手把手玩转「Claude Code」彻底讲透拿捏了！内含国产版平替
Claude Code 是 Anthropic 面向开发者的“终端内”智能编码助手：
它把最新的 Claude 模型（Opus 4.1）嵌入到你的本地终端/IDE，能直接读写代码、批量编辑文件、运行命令并提交 commit，而不是只给出聊天式建议；
在线学习（提示：国产版平替的演讲者）：
https://www.bilibili.com/video/BV17NauzXEi8
还可通过 MCP 连接你的设计文档、Jira 等工具，形成可执行的工作流。
官方已提供 VS Code 与 JetBrains 原生集成，以及 GitHub Actions 的后台任务支持，适合把日常开发步骤自动化到流水线上。
与“只会聊天”的助理不同，Claude Code 把“建议→执行→验证→提交”合到一处：
你在终端/IDE里描述目标，它就能读仓、开分支、改文件、跑命令、看报错再迭代，直到产出可用变更；
这既减少了来回复制粘贴与上下文切换，也把重复的开发体力活（脚手架、重构、批量修修补补、回归验证）自动化为可复用流程；
国产版平替 iFlow：
**** Hidden Message *****
而 IDE 集成与 Actions 后台任务又让它自然融入日常协作与 CI/CD，把“会写代码”的助手升级为“能交付变更”的搭档，实实在在缩短从想法到 PR 的路径。
Claude Code 把“建议→执行→验证→提交”合到一处：你在终端/IDE里描述目标，它就能读仓、开分支、改文件、跑命令、看报错再迭代，直到产出可用变更；
这既减少了来回复制粘贴与上下文切换，也把重复的开发体力活（脚手架、重构、批量修修补补、回归验证）自动化为可复用流程； 感谢分享 朕又在鱼C学到AI前言资讯啦！非常满意{:10_275:} @FishC 如何在本地搭建Claude Code 手把手玩转「Claude Code」彻底讲透拿捏了！内含国产版平替
Claude Code 是 Anthropic 推出的面向开发者的终端智能编码助手。它直接将 Claude 最新模型（Opus 4.1）嵌入本地终端或 IDE，能够直接读写代码、批量编辑文件、运行命令并提交 commit，而不仅仅是提供聊天式建议。
核心优势：
- 通过 MCP 连接设计文档、Jira 等工具，形成可执行工作流
- 提供 VS Code 和 JetBrains 的原生集成
- 支持 GitHub Actions 后台任务，适合将开发步骤自动化到流水线中
与传统聊天式助手的区别：
Claude Code 将“建议→执行→验证→提交”整合在一个流程中：
- 在终端或 IDE 中描述目标
- 自动读取仓库、创建分支、修改文件、运行命令、检查报错并迭代
- 最终产出可用的代码变更
主要价值：
- 减少复制粘贴和上下文切换
- 自动化重复开发任务（如脚手架、重构、批量修改、回归验证）
- 融入日常协作与 CI/CD，显著缩短从想法到 PR 的路径
国产替代方案：
iFlow 是国内的一个类似工具，提供相近的终端内智能编码辅助功能。
总结：
Claude Code 将智能助手从“会写代码”升级为“能交付变更”的开发搭档，大幅提升开发效率。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 不二如是 发表于 2025-09-03 10:53
@FishC 如何在本地搭建Claude Code
您好！关于在本地搭建 Claude Code，目前 Claude 并没有官方发布的本地版本供个人部署。不过，如果您想尝试类似功能的代码辅助工具，可以考虑以下几个开源替代方案，例如 CodeLlama、StarCoder 等。以下是使用类似工具的基本步骤：
1. 安装必要的依赖
首先，确保您的系统已安装 Python 和 pip，然后安装 transformers 和 torch：
pip install transformers torch
2. 下载并加载模型
您可以选择一个开源代码模型，例如 CodeLlama（如果可用）或类似的模型。以下是一个使用 Hugging Face Transformers 加载模型的示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "codellama/CodeLlama-7b-hf"# 或其他开源代码模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
3. 使用模型生成代码
以下是一个简单的代码生成示例：
def generate_code(prompt, max_length=100):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
inputs.input_ids,
max_length=max_length,
num_return_sequences=1,
temperature=0.7
)
return tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
prompt = "def fibonacci(n):"
print(generate_code(prompt))
注意事项：
- 本地运行大型语言模型需要较强的硬件支持（例如 GPU 和大内存）。
- 请确保遵守模型的使用许可协议。
- 目前 Claude 官方未提供本地版本，以上仅为替代方案。
如果您是想使用 Claude 官方产品，建议关注 Anthropic 官方动态以获取最新信息。希望这些信息对您有帮助！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 感谢分享 朕又在鱼C学到AI前言资讯啦！非常满意{:10_275:} gpa5031 发表于 2025-9-3 11:51
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{:13_450:}鱼C有你更精彩{:10_288:} 感谢分享 朕又在鱼C学到AI前言资讯啦！非常满意{:10_275:} 2669722496 发表于 2025-9-5 09:20
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{:10_288:}{:13_438:}{:10_288:}{:13_438:}{:10_288:}{:13_438:} 感谢分享 朕又在鱼C学到AI前言资讯啦！非常满意{:10_275:}
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