两个月了，一直想给 CC 写一篇新手教程，今天终于能写了。
Claude Code（简称 CC）是我今年最推荐的 AI 产品，没有之一。
虽然它叫 Claude Code，但它的能力远不止写代码，它是一款真正的通用 Agent。
电脑上很多繁琐的事情，用 CC 一句话就能搞定。
我用它来问答、写作、建网页、做软件开发、做数据分析，甚至用来拆分工资条。
它还能帮我快速把音频和图片合成视频。
为了 CC，我甚至用 CC 写了一个开源启动器叫 Claude Code Now，已经在 GitHub 上收获了 400 星。
CC 也是让 OpenAI 知名研究员 AK 感觉自己掉队的软件。
这是 CC 的作者和 AK 的对话——你只要把 CC 指向目标，它就把你的难题融化了！
我一直在给同事朋友安利 CC，他们每次用完都感叹这个 AI 怎么这么聪明。
不过 CC 并不太好安利，因为 Anthropic 的 CEO 有点狠……
封号太频繁了，一个月封三次，真的受不了。
毕竟 Claude Code 年收入 10 亿美元；他们的 CEO 似乎不太在意中国用户。
所以，我一直在等一个时刻：国产开源模型的编码能力突破门槛。
周一，我的朋友杨潘在群里激动地说，那一刻到了！
现在，终于有一款开源模型能真正用在 Claude Code 里了。
我终于可以给新手写 Claude Code 入门教程了。
友情提示：这篇文章很长。跟着步骤操作大概需要一个小时，建议先收藏。
如果你的朋友也想在电脑上体验最聪明的 AI，请一定把本文转发给他们！
Claude Code 安装指南
一、准备工作
- 准备一个稳定的网络环境。
- 在这里安装最新版本的 Node.js：https://nodejs.org/en/download/
- Windows 用户还需要安装 Git for Windows：https://git-scm.com/install/windows
二、正式开始安装 CC
- 在电脑上搜索"终端"并打开。长这样——别怕，把它当成一个炫酷的 AI 聊天框就行。
- 在终端中粘贴以下命令并回车：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
这里可能会遇到各种报错。如果你已经安装了 Cursor 等其他 AI 编程工具，强烈建议在这些工具里面安装，它们会帮你解决问题。
如果没有其他工具，你可以找任意 AI 帮你解决报错。
- 如果方法 2 不行，试试下面这个：
如果你用的是 macOS、Linux 或 WSL，粘贴这个命令并回车：
如果你用的是 Windows，粘贴这个命令并回车：
安装完成后，输入 claude --version，如果能显示版本号，说明安装成功。
新版本的 Claude Code 多了一个烦人的验证步骤，我们可以用这个方法跳过。
在 ~/.claude.json 文件中添加配置项 "hasCompletedOnboarding": true。如果文件不存在，就手动创建。
内容大致如下：
{ // ... 其他配置 "hasCompletedOnboarding": true }
三、购买 CC 服务套餐
开头说了，官方 CC 封号太狠，我不建议使用官方订阅。如果你能搞定官方版，我佩服你，不过你大概也不会看这篇文章了。
目前国内有三家模型对 CC 支持不错：GLM 4.7、MiniMax M2.1 和 Kimi K2。
这里我们以 GLM 4.7 配置为例，因为是国内网站，用起来方便。其他模型也有类似的 Coding 套餐。
- 注册账号。打开智谱 AI 开放平台（https://open.bigmodel.cn/），点击右上角"注册/登录"，按提示操作。
- 获取 API Key。在个人中心点击 API Keys 新建一个，复制备用。
- 订阅 Coding 套餐。 有了套餐就能放心使用，不用担心余额突然不够。
目前有新年特惠：强烈推荐季度的 Coding Lite 套餐，三个月才 54 元，几乎等于白送。
可以在这里购买：https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=KSGMCBOXUT
四、配置 CC 服务
搞定了 Coding 套餐，就可以配置了。
我们会用到一款新工具：Coding Tool Helper。
这个工具可以方便地把 GLM 的服务配置导入到 CC 中。
- 回到终端，输入以下命令并回车：
npx @z_ai/coding-helper
- 会看到友好的中文界面。
- 根据工具的提示，粘贴刚才拿到的 API Key，一步步完成。
五、启动 Claude Code！
🎉 恭喜，你已经安装了最强大的 AI 工具。喘口气。
喝口水，然后启动它！
等等，怎么启动？
在终端里，直接输入 claude 然后回车。你会看到下面的界面。
打个招呼，自我介绍一下吧！
从现在开始，它就是你的万能助手了。
你可能不习惯这种打开方式。没关系，你可以安装我写的启动器 Claude Code Now，地址是 https://claudecodenow.com/
安装后，在任何文件夹里你都能看到 Claude Code，点一下就能启动，超级方便。
六、Claude Code 使用技巧
Claude Code 要学的东西很多。
但基础就三点，核心是理解 CC 的运作方式。
你可以把 CC 理解成一个能操作你系统的 Agent。它能看到你的电脑，能读取文件、操作文件、分析文件、输出文件。
你和它通过自然对话交流，完全不需要写一行代码。
- 文件夹
文件夹是 CC 最好的设计理念，它是 CC 的游乐场。
CC 启动时需要指定一个文件夹，这个文件夹就是执行任务的环境。
强烈建议专门创建一个 Claude Code 文件夹，用来存放各种 CC 项目。
下面是我的 CC 文件夹，我用它来记笔记、做数据分析、深度阅读和软件开发，每个任务一个文件夹，互相不干扰。
指定文件夹有两种方式：一种是上面说的用 Claude Code Now。另一种是把文件夹拖进 CC，它会自动读取。
文件也是一样，可以直接拖进 CC。这是第一个非常重要的技巧。
- Claude.md 文件
Claude.md 文件是 CC 的核心配置文件，也是它的长期记忆。
你可以把这个文件理解为 CC 的宪法。
每次 CC 启动时，它会自动加载这个文件，里面记录着你想做的事情和给 CC 定的规则。
你也可以让 CC 自己创建这个文件，告诉它你觉得哪些信息很重要。
- Danger 模式（危险模式）
什么是 Danger 模式？
顾名思义，开启后 CC 可以全自动操作你的电脑，不需要你任何确认。
听起来很危险，但如果不开，每一步都要你确认，非常繁琐，效率很低。
如果你用的是 Claude Code Now 启动器，我已经帮你开启了 Danger 模式。
如果不是，你可以手动开启，代码是：
claude --dangerously-skip-permissions
不过开启后 CC 可能造成不可逆的损害，所以一定要指定正确的文件夹，并做好备份。
三个重要的事情讲完了，再补充一个非常实用的技巧：粘贴图片。
使用 CC 时，你可以问它任何问题，但有些问题需要配合图片。你需要把图片粘贴到 CC 里。
因为 CC 在终端里运行，粘贴命令和系统默认的不一样，不是 Cmd+V，而是：
Control + V
粘贴后 CC 就能看到图片了。
七、实战案例：拆分工资条
接下来用一个我工作中遇到的真实案例，来演示一下 CC 的神奇。
作为公司老板兼财务，我每个月都要给大家发工资。
发完工资，还得把每个人的工资条发出去。
但代理只给我一个工资表，长这样：
我需要把这个表拆开，每行一个人，做成单独的文件发给每个人。
这种重复劳动非常烦人。
但有了 CC，我们只要告诉它需求：
"这是一个工资表，帮我把每个人拆分出来，做成单独的工资条，一个人一个文件。"
我把整个过程录下来了，从启动到输入指令到完成，没有任何剪辑。
是不是很神奇！这一件繁琐的工作，总共只用了 29 秒！
这只是一个小例子，实际上 CC 能做的事情成千上万。
下次遇到重复的工作，不妨打开 CC 跟它聊一聊？
八、加载技能：打包好的工作流
技能（Skills）是 Claude Code 最近推出的一大功能。
你可以把技能理解成别人已经测试验证好的工作流程，你拿来直接用就行。
你可以从现有的技能网站上复制，也可以让 CC 自己创建。这里是官方的技能指南：https://github.com/anthropics/skills
使用技能非常简单。比如我看到刘晓排老师（他是 CC 大神，关注他的公众号能学到很多技巧）分享了一个前端设计技能。
先用一句话安装技能：
npx skills-installer install @anthropics/claude-code/frontend-design --client claude-code
然后告诉 CC：
使用 @anthropics/skills/frontend-design 技能，重新设计 https://listenhub.ai 的首页
出来的效果非常高级，完全摆脱了 AI 网页默认的蓝紫色调。
结语：鲸落万物生
以上就是 Claude Code 超级新手教程的全部内容。
上面的步骤只是你开启智能工作、智能学习的第一步，后面还有更多的东西要学。
最难迈出的就是第一步，这篇文章已经把最难的部分覆盖了。从此以后，你遇到任何问题，都可以直接问 CC，它会帮你解决。
相信你很快就会找到属于自己的 "Wow moment"！
写到这里，我想起和杨潘吃饭时，我们聊到 GLM 4.7 模型的意义。
过去的 Claude Code 是一年 10 亿美元的业务，全被 Anthropic 这一头巨鲸吃掉了。
如今国产开源模型追赶上来了，这就是我们一直等待的技术平权。
因为是开源的，每个云厂商都可以部署、销售、获取利润。
而用户得到的是，只需要花费百分之一的价格就能获得的智能便利。
我们即将看到的，是整个开源生态的繁荣，是 Vibe Coding 从玩具变成生产工具。
巨鲸还在，
但在深海之中，
万物生长。
