还是不得行，你们可以试试，我是用第二种解决的，但官方推荐这种

第二种：切换到镜像网络：
在您的 Windows 用户目录中的 .wslconfig 中添加（没这个文件就自己加一个）：

[wsl2]
networkingMode=mirrored

然后从 PowerShell 使用 wsl --shutdown 重启 WSL。（自测发现最好也要重启下 ide 和其他 wsl 窗口）

在 cc 中，通过 /ide 命令来选择关联的 ide。
如果有必要，你可以设置自动连接 ide：输入 /config，将 Auto-connect to IDE 改成 true。完事

4. 状态栏自定义

使用 cursor 的 ai 时，输入框旁边是可以显示你当前用的什么模型，也能显示当前上下文的百分百。但你刚用 cc 会发现，这玩意啥都没有

==好了，其实也是可以有的==

cc 提供了状态栏的自定义，懒得说了，有兴趣可以直接看文档: https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/statusline

我这里直接说一个简单版的，有两种选择吧：
第一种选择（稍微复杂一点，自定义程度高）：

来自：https://github.com/sirmalloc/ccstatusline

通过bunx安装（如果没安装bunx就问AI）：bunx ccstatusline@latest

然后在 `.claude\settings.json` 中配置：
{
    ...
    "statusLine": "bunx ccstatusline@latest"
    ...
}

然后 wsl 中执行 bunx ccstatusline@latest，可以自定义配置你要显示的状态栏，配置完按指引保存，下次打开 cc 就能看到效果了

第二种选择（极其简单，自定义程度低，够用）：

来自：https://github.com/ryoppippi/ccusage

在 `.claude\settings.json` 中配置：
{
    ...
    "statusLine": "npx -y ccusage@latest statusline"
    ...
}

两种都只介绍了最简单的用法，详细可以去对应的 github 仓库看

5. MCP

看官方文档就行：

MCP 介绍：https://code.claude.com/docs/zh-CN/mcp#%E4%BD%BF%E7%94%A8-mcp-%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%81%9A%E4%BB%80%E4%B9%88

推荐的 MCP：

"mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp"
      ]
    },
    "exa": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.exa.ai/mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "**这里要额外注册一下apikey**"
      }
    },
    "sequential-thinking": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    },
    "serena": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/oraios/serena",
        "serena",
        "start-mcp-server",
        "--context",
        "ide-assistant",
        "--enable-web-dashboard",
        "False",
        "--project",
        "\"$(pwd)\""
      ]
    },
    "deepwiki": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
    }
  }

强烈推荐 Serena，github 链接：https://github.com/oraios/serena ，作用是读代码，比较省 token，在大项目中比较友好。

6. 斜杆命令

这个简单，就是有时候你经常会有重复的命令，比如你经常让 cc “git diff 并检查下修改的代码有没有问题”，你可以创建一个 /checkDiff 的斜杆命令来替代。

创建方法也简单，在 .claude/commands/ 下新增 checkDiff.md，文件里输入“git diff 并检查下修改的代码有没有问题”，完事

7. 子代理

子代理 - 前言

于我个人而已，一般小场景其实用不上子代理，子代理的优势在于 “独立的上下文” ，有点像面向对象编程中的“封装”概念了，一个对话的上下文是有限的（比如 Claude Sonnet 4.5 是 200K 上下文），但如果把某些相对独立的对话“封装”起来，那就能省不少上下文空间了，在介绍使用方法前先讲一个子代理的个人使用场景。

前阵子需要根据源码统计二十个微服务的一些信息，比如说每个微服务有哪些类，每个类使用了什么缓存、缓存 key 结构如何、有没有用锁、锁的粒度如何..等等，这很明显需要理解代码后才能得到，当我尝试直接对话让 cc 帮我时，它确实一开始是用了 serena (一款 MCP，用于阅读代码的)读代码，然后给出结果，但当他发现还有 19 个微服务等着它读时，它就告诉我微服务太多，怕耗费太多 token，所以写了个 python 脚本用正则匹配的方式来给我结果...这明显是不准确的，我阻止了它，让他老老实实读代码，别搞小聪明，它确实也老老实实读多了两个微服务，但后面又开始写脚本处理了。我推测是读代码本身会耗费挺大一部分 token，然后我对它的提示（用 serena**读代码）就渐渐埋没在众多上下文中了，不过也不只是这个原因，就算 cc 老老实实读代码，我估摸读多几个微服务代码，就算 1m 上下文也不够用了。

于是想到了**子代理 ，既然一次性读那么多微服务行不通，那搞个子代理，让他专心读某一个微服务代码去分析不就好了，然后在 cc 主流程中，给出所有微服务，让 cc 对每个微服务都调用一次子代理。于是试了一下，结果果然是可行的，甚至 cc 为了效率，还并发用 5 个微服务调用子代理来执行，效率 max。

子代理 - 使用

输入下面命令，在 cc 中进入子代理管理界面

/agents

创建子代理
输入你对子代理的要求
不重要的设置：设置子代理颜色、子代理专用模型...
最终 cc 会根据你的要求，生成一个子代理 md 文件，位于 .claude/agents/ 目录下
使用：你在对话时，cc 判断如果能用上该子代理，它会在征求你同意后自动调用；你也可以直接告诉它子代理名称让它直接调用