2025-08-21 21:25:27
适用于部署了 PVE9 的 k3s 节点。由于本文属于回忆文，可能存在一些出入，总体流程没问题。
我目前已经将大部分 k3s 节点系统升级到最新的 Debian13 了，最近手头又多了一台杜甫，首先装了 Debian13，部署了 k3s 计算节点，然后观察到节点资源还很富裕，可以跑个 PVE 集群节点。
主要参考 oneclickvirt/pve,直接在 Debian13 上安装 PVE9。中间踩了一个坑，忘记安装前配置 hosts
# 确定能ping，不然后面/etc/pve/local/pve-ssl.key创建失败导致pve没法正常启动
ping $(uname -n)
未部署 PVE 前，k3s 正常工作了很长时间。安装完 PVE 后，部分 POD 开始报错了，本文以 kruise-daemon 为例，一直启动不了直至 CrashLoopBackOff。
查看相关日志后，发现 pod 所在节点审计日志：
[Thu Aug 21 11:52:09 2025] audit: type=1400 audit(1755748328.817:29): apparmor="DENIED" operation="create" class="net" info="failed protocol match" error=-13 profile="cri-containerd.apparmor.d" pid=20287 comm="kruise-daemon" family="unix" sock_type="stream" protocol=0 requested="create" denied="create" addr=none
发现 AppArmor 这位严格的安全管家把你的应用操作给拦下来了。分析一下这个日志，这是一条典型的 AppArmor 安全策略拒绝 (DENIED) 日志。简单来说，系统上的一个名为 kruise-daemon 的程序(运行在容器内)尝试执行一个操作，但被 AppArmor 安全模块阻止了
节选自 AI 分析
[Thu Aug 21 11:09:38 2025] audit: type=1400: 这是日志的时间戳和审计事件类型。
apparmor="DENIED": 核心信息。AppArmor 拒绝了一个操作。AppArmor 是 Linux 内核的一个强制访问控制（MAC）安全模块，它可以将程序限制在一组有限的资源中。
operation="create": 被拒绝的操作是“创建”。
class="net": 操作的类别是网络（net）相关的。
info="failed protocol match": 拒绝的详细原因。程序尝试创建的套接字（socket）的协议类型与 AppArmor 策略文件中允许的协议不匹配。
error=-13: 对应系统错误码 EACCES (Permission denied)，进一步证实是权限问题。
profile="cri-containerd.apparmor.d": 关键信息。触发这个拒绝事件的安全策略文件是 cri-containerd.apparmor.d。这通常是 containerd 容器运行时的默认 AppArmor 配置文件，用于限制所有由 containerd 管理的容器的行为。
pid=48236 comm="kruise-daemon": 执行这个操作的进程是 kruise-daemon，进程 ID 是 48236。kruise-daemon 是 OpenKruise 的一个组件，通常以 DaemonSet 的形式运行在 Kubernetes 的每个节点上，负责一些节点级的增强功能。
family="unix": 网络套接字的类型是 Unix Domain Socket (UDS)，这是一种用于同一台主机上进程间通信的机制，而非跨主机的 TCP/IP 网络。
sock_type="stream": 套接字的类型是流式套接字（stream），类似于 TCP。
protocol=0: 使用的协议号是 0（默认协议）。
一句话总结： 运行在 containerd 容器中的 kruise-daemon 进程试图创建一个 Unix 域流式套接字（Unix Domain Stream Socket），但是 Kubernetes 节点上为容器配置的默认 AppArmor 安全策略 (cri-containerd.apparmor.d) 不允许这个操作。
这通常意味着 kruise-daemon 需要通过 Unix Socket 与节点上的其他服务（例如 Docker daemon、CNI 插件或其他 agent）进行通信，但默认的安全策略为了保证容器的隔离性，限制了这类“高级”或“特殊”的网络操作。
需要查看 AppArmor 当前在内核中加载了哪些 Profile
apparmor_status 或者aa-status
# 结果(这个是我调整后的，默认 cri-containerd.apparmor.d也是强制模式)
apparmor module is loaded.
8 profiles are loaded.
7 profiles are in enforce mode.
/usr/bin/lxc-copy
/usr/bin/lxc-start
docker-default
lxc-container-default
lxc-container-default-cgns
lxc-container-default-with-mounting
lxc-container-default-with-nesting
1 profiles are in complain mode.
cri-containerd.apparmor.d
0 profiles are in prompt mode.
0 profiles are in kill mode.
0 profiles are in unconfined mode.
1 processes have profiles defined.
0 processes are in enforce mode.
1 processes are in complain mode.
/kruise-daemon (31408) cri-containerd.apparmor.d
0 processes are in prompt mode.
0 processes are in kill mode.
0 processes are unconfined but have a profile defined.
0 processes are in mixed mode.
默认 /etc/apparmor.d/ 目录下是没有这个的，是 containerd 启动时加载到内核的。针对这种情况下，最好的办法是覆盖它。 我们可以在标准路径 /etc/apparmor.d/ 下创建一个同名的文件。当 AppArmor 服务重载配置时，它会优先使用磁盘上的文件来覆盖内存中已加载的同名 Profile
这里简单记录一下，没那么简单。
在 /etc/apparmor.d/ 目录下创建一个新文件，名字就叫 cri-containerd.apparmor.d
cat > /etc/apparmor.d/cri-containerd.apparmor.d <<EOF
# AppArmor Profile for cri-containerd.apparmor.d
# SYNTAX: AppArmor 4.1 (for Debian 13+)
#include <tunables/global>
# 声明我们使用的是新的 v4 语法，这非常重要！
abi <abi/4.0>,
profile cri-containerd.apparmor.d flags=(attach_disconnected, complain, mediate_deleted) {
#include <abstractions/base>
#include <abstractions/nameservice>
# 授予容器运行时所需的大部分 POSIX capabilities
capability,
# 拒绝直接写内核和内存等危险操作
deny /dev/mem w,
deny /dev/kmem w,
# 允许通用的网络操作 (TCP/IP 等)
# 在新语法中，这个规则不包含 unix socket
network,
# === AppArmor 4.x 关键修改 ===
# 使用新的、独立的 unix socket 规则族
# 直接允许创建、连接、监听、发送、接收 stream 类型的 unix socket
unix (create, connect, listen, accept, send, receive) type=stream,
# 允许挂载相关的操作
mount options=(ro, nosuid, nodev, noexec, remount, bind),
remount,
# 允许容器运行时需要的一些基本文件访问
/dev/urandom r,
/sys/devices/system/cpu/online r,
/sys/fs/cgroup/ r,
/sys/fs/cgroup/** r,
# 拒绝修改 AppArmor 自身，增强安全性
deny /sys/kernel/security/apparmor/** w,
}
EOF
重新加载 AppArmor 配置，让我们的新文件生效
# -r 表示 replace，会替换掉内存中已有的同名 profile
apparmor_parser -r /etc/apparmor.d/cri-containerd.apparmor.d
再次运行 aa_status，确保 Profile 仍然在加载状态。然后尝试重建一下出问题的那个 kruise-daemon Pod，发现还是会 Deny，换了一个新错
了[Thu Aug 21 12:07:43 2025] audit: type=1400 audit(1755749262.720:42): apparmor="DENIED" operation="open" class="file" profile="cri-containerd.apparmor.d" name="/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/..2025_08_21_04_07_36.2733297639/token" pid=28709 comm="kruise-daemon" requested_mask="r" denied_mask="r" fsuid=0 ouid=0
同上流程，是不是改一下配置文件就可以，是的, 截取了新增的地方如下
/sys/fs/cgroup/** r,
# --- 本次新增规则 ---
# 允许 Pod 读取其 Service Account Token，以便与 K8s API Server 通信
"/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/**" r,
# 拒绝修改 AppArmor 自身，增强安全性
deny /sys/kernel/security/apparmor/** w,
}
作为暴躁小伙，这样多麻烦，反正自己的环境应该也没啥大问题, 一梭子解决，观察者模式, 只需记录，不会拦截
aa-complain /etc/apparmor.d/cri-containerd.apparmor.d
其实到这里，问题基本解决了，但是没彻底解决。可以根据审计日志来完善，收集全部权限需求，一次性构建完整的 Profile，然后切换回 Enforce
官方这里确实好像有 BUG，事后没搜到了。
希望这次的分享能帮到大家！觉得有用的话，别忘了点赞、在看、分享三连哦！
2025-08-12 21:38:59
这是最近新出的功能状态栏配置, 要求版本至少是 1.0.72, 官方文档已经很详细，具体可以参考 claude-code/statusline
为 Claude Code 创建自定义状态栏以显示上下文信息
通过自定义状态栏让 Claude Code 成为您专属的工具，该状态栏显示在 Claude Code 界面底部，类似于终端提示符（PS1）在 Oh-my-zsh 等 shell 中的工作方式。
官方给了两种方式:
另外我的 code-pilot 默认也集成了基础版本的，具体可以参考 settings.example
"statusLine": {
"type": "command",
"command": "~/.claude/scripts/statusline.sh",
"padding": 0
}
不过，本文主要将如何使用佬友写的 CCometixLine
有兴趣的可以查阅佬友的原文 Claude Code StatusLine | 小工具 大用处
由于我个人的习惯, 二进制放 bin，脚本放 scripts 目录下
20:26 ➜ .claude git:(master) tree -L 1
.
├── assets
├── bin
├── scripts
├── settings.json
└── CLAUDE.md
11 directories, 11 files
项目地址: CCometixLine
涉及到非中文字体安装, 主要是 CCometixLine 图标依靠 Nerd Font
brew tap laishulu/homebrew
brew install font-meslo-lg-nerd-font
佬友推荐了:
安装完成后设置 iTerm2 的字体，主要设置我勾选的那个就可以使图标生效
配置也比较简单, 从 github 下载对应的二进制压缩包，解压放到对应的目录即可，检查一下权限，需要有执行权限
mkdir -p ~/.claude/bin
wget https://github.com/Haleclipse/CCometixLine/releases/latest/download/ccline-macos-arm64.tar.gz
tar -xzf ccline-macos-arm64.tar.gz
cp ccline ~/.claude/bin/
chmod +x ~/.claude/bin/ccline
然后 settings.json 配置如下:
cat settings.json | jq .statusLine
{
"type": "command",
"command": "~/.claude/bin/ccline",
"padding": 0
}
佬友提供的,可能受限于编译环境，可能提示 glibc 问题。现象就是配置了不生效，可以使用 .claude/bin/ccline -V 测试，如果能提示版本就没问题。
这里我也提供一个在 Debian13(12)都可以运行
https://c.ysicing.net/oss/tiga/linux/amd64/ccline-linux-amd64
除了这些外，还可以使用 ccusage, 可以实时看到今天的总费用、当前活跃的 5 小时区块费用 & 剩余时间、实时消耗速率
{
"statusLine": {
"type": "command",
"command": "bun x ccusage statusline"
}
}
2025-08-10 21:32:38
大家好，今天来给大家安利一个超级黑科技工具——基于 Claude Code 多智能体工作流系统！这个工作流，它不是简单的代码生成器，而是将你的开发流程从手动命令链升级成自动化专家团队。想象一下，原本需要你一步步监督代码的编写、测试、优化，现在交给一群 AI 智能体分工协作，质量把控还自动过关，简直是福音！如果你是开发者、产品经理，或者对 AI 辅助编程感兴趣，强烈安利。咱们一步步来拆解这个系统的魅力，看看它如何让你的工作流变得更高效、更智能。
https://github.com/ysicing/code-pilot
仓库 README 文件或者 guide 指南文件也是非常详细的，也会随着项目迭代而更新，本文也是根据相关内容撰写而来，有兴趣可以尝试一下
简单来说，这个系统是基于 Anthropic 的 Claude Code 构建的开发工具。它将传统的开发过程（如需求分析、代码实现、质量审查、测试、调试）拆分成多个专业 AI 智能体，每个智能体专注于一个领域，避免了万能 AI 带来的泛化问题
系统内置了 14 个专家智能体，比如：
它不是孤立的，而是无缝集成 Claude Code 命令行(如 /ask、/code、/test），让整个流程像流水线一样顺畅。
一开始想用 agents 和 commands 子目录功能，使用 znb 区分自定义命令，避免重复，不过好在放弃了。
这个工作流不是吹牛，它的设计直接解决了开发中的痛点，让我来列举几个亮点：
总之一句话，让开发从监督密集型转向 自动化专家型，特别适合 Web 应用、DevOps 等场景。
举个例子：某系统登录支持 LDAP，原本可能花半天，现在用 /requirements-pilot 命令，几分钟就搞定从用户需求到研发需求、拆迭代、编写代码、测试、预发布检查全流程。
最大的门槛是如何稳定使用 Claude Code
安装和使用超简单，别担心，这个系统安装门槛低，提供了详细指南。咱们一步步来。
支持用户级或项目级安装，本人推荐使用用户级安装使用
先安装 Claude Code CLI，通过 npm 全局安装：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
然后检查版本：
claude --version
# 本文时版本为1.0.72
1.0.72 (Claude Code)
如果你已有 .claude，先重命名你的
mv ~/.claude ~/.claude-old
克隆到 ~/.claude 目录
git clone https://github.com/ysicing/code-pilot ~/.claude
已有 .claude 的，你可以根据 ~/.claude/.gitignore 内容将 ~/.claude-old 内的目录或者文件同步到 ~/.claude
根据自己的需求，可以将 CLAUDE.md.example 复制一份重命名为 CLAUDE.md, 作为全局 AI 工作流指导文件，大方针；
最后，需要根据自己的实际情况配置了，仅适用于 macOS
{
"$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json",
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "token",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "url",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
"CLAUDE_BASH_MAINTAIN_PROJECT_WORKING_DIR": "true",
"CLAUDE_LANGUAGE": "zh"
},
"includeCoAuthoredBy": false,
"permissions": {
"allow": [
],
"deny": [
"Bash(rm -rf:*)",
"Bash(rmdir:*)"
]
},
"hooks": {
"Notification": [
{
"matcher": "*",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "~/.claude/scripts/show-notification.sh"
}
]
}
],
"Stop": [
{
"matcher": "*",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "~/.claude/scripts/check-continue.sh"
},
{
"type": "command",
"command": "~/.claude/scripts/task-completed.sh"
}
]
}
]
},
"feedbackSurveyState": {
"lastShownTime": 1754092908693
}
}
重点内容在 hooks 里，是等待指示和完成的通知，默认使用的 macOS 自带工具实现。
示例， 更多提示音可以查看 assets 目录下文件，也可以自定义(示例提示音使用 fish.audio 生成)
# 等待提示
afplay assets/49-confirm.mp3 -v 1
# 完成提示音
afplay assets/49-perfect.mp3 -v 1
# 鸽鸽
afplay assets/cxk-v1-perfect.mp3
另外还提供了多种模式，如需求驱动、问题驱动、质量优先，由于流程不太适合公开分享，建议大家可以拿自己的项目实际跑一跑，用过我这套工作流的都说好。
效率翻倍，质量更稳
本套流程我已经跑了差不多两周了，效率大大的提升，任何需求一来，/requirements-pilot 基本一梭子就解决了
快来试试，AI 开发新时代已来！Claude Code 多智能体工作流系统绝对是 2025 年开发者的必备神器！它不只是工具，更像是你的 AI 团队伙伴。基于 ysicing/code-pilot 赶紧去试用一下吧，5 分钟就能上手。
本项目基于 myclaude 进行二次迭代，在此基础上实现了重大增强和创新。我们衷心感谢：
特别感谢与 Claude 的持续合作，使得复杂的多智能体工作流系统和质量门控自动化成为可能。
2025-08-08 20:54:09
本文将手把手指导如何升级 Debian 12 Bookworm 到 Debian 13 Trixie
不建议跨大版本升级，Debian 11 Bullseye 升级 Debian 12 Bookworm, 其他版本也是类似，如果机器配置足够低，推荐 Debian 10 养老
操作前，重要数据先备份，默认使用 root 操作
先更新系统，更新到最新版本
apt update
apt upgrade -y
apt autoclean
apt autoremove -y
在升级前，先说一下镜像源文件的变化。
之前版本的 Debian 软件源配置文件使用传统的 One-Line-Style，路径为 /etc/apt/sources.list；但是从 Debian 12 的容器版本开始，以及 Debian 13 正式版后，其软件源配置文件变更为 DEB822 格式，路径为 /etc/apt/sources.list.d/debian.sources
推荐使用新的软件源配置文件 DEB822 格式, 然后安全的删除 /etc/apt/sources.list, 当然目前使用老格式也是没问题的。
两者保留其一即可
deb http://mirrors.tencent.com/debian/ trixie main contrib non-free non-free-firmware
deb http://mirrors.tencent.com/debian/ trixie-updates main contrib non-free non-free-firmware
deb http://mirrors.tencent.com/debian/ trixie-backports main contrib non-free non-free-firmware
deb http://mirrors.tencent.com/debian-security trixie-security main contrib non-free non-free-firmware
Types: deb
URIs: http://mirrors.tencent.com/debian
Suites: trixie trixie-updates trixie-backports
Components: main contrib non-free non-free-firmware
Signed-By: /usr/share/keyrings/debian-archive-keyring.gpg
Types: deb
URIs: http://mirrors.tencent.com/debian-security
Suites: trixie-security
Components: main contrib non-free non-free-firmware
Signed-By: /usr/share/keyrings/debian-archive-keyring.gpg
根据自己的实际情况，操作
sed -i 's/bookworm/trixie/g' /etc/apt/sources.list
sed -i 's/bookworm/trixie/g' /etc/apt/sources.list.d/*.list
sed -i 's/bookworm/trixie/g' /etc/apt/sources.list.d/*.sources
如果有错误提示文件或目录不存在，忽略即可。
apt update
apt upgrade -y
apt full-upgrade -y
# 在升级完成没报错后执行，也可以在reboot后执行
apt autoclean
apt autoremove -y
reboot
更新过程中，用 Debian 都知道的
root@service:~$ cat /etc/debian_version
13.0
# 升级后重启前
root@service:~$ uname -a
Linux service 6.6.13+bpo-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.6.13-1~bpo12+1 (2024-02-15) x86_64 GNU/Linux
# 升级重启后
root@service:~$ uname -a
Linux service 6.12.38+deb13-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.12.38-1 (2025-07-16) x86_64 GNU/Linux
2025-08-05 20:27:54
最近 A 站大规模封号，导致之前的号商的中转大都歇菜了，另外加上国内用户在使用 Claude Code 时常常面临网络限制、账号注册门槛等难题。如何绕过这些障碍，稳定、高效地使用 Claude Code？答案是：自建 Claude Code 中转服务！
今天，我们将介绍如何利用开源工具 LiteLLM 自建 Claude Code 中转服务，不仅能规避官方限制，还能灵活调用多种语言模型（如 OpenAI、Vertex AI、xAI 等），实现成本优化和高效开发。无论你是个人开发者还是团队用户，这篇保姆级教程都能帮你快速上手。
LiteLLM 是一个轻量级的开源代理工具，支持将 Claude Code 的 API 请求转换为多种语言模型的格式，兼容 Anthropic、OpenAI、Vertex AI 等主流模型。通过 LiteLLM，你可以：
litellm 主要使用 python 编写，部署途径有两种，我这里方便操作使用镜像方式
使用 compose 部署
services:
litellm:
image: ccr.ccs.tencentyun.com/k7scn/litellm:main-latest
container_name: litellm
command: --config /app/config.yaml --detailed_debug
environment:
- OPENAI_API_KEY=sk-PpJVj1N7Btoken
- OPENAI_API_URL=https://api.example.ai
- LITELLM_MASTER_KEY=sk-nb666
volumes:
- '/data/litellm/config.yaml:/app/config.yaml'
ports:
- '4000:4000'
restart: always
本文示例使用的是某中转 claude 服务商
litellm_settings:
master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY
model_list:
# Responses API models
- model_name: claude-sonnet-4-20250514
litellm_params:
model: anthropic/claude-sonnet-4-20250514
api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
api_base: os.environ/OPENAI_API_URL
cache_control_injection_points:
- location: message
role: system
启动完成后，在环境里配置
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:4000
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-nb666
claude --model claude-sonnet-4-20250514
# 或者在claude里使用/model设置
一分钱一分货，真是贵的可怕。
在配置文件中添加更多模型和提供商
通过 LiteLLM 自建 Claude Code 中转服务，你不仅能绕过地域和账号限制，还能灵活调用多种模型，兼顾性能与 成本。这种方式特别适合国内开发者，既省钱又高效！无论你是想快速生成代码、优化开发流程，还是探索 AI 编程的更多可能，这套方案都能让你事半功倍。
本文主要参考两个文档
2025-08-03 21:43:56
在如今的 AI 开发浪潮中，编码辅助工具层出不穷，但能真正提升效率、灵活适配多种模型的却不多。今天，我要给大家强烈安利一个开源项目——Claude Code Router！这个基于 Claude Code 开发的智能路由器*，不仅能让你更灵活地使用 AI 编码能力，还能无缝切换多种模型，堪称开发者的小助手
主要是体验国内大模型不是
Claude Code Router(后续简称 CCR)是一个开源项目，基于 Anthropic 的 Claude Code 打造，旨在为开发者提供一个灵活的编码基础设施。它就像一个智能路由器，可以将你的编码请求分发到不同的 AI 模型(如 DeepSeek、Ollama 等），并支持高度自定义的配置，让你根据任务需求选择最合适的模型。简单来说，CCR 让你在享受 Claude Code 强大编码能力的同时，还能灵活适配其他模型，省时省力又省钱！
一句话总结：CCR 是一个让开发者自由掌控 AI 编码能力的超级工具, 你的省钱小能手
我们都知道，Anthropic 的 Claude 系列模型在编码任务上表现优异，但它的 API 有时会受到限制，比如封号风险或高昂的 Token 费用。CCR 通过启动一个本地服务，将 Claude Code 的 API 请求转发到任何支持 OpenAI 格式的 API 接口，完美规避了这些问题。你可以用 DeepSeek、Gemini 等其他模型的 API 来驱动 Claude Code，灵活又高效！
CCR 支持通过 Providers 数组和 Transformer 机制自定义模型和 API 交互方式。你可以为不同模型设置全局或特定的转换器（Transformer），确保请求和响应的兼容性。比如，AnthropicTransformer 可以实现 Claude 与 OpenAI 格式的双向转换，而 GeminiTransformer 则处理 Gemini 与 OpenAI 格式的转换。这种"混搭"能力让多个模型无缝协作，简直是国内开发者的福音
CCR 支持通过 GitHub Actions 实现自动化任务。例如，你可以在非高峰时段运行编码任务，降低 API 调用成本。它的配置简单，配合 GitHub Actions 可以轻松实现触发式自动化，比如当 Issue 评论中包含 @claude 时自动启动编码任务。省时又省钱，效率拉满！
CCR 是完全开源的，托管在 GitHub，你可以自由下载、修改和贡献代码
项目地址: musistudio/claude-code-router
本文示例对接魔搭的 qwen3 最新模型。
安装依赖：确保 Node.js 版本 ≥18.0.0，使用 bun 或 npm 安装所需包
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npm install -g @musistudio/claude-code-router
默认配置文件 ~/.claude-code-router/config.json
{
"LOG": true,
"CLAUDE_PATH": "",
"HOST": "127.0.0.1",
"PORT": 3456,
"APIKEY": "",
"API_TIMEOUT_MS": "600000",
"transformers": [],
"Providers": [
{
"name": "modelscope",
"api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
"api_key": "不要ms-的token",
"models": [
"Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
],
"transformer": {
"use": [
[
"maxtoken",
{
"max_tokens": 65536
}
]
]
}
}
],
"Router": {
"default": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct",
"background": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct",
"think": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct",
"longContext": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct",
"longContextThreshold": 60000,
"webSearch": ""
}
}
ccr code
容器部署可以从源码编译，也可以像本地一样 npm 安装
FROM node:lts
WORKDIR /app
RUN npm install -g @musistudio/claude-code-router
CMD ["ccr","start"]
基于上面的构建出一个镜像
version: "3.8"
services:
ccr:
build: .
container_name: ccr
ports:
- "3456:3456"
volumes:
- ./:/root/.claude-code-router
restart: unless-stopped
配置 config.json 区别, 仅列出调整的
"APIKEY": "xxxxxx", // 必须要有
"HOST": "0.0.0.0", // 以及这里
在本地的配置~/.claude/settings.json，和配置 Claude Code 一样
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://xxxxxxx",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "123"
}
}
然后 claude 开始你的编码
潜力已经显而易见, 未来可期哈哈。如果正在为 Claude 的高成本和限制头疼，国内开发者还是值得试一试，当然如果能直接用 Claude Code，还是推荐用 Claude Code