Claude Code

Build with Claude....

Claude Code 将 Claude Opus 4.1(与我们研究人员和工程师使用的模型相同)直接嵌入您的终端。它具备深入的代码库感知能力,能够直接在您的环境中编辑文件并运行命令。

强大的智能

  • 通过代理式搜索理解您的整个代码库,无需手动选择上下文

  • 在多个文件中协同进行更改

  • 专为代码理解与生成优化,搭载 Claude Opus 4.1

无缝融入你的工作环境

  • 直接运行于你的终端中——无需切换上下文

  • 与 VS Code 和 JetBrains IDE 集成

  • 利用您的测试套件和构建系统

您掌握主动权

  • 在获得明确批准前,绝不修改您的文件

  • 可适应您的编码规范和模式

  • 可配置;基于 SDK 构建或在 GitHub Actions 上运行

22 个评论

本本本添哥

实话说,还是有点学习成本的,回到了程序员最熟悉的命令行交互,返璞归真,还是是想要吐槽下,它对国内的环境真的真的非常苛刻,国内各种禁用,且用且珍惜吧,说个小插曲,今天(20260204)我的咸鱼某个品爆了,一堆买家来问我,某个品还卖不卖。我媳妇还提醒我记得要去回复用户的问题,结果,我一看原来是我之前挂的Claude Code账号的商品,我只能说我的两个渠道也被禁掉了,这生意,我还真的做不了。

如果大家工作编程需要,建议还是买Cursor的Pro会员吧,别等会好不容易充值了一个Claude Code Pro账号,结果国内被封禁了,钱去了不说,还得吃个哑巴亏,无处吐槽啊。说归说,不过能搞到一个Claude Code账号,还是不错的,能学习最新的MCP、Skills等先进AI的理念。

作为程序员,相比于OpenAI,我确实更看好Claude Code~ 这也是AI市场往他们倾斜的核心原因吧,能把一群程序员服务好的模型才是真正的赢家啊。一群爱折腾的程序员之间的社群裂变才是真的裂变啊。

吾好梦中摸

对技术人员非常友好,可以很方便集成到不同IDE 经验分享
如果能进一步完善项目记忆能力,预期所有难度不高的活都可以丢给cc实现,好用无需多言

无限回响

每次社区吹 claudecode 的时候,都忍不住在自己的项目里尝试一下,然后老老实实回归 cursor....

所以还是留个踩,等什么时候 cc 真的强到让我能替换掉 cursor 了,我再改回来

葬愛咸鱼

已经有两三个人跟我说,Claude Code这种编程Agent会成为元agent了,就是所谓通用agent,垂直 agent 能干的活,只要不涉及专有数据,编程Agent大都能干,无非是终端用起来门槛高一点。 那给 Claude Code 接上前端界面,不就无敌了?

当然,到底谁是最强编程 agent 的竞争也非常激烈。Claude Code领先了一个季度,但这个思路也很快被OpenAI、Gemini抄了。

降临派 4517

最先进的ai编程工具,目前综合cursor,等等工具,cli工具是最好用的工具

心道师兄

作为 0 基础的小白,且英文水平有限的前提下,我今天读到了 OrangeAI 的关于cc 配置的文章,

就决定入门一下,就按照教程一步一步来,但是第一步我就跳过了,

直接用终端安装claude,然后虽然安装成功了,但是报错了,不显示安装路径

这导致我无法正常打开,于是我把这个页面截图发给 Antigravity,直接解决
然后接着就配置了GLM4.7上去,就开始了 CC 之路,

第一个做的就是大家最常见的,让它写一个俄罗斯方块的网站,并且托管到 github

完成度:100%

美观度:80%

整体体验是很棒的,过程需要创建个token,也是列的很简洁的步骤(但非常准确)

整体感受很棒,速度上,跟 Antigravity打的有来有往

审美上,稍稍差一些,但未来可期
(附上俄罗斯方块截图)

我嘞个查!

非常GOOD
我认为这个确实是编程界的王了,很适合开发者来用,可以很有效地去实现,但确实是有点贵,并且他们公司对国内的限制有点过于卡脖子了,但也不是没它不行

文少

先说结论:非常好!

作为编程界的王,如果你有开发需求,一定要使用claude code,以前都是用cursor,但后面也开始使用claude code的了。

另外,其它AI编程工具只是一个编程工具,但claude code不止是一个编程工具,它更像一个全栈程序员。

可能唯一的缺点就是太贵了哈哈哈

第三个火枪手

Claude Code 这款产品的惊艳之处在于,它是人机交互、产品定义、技术深度的完美结合。

在用到 Claude Code 之前,我一直是一个 Cursor 吹,因为我个人觉得 “Chatbox” 不是最好的人机交互形式:写代码的时候需要人力在浏览器和 IDE 之间搬运 coding context,极大的影响了使用体验,交互成本高且打断思路。

Cursor 把 LLM 放到了 IDE 里面,设计了上下文(文件)引用快捷键和 “进行 FIle Edit 的专用小模型”(如果你用过老版的 Cline 你就知道 Cline 是用你选择的模型 + tool call 进行逐行替换的,但是 Cursor 明显在文件修改上快非常多),从而使得 Coding LLM 与 IDE 进行了深度融合,但是即使是这样也没有让 Cursor 超过 Cline,Roo Code 这样的竞品太多,真正的杀手锏是 Tab-Tab-Tab 上下文感知多行补全功能,Cursor 团队在 Blog 上明确提到他们用用户的数据训练了这个模型,从而使得它的体验无与伦比。

到此为止 Cursor 已经是我心目中最优秀的一批产品了:强调交互,把 LLM 搬进 IDE;用数据驱动产品迭代,训练 Tab Model;再到后来,Cursor 又加入了 Agent 模式,真正使得一句话生成一个完整的代码仓库成为可能。

我本以为这就是 Coding 产品的终极形态,直到我用上了 Claude Code。我认为 Claude Code 的精髓在于回归本质。早期程序员写代码的时候还没有 IDE,那时候所有的操作都在 Terminal 中完成,代码编辑也是用 Vim,到后来,为了让人类更方便的与系统进行交互,才有了 GUI IDE。但是在 LLM 的时代,这样的做法是 “兜了一个大圈子”:GUI 是为人类设计的,如果要让 LLM 直接接入 GUI,那就是 browser-use,但是这件事的难度极高,因此 Anthropic 很聪明的回归了编程的本质:让 LLM 在 Terminal 里运行,这样其实只需要学会一些命令行关键字,以及特殊的 file edit 功能,就可以像早期程序员一样写代码了,这极大的降低了 Coding Agent 系统设计的难度。更妙的是,虽然人类失去了 GUI,但是这并不影响体验,因为 Claude 在 Terminal Coding 任务上进行了额外的训练,所以人类事实上并不需要自己编辑代码,只需要 “vibe coding” 就可以完成很多任务 - 如果实在是需要写代码,开个 Cursor 就行了。回到我开头说的人机交互、产品定义、技术深度,我们一项一项分析:

1)人机交互:Coding Agent 从 Copilot 变成了 Pilot。得益于 Claude 系列模型强大的 Coding 能力,事实上已经不是 LLM 在辅助人类编程,而是人类在监督 Agent 编程,这是一种范式上的转变(在这点上,虽然 Cursor 也有 agent 模式,但是我认为他们没有彻底革新这个交互形式, Anthropic 从训练和提示词上都彻底的将 Claude 融入了 Terminal 环境)。

2)产品定义:Anthropic 没有执着于在 AI IDE 上加入战斗,反而是勇敢的做了减法,依靠自家模型强大的能力,把 GUI 从产品定义中去掉了,这不是什么历史惯性,因为 Anthropic 完全可以把 Claude Code 集成到 Claude Desktop 里,但是他们没有这么做。这样带来了一个额外的好处:Terminal 几乎是无处不在的,因此在 Remote Server 上进行 Coding 不再需要 Remote SSH 插件,只需要 npx 快速安装一个轻量的 Claude Code,就可以开始工作。

3)技术深度:Claude Code 不乏竞品 - Codex,Gemini CLI,Cursor CLI(最近出的),Qwen Code,Crush,OpenCode...,但是他们无一例外都无法企及 Claude Code 的高度,因为 Anthropic 不但定义了一个 Terminal Coding 产品,也在大量的投入资源对模型本身进行改造以适应这个产品,如果你关注了最近的 Opus 4.1 发布,你就会发现 Opus 4.1 相较于 4.0 在 SWE Agentic Coding 上只有 2.0% 的提升,但是在 Terminal Bench 上有整整 4.1% 的提升,说明 Anthropic 真的非常注重 Claude Code 这个产品。对于竞品来说,画虎画皮难画骨,只是把模型放进 Terminal 是没用的,最重要的是持续不断的用真实的用户数据去驱动基座模型能力的提升,庞大的用户技术以及随之而来的数据将会是 Claude Code 最大的壁垒之一。

最后我们再来锐评一些竞品:

- Gemini CLI:Gemini 输出表格的时候内容会被隐藏,根本看不到完整的内容;“@” 引用文件的方式竟然不支持模糊检索;在人机交互上做的非常有差距。

- OpenAI Codex:Youtube 上有人专门吐槽过:光是在配置模型这里就令人望而却步了:Model List 里有几十个模型,一望无际,不知道选哪个,而且最搞笑的是有些模型事实上不支持在 Codex 里用,也被放上去了,看起来像是 list-models 拉了一个表先放着,然后手动维护了一个 model list 作为可选,那么为啥不一开始就把可用的 model 放上去呢?令人迷惑。最重要的是,OpenAI 的模型在 Coding 上,特别是 Terminal Coding,远不如 Anthropic。

- Qwen Code:战神起跳,赠送的 token 用完了,战神睡觉。Qwen 显然没有大规模部署 Qwen3 Coder 用于 Coding,低估了 token 消耗,导致最开始那两天大家怨声载道,一下午十几块钱就出去了,堪比 Claude Code。

- Crush / OpenCode:都是开源的 Terminal Coding 产品,能力上属于能用但是不好用,特别批评 Crush,Terminal Coding 不需要花里胡哨的 TUI,还不能调 theme,导致输入框的 placeholder 可见度特别差。

- Cursor CLI:加油啊,把 Claude Code 价格打下去!

夜幕

先说好的地方,Claude Code 的实力毋庸置疑,它不仅仅是一个代码补全工具,也在重塑开发者的工作流,将我们从繁琐的“怎么做”中解放出来,让我们能更专注于“做什么”和“为什么这么做”。这种转变是革命性的。我们不再需要将大量精力耗费在记忆琐碎的语法细节和编写重复的样板代码上(但是可能要给AI擦屁股),而是可以将 Claude Code 视为一个强大的“杠杆”,以此撬动更高的生产力。这可以让我们能更专注于业务逻辑、架构设计和创造性解决问题,提高创造价值,更容易进入那种高效而愉悦的“心流”状态(不过有时候纯是看着他工作,然后发呆,然后再说需求,让他检查,然后继续发呆)。
然后说点不好的地方,首先就是这个A畜,限制+针对,砍量+封号等行为,那真是一言难尽。其次毕竟现在 cc 也不是一个不可替代产品,openai的codex,以及还未发布的哈基米3(Gemini3)都是一个可以替代 cc 的产品,效果有时候甚至会更好(Gemini3不知道,毕竟还没有出来,但是网上已经吹爆了,看着反正感觉非常牛逼)。
以及这个 claude模型,有时候就挺傻的,可能有时候降智,以及cc中上下文好短,1m的功能好像没有全面覆盖?无所谓了,期待一手gemini3.