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        1. NEWS

          GLM-4.5+Claude Code的國內AI平替

          2025.09.09火貓網絡閱讀量: 328

          最近不少開發者都在愁——國外AI模型的訪問限制越來越嚴,想用Claude Code這類頂級AI Coding工具卻怕“卡脖子”;國內AI編程工具雖在進步,但上下文處理能力總差口氣。難道就沒有既能避開限制,又能兼顧性能的解決方案?我最近用GLM-4.5+Claude Code搭了個“國內平替組合”,過程居然出乎意料地絲滑。

          為什么選GLM-4.5+Claude Code?

          先說說選這兩個工具的原因:GLM-4.5最近刷屏了——在12個評測基準里拿了“全球模型第三、國產模型第一、開源模型第一”的成績,國產模型的性能終于追上了國際第一梯隊;而Claude Code作為AI Coding領域的“領頭羊”,上下文處理和代碼生成能力一直是行業頂流。把兩者結合,正好能解決“國外工具用不了,國內工具不夠用”的痛點。

          從安裝到配置,一步一步搭組合

          組合的核心是“用GLM-4.5的API兼容Claude Code的接口”,過程其實不復雜,我把關鍵步驟整理了一下:

          1. 安裝Claude Code

          作為AI Coding的老大哥,Claude Code的新版本安裝已經很簡單了,直接用npm命令:

          # 安裝Claude Code
          npm install -g @anthropic-ai/claude-code

          注:親測無科學上網也能試,但可能有偶發情況,我兩臺電腦一臺行一臺不行,大家可以多試幾次。

          2. 獲取GLM-4.5 API Token

          智譜的GLM-4.5給新用戶的福利很實在——注冊就能領400萬token的資源包,夠測試用了。拿到token后,新建一個API Key,后面要用到。

          3. 配置集成:把Claude Code默認模型換成GLM-4.5

          關鍵是改環境變量,讓Claude Code調用GLM-4.5的兼容接口:

          • Windows:在系統設置里配置環境變量;
          • Linux:直接執行命令。
          # 配置環境變量(Linux示例)
          export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
          export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<YOUR_API_KEY>

          把<YOUR_API_KEY>換成你申請的GLM-4.5 API Key就行。然后在項目根目錄打開終端,輸入claude,確認幾步后看到對應界面,就說明集成成功了。

          踩坑解決:PowerShell執行策略問題

          如果遇到“PowerShell阻止運行claude.ps1”的錯誤,不用慌——臨時解決用Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force,永久解決用Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force,執行后就能正常啟動了。

          實戰測試:用組合生成“意向客戶管理模塊”

          我用公司內部的協同辦公平臺做測試——后端是Spring Boot+MyBatis,前端是Vue2+Element UI,要加一個“意向客戶管理模塊”,包括列表頁和右側抽屜的跟進時間軸。

          提示詞調試:從“粗放”到“精準”

          第一次提示詞只說“實現意向跟蹤模塊”,結果只生成前端代碼;第二次加了“前后端+SQL”,還是沒生成后端;第三次明確寫了前后端工程路徑:

          幫我實現一個意向跟蹤模塊,商務模塊下級模塊,主要用于銷售登記各種意向客戶,并支持每次更新跟進情況。
          界面上僅意向客戶一個列表頁面,跟進情況則通過右側抽屜方式呈現,在抽屜中通過時間軸展示跟進情況。
          同時完成前后端代碼生成,并給出update sql。
          前端工程:D:\Project\scgit\sccop\sccop-vue
          后端工程:D:\Project\scgit\sccop\sccop-rest

          這次Claude Code直接生成了完整的代碼:后端的Controller、Service、Mapper,前端的Vue頁面、API請求,還有SQL腳本,路徑也完全符合項目規范。

          效果:超出預期的“絲滑”

          生成后用TRA E打開運行,列表頁面清晰展示意向客戶,右側抽屜的時間軸準確記錄跟進情況。后續我還通過Claude Code修復了頁面缺陷、調整了界面風格,整個過程幾乎沒費額外力氣——頂級的上下文處理+國產強模型的組合,果然夠能打。

          結語:未來是“組合”的勝利

          這次嘗試讓我明白,面對國外AI限制和國內工具的小不足,與其糾結“選哪個工具”,不如想“怎么組合工具”。GLM-4.5的國產性能+Claude Code的AI Coding能力,正好補上了“能用、好用、敢用”的缺口。

          其實做企業數字化解決方案也是一樣的邏輯——沒有“萬能工具”,只有“最優組合”。比如我們火貓網絡做網站開發小程序開發智能體工作流開發,就是根據企業的具體需求,搭配最合適的技術棧,解決“想用數字化但怕踩坑”的問題。

          如果你的企業也在找“好用的數字化解決方案”,或者想聊聊AI工具組合的技巧,歡迎聯系我——徐先生,電話18665003093(微信同號),隨時交流。

          大家在AI Coding過程中有什么好方法,也歡迎留言分享~

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