2025-07-01 13:00:00
在我之前的文章中分别介绍过 AI 支持的集成开发环境 Cursor，Windsurf，Void 等等，还介绍过不少相关的编程辅助工具比如说最早的 GitHub Copilot，Augment Code 等等，但是今天要介绍的这一款 Claude Code，从 2025 年 2 月诞生之日，就被誉为 2025 年最强的编程助手。
Claude Code 是 Anthropic 开发的一款革命性的终端 AI 编程助手。Claude Code 是 Anthropic 将其最先进的模型集成到了该工具中，让用户可以直接以自然语言去处理编程相关的问题，独立运行任务，解释代码，生成代码等等。Claude Code 基于最新的 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4 模型构建，拥有
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd /path/to/project
claude
安装完成之后可以执行 claude 来启动，初次登录的时候需要选择是登录 Anthropic 账户，或者直接使用开发者 API Key（需要绑定信用卡充值），以我自己的经验，如果想要体验，不妨直接购买一个月的套餐，因为我自己使用 API Key，光一个下午就使用了 7 美元的余额。如果大家想要免费体验一下，下文还会介绍可以领取 100 美元 Claude Code 额度的方法。
常用的 / 命令
/init 初始化项目，并生成 CLAUDE.md 文件/login 切换 Anthropic 帐号/logout 退出帐号/cost 查看 token 使用统计/doctor 检查安装健康状况/clear 清楚会话历史/compact 压缩上下文进入 Claude Code 之后，初次可以执行 /init 命令来初始化，Claude 会对项目进行分析，并生成 CLAUDE.md 文件作为项目说明，在之后的请求中就会将此文档作为上下文，以提升代码完成的精确度。
使用 Claude 或者其他的 AI 编程辅助工具的一个小技巧是让 AI 先分析思路并给出步骤，然后等用户确认之后再进行代码修改，这样 AI 的修改会更精确，更可控一些。
可以在 ./claude/commands/ 目录中添加常用的 prompt，比如在该目录创建了一个 lint.prompt ，可以在该文件中填写自定义的 prompt，比如让其检查所有的 linter warnings，然后执行必要的修复，之后在终端就可以直接使用 /lint 来执行该 Prompt。
可以执行 /allowed-tools 命令来设置白名单。
在 .claude/settings.json 文件中可以配置允许执行的命令，这样可以让 Claude Code 自主完成可信的操作。比如将常见的 Git 操作（Git 提交，创建分支）执行 npm 本地 lint 检查等等放到白名单，但是在 curl 请求外部链接，或者删除文件操作时获取用户授权。
// .claude/settings.json
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(npm run lint)",
"Bash(npm run test:*)",
"Read(~/.zshrc)"
],
"deny": [
"Bash(curl:*)",
"Write(/etc/*)"
]
}
}
推荐使用对话模式而非单词命令，可以保持上下文的连续性，可以定期使用 /clear 来清理无关的历史，避免上下文污染，也可以利用 /compact 压缩对话历史，节省 token 消耗。
可以结合 Voicenotes，Spokenly，Aqua Voice，Superwhisper，WispFlow 等语音转文字工具提升文字输入的效率，语音输入天然包含更多的背景信息和期望结果，减少因为键盘输入造成的拖累。同样时间内语音输入的效率要远远超过键盘打字的输入效率。
因为 Claude Code 执行非常消耗时间，那如果我们想要让 Claude Code 在同一个项目中执行多个并行任务呢，比如在一个分支上做一些代码修复，在另外一个分支上编写新的功能模块，这时候我们就可以利用 git 的 worktree 功能来将项目在本地拆分多个目录，然后分别在这些目录中执行 Claude，并提交不同的任务。这样 Claude 就可以并行执行。
如果不熟悉 git worktree 可以参考我之前的文章，简单来说 git worktree 就可以创建相互隔离的环境。
git worktree add ../feature-branch feature/login
如果要 Claude Code 完成自动提交 GitHub PR，需要提前安装 gh CLI。然后就可以直接和 Claude Code 说，帮我创建什么样的功能，并提交一个 Pull Request 的 main 分支，标题是什么。
> 分析Issue #123并生成实现方案
> 创建功能分支feature/user-authentication
> 实现用户认证模块
> 编写对应的单元测试
> 创建Pull Request并添加详细说明
对于需要安全环境的用户，可以使用 Development container 容器，增强了安全措施（隔离和防火墙规则）允许绕过 claude --dangerously-skip-permissions 权限提示，实现无人值守的操作。
Claude 命令支持本文做一个简单的介绍，如果感兴趣之后再写一篇文章。
claude mcp add name command [args...]
可以使用如下的命令管理 MCP
claude mcp listclaude mcp get nameclaude mcp remove name在进入了 Claude 之后也可以执行 /mcp 来查看。
目前 AnyRouter 这样一个平台，首次注册赠送 50 美元，使用我的邀请 注册还可以再赠送 50 美元，共 100 美元额度，按照提问消耗 Token 的数量来说，至少支持超过 200 次的会话请求。
在安装完成之后，设置如下的两个环境变量再开启 claude 就可以使用。
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-...
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://anyrouter.top
Claude 还支持 Amazon Bedrock 和 Google Vertex AI 集成，但是这不是本文的重点，如果感兴趣可以留言告诉我。
因为 Claude Code 使用成本相对来说比较昂贵，如果是简单轻度的任务，可以组合其他的工具，比如 Gemini CLI 一起使用。
比如可以让 Claude Code 基于当前的项目编写主要的核心代码，在 Cursor 中 Review 并自主对代码进行补齐，然后利用 Gemini CLI 完成多语言翻译，补充 Unit Test 等等任务，如果项目比较大，或者使用频率比较高， 那么也推荐订阅 Claude Code Max 。
Claude Code 拥有 200K tokens ，所以非常适合大型项目的全量分析处理，Cursor 有 8K tokens，适合文件级别的处理，Gemini CLI 虽然宣称有 1M token 的上下文，但实际可用有限，并且实际使用表现也远不如 Claude Code。
Claude Code 在自主执行复杂任务方面明显领先。实际测试来看，Cloud Code 可以完全自主完成功能开发，Cursor 则需要频繁的人工干预和确认，Gemini CLI 则是在多任务步骤当中经常发生错误。
而我个人的使用经验，Claude Code 生成的代码基本上都可以正常的执行，几乎很少出现报错，在 Cursor 中对同一个文件的修改或者少量包级别的上下文中也可以给出相对比较完美的代码，Gemini 则是在一些通用的能力上，比如本地文档生成，文档理解，翻译上有一定的优势。
2025-06-30 13:00:00
Readdy 是一款可以自然语言交互的 AI 建站工具，通过对话时设计，可以实现零代码快速生成网站，还可以直接发布到 Figma，或者是一键导出代码进行进一步的编辑。 在我之前的文章和视频中，我也介绍过如何使用 Claude，Vercel 的 [[v0.dev]]，还有 Google 的 [[Stitch]]，[[lovable]]，[[bolt new]]，[[Replit]] 等等非常多通过自然语言来生成代码的工具。
Readdy 可以让无设计经验的个人和小团队也可以非常快速地完成创意到上线的完成流程。Readdy 面向创业者，自由职业等需要快速交付数字网站的客户，无需拖拽，通过日常描述语言就可以生成网页以及预览 UI。
Readdy 非常适合在产品立项初期，快速生成交互原型。
每次设计可能需要消耗 25 点，单次编辑消耗 10 点。 点数会在计费周期结束时自动刷新。
在创建项目之后，可以根据需求进行产品 UI 设计，在描述需求时，尽量将产品功能，效果，交互描述清晰。给出产品的具体形态，网页版本还是移动版本。
2025-06-29 13:00:00
我在之前的文章中介绍过 Trello 这样一款看板工具，还介绍过日本很多公司在使用的 Backlog 项目管理工具，最近和朋友一起合作想要做一款英语学习外教平台，朋友推荐了一款叫做 ClickUp 的团队协作和项目管理工具，初步用起来非常的灵活自由，并且免费的套餐给的使用权限还非常大，基本上什么功能都能使用，还可以无限制添加成员和创建任务，相较于其他一些项目管理的应用非常慷慨。
ClickUp 是一个综合性的项目管理平台，公司成立于 2017 年，公司秉持的理念是使用一个应用代替所有的办公协作应用，为团队协作提供了全面的解决方案。所以注册进入 ClickUp 之后，就可以看到它集成了非常多的功能，从任务管理，到文档协作，白板工具，表单，录屏，目标，日程，甚至还可以看到成员的在线状态，实时聊天，更不必说当前最火热的 AI，在 ClickUp 中每一个细节的地方都可以看到 AI 的存在，并且 ClickUp 集成了大量的第三方应用（Slack，Figma，Google Drive，Zoom 等），可以完成诸多自动化的功能。
ClickUp 的任务管理提供了非常便捷的创建，分配，跟踪任务的选项。可以将复杂任务拆分为更详细的步骤，可以调整优先级和到期日，调整依赖关系等等。
在任务管理中 ClickUp 分成了几个等级
每一个任务面板都可以用户自主设定非常多的选项。
可以自定义任务状态
任务管理还支持多视图（看板、列表、甘特、日历）、自定义字段及模板，
ClickUp 四大主要套餐的月付价格及关键功能比较：
| 套餐 | 价格（月付） | 主要功能 |
|---|---|---|
| Free Forever | 免费 | 无限任务和成员；100MB 存储；核心任务管理；时间跟踪；看板、日历视图 |
| Unlimited | $7/成员 | 无限存储；无限集成；无限仪表板；原生时间跟踪与报告；敏捷报告；权限访客 |
| Business | $12/成员 | 包含 Unlimited 所有功能；Google SSO；高级自动化；自定义导出；工作量管理；时间线和思维导图 |
| Enterprise | 定制化 | 包含 Business 所有功能；SSO；HIPAA 合规；专属支持；白标定制；高级权限；客户成功经理 |
可以看到如果是简单的使用，或者个人的管理，免费版本的套餐完全足够，当然如果团队成长或者有更多的需求，逐渐升级高级版本即可。
在查看 ClickUp 的时候，还偶然发现 ClickUp 会给用户发放勋章。
2025-06-26 13:00:00
在 AI 浪潮席卷行业的背景下，Google 终于推出了一款备受期待的命令行工具——Gemini CLI。尽管在代码生成和补全领域，Google 此前推出的 Gemini Code Assist 等产品在与 GitHub Copilot、Cursor、Claude 等竞品的较量中未能激起太大水花，但 Gemini CLI 的发布，标志着 Google 将竞争的焦点扩展到了一个新的维度。
Gemini CLI 并未将自己仅仅定位为一个代码助手。根据官方介绍，它是一个 AI 工作流（AI workflow）命令行工具，旨在连接不同的本地工具、理解代码库，并最终加速开发者的工作流程。这种定位使其超越了单纯的代码生成，展现出更广阔的应用前景。从整理 Obsidian 笔记、智能管理文件，到作为免费的 Claude Code 替代品，社区已经涌现出许多富有创意的使用方式。
Gemini CLI 是一个基于 TypeScript 的开源项目，因此首先需要确保你的环境中已安装 Node.js。
推荐使用 npx 直接运行，这样可以始终体验到最新的功能，避免了本地安装可能带来的版本延迟问题：
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
当然，你也可以选择全局安装：
npm install -g @google/gemini-cli
gemini
首次运行时，工具会引导你完成 Google 账户的登录授权。Google 为免费用户提供了相当慷慨的额度：每分钟最多 60 次调用，每日上限 1000 次。对于需要更高额度的用户，可以前往 Google AI Studio 生成个人 API Key 进行配置。
进入 Gemini CLI 后，你可以通过自然语言提问，并通过 @ 符号引用本地文件，让 AI 理解你的项目上下文。
Gemini CLI 的强大之处在于其工作流整合能力，以下是一些典型的应用场景：
与所有 AI 编码助手类似，Gemini CLI 可以读取本地代码文件并提供帮助。你可以让它：
gemini explain @/path/to/complex-module.js
gemini "write a unit test for the function 'calculateTotal' in @/path/to/logic.ts"
gemini "refactor the following code in @/path/to/old-code.py to use a more efficient algorithm"
这是 Gemini CLI 最具特色的功能。它可以调用系统中的其他命令行工具（如 ffmpeg, git, awk）来完成任务。
gemini "using ffmpeg, crop the video @movie.mp4 to 1080x1080"
gemini "summarize the changes in the current git diff and write a concise commit message"
gemini "find all markdown files in this directory that contain the tag 'obsolete' and move them to the /archives folder"
对于使用 Markdown 管理笔记和文档的用户，Gemini CLI 同样能派上用场。
gemini "read @note1.md and @note2.md, then create a new file @summary.md that links them and summarizes their connection"
gemini "fix the formatting and grammar in @draft.md"
GEMINI.md 定制你的 AI为了让 Gemini CLI 的行为更符合你的偏好，你可以在项目根目录下创建一个 GEMINI.md 文件。这个文件扮演着系统提示词（System Prompt）的角色，用于指导 AI 的输出风格和行为准则。
例如，你可以在 GEMINI.md 中定义：
# Gemini CLI Behavior Guidelines
- Your primary role is a senior software engineer.
- All code suggestions must follow the Google TypeScript Style Guide.
- When asked to write a commit message, follow the Conventional Commits specification.
- Respond in Chinese.
这样，每次在该目录中调用 gemini 时，它都会遵循这些预设的规则。
一个必须注意的问题是数据隐私。当使用个人 Google 账户或免费 API Key 时，你的提示、代码片段和生成结果都可能被 Google 用于模型训练和产品改进。
Google 的隐私策略明确指出了免费版和付费版（如 Google Cloud Vertex AI）在数据处理上的区别。对于处理敏感代码或注重隐私的商业项目，强烈建议使用付费 API Key，因为付费服务通常提供更严格的数据保护承诺，不会将你的数据用于训练通用模型。
2025-06-23 13:00:00
我个人一直都是使用本地的 SSH Config 来管理我的 SSH 连接，虽然这个方案有自身的优点，就是安全，易配置，我所有的连接都只允许使用 SSH Key 访问，关闭了用户名密码，另外所有的配置都通过 assh 一键配置，我给所有的节点都配置了昵称，所以我只需要输入 ssh alias 就可以连接到任何我想连接的机器。
但这个方案有一个缺点，就是我必须在我经常使用的机器旁，我才能访问我的服务器，一旦我离开了我的电脑，那么任何设备我都无法连接上。但是前段时间我发现了一款基于浏览器的远程连接管理工具 Next Terminal。在我看来 Next Terminal 更像是一个堡垒机，可以在一个中心化的节点上来管理 SSH，Telnet 等等连接，还提供了安全审计等功能。
Next Terminal 是一款使用 Golang 和 React 开发的 HTML5 远程桌面网关，具有小巧、易安装、易使用、资源占用小的特点，支持多种远程协议如 RDP、SSH、VNC 和 Telnet 的连接和管理。作为一个开源的交互审计系统，它为用户提供了一种高效且安全的方式来管理远程连接，特别强调了易用性和安全性。Next Terminal 虽然定位轻量堡垒机，但是支持RDP、SSH、VNC、Telnet、Kubernetes协议超多协议。
Next Terminal 拥有众多实用功能，使其成为运维和安全团队的理想选择：
目前 Next Terminal 已经开始进行商业化的尝试，可以在官网 购置专业版以及商业版的授权。
参考官方文档
version: '3.3'
services:
guacd:
image: dushixiang/guacd:latest
volumes:
- ./data:/usr/local/next-terminal/data
restart: always
next-terminal:
image: dushixiang/next-terminal:latest
environment:
DB: sqlite
GUACD_HOSTNAME: guacd
GUACD_PORT: 4822
ports:
- "8088:8088"
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime
- ./data:/usr/local/next-terminal/data
restart: always
Next Terminal 提供了便捷的远程访问能力，但是服务器的安全性依然是首要考虑的因素。建议安装之后立即修改复杂的管理员密码，并开启双因素认证。
尽量避免将 Next Terminal 直接暴露到公网环境，合理配置授权策略，遵循最小权限原则。
Next Terminal 相较于其他的开源堡垒机项目，更轻量，简单，被管理资产透明，适合个人和小型团队使用。JumpServer 功能全面，但是非常笨重，适合大型企业。Teleport 安全性相对较好，但是需要在被管理资产上进行额外的操作，适合对安全性要求较高的场景。
2025-06-20 13:00:00
在我之前的视频里面当时介绍了三款不同的本地 AI 客户端，[[Cherry Studio]]，[[Chatbox]]，ChatWise，每个客户端都有自身的优缺点，前两款也还是开源的，但是今天要介绍的 ChatWise 是一款更轻量的，更强大的 AI 客户端，包括一些个人觉得非常好用的功能，比如本地联网搜索，MCP 支持，Artifacts 等等使用起来都非常方便。
我最早是因为本地使用 DeepSeek 才想要下载用一个本地的客户端，因为平时基本上都使用在线网页版本 [[Perplexity]]，ChatGPT，Claude 等，但是知道了 ChatWise 之后发现原来本地的客户端使用体验也可以非常不错。
ChatWise 支持几乎所有主流的大模型模型，包括
ChatWise 支持多种形式的输入输出，除了最普通的文本，还支持
在聊天界面只要点击地球图标就可以启用搜索。
在设置中，也有单独的 Web Search 的选项。默认情况下使用本地的 Google 搜索。
在设置中还可以使用 Tavily 搜索 API，让用户获取实时的搜索结果。
支持 HTML，React，图表，文档等内容。还支持 mermaid 流程图。
如果对话过程中有代码相关的内容，可以启用 Artifacts 那么在右侧就可以看到预览的效果。
ChatWise 支持 [[Model Context Protocol]] MCP 协议，MCP 是 Anthropic 推出的一个让模型访问外部资源的协议。开发者可以根据 MCP 规范实现一些服务，让 AI 可以通过协议获取额外的资源和上下文，比如 ChatWise 可以连接到 Notion，Google Sheets 等等外部工具，在和 AI 聊天的过程中可以调用这些 MCP 来实现更好的回答。
模型可以通过两种方式访问 MCP
在 ChatWise 的 Tools（工具） 中可以使用加号添加 MCP 服务。
官方的 MCP 仓库
