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玩转 Claude Code：全平台接入智谱 GLM-4.7 配置实战

📝 前言

起因是半年前买的 Cursor 教育 Pro 版失效了，刚好最近有非常刚需的项目变成需求，于是花了点时间做调研，查看是否有更 fancy 的方法能让我实现代码编写和项目管理，最后发现 Claude Code是真香。

但在国内直连 Anthropic 官方 API 不仅门槛高，成本也不低。好在许多国产的模型，如智谱 AI (ChatGLM) ，豆包，Minmax 等现在非常给力，提供了完全兼容 Anthropic 协议的接口，可以轻松地平替掉 Claude 内置的模型，绕过ip的限制。

这意味着我们完全可以用 Claude Code 的壳，跑国产模型 （如GLM-4.7 ）的芯。不仅访问速度起飞，成本也大大降低。这篇笔记整理了我在 Windows、macOS 和 Ubuntu 上跑通智谱 GLM-4.7 模型流程的配置方法，希望能帮大家少走弯路。

一、 准备工作：磨刀不误砍柴工

在开始敲命令行之前，我们需要先搞定“入场券”。

1.1 获取智谱 API Key

这一步很简单，直接去 智谱AI开放平台 注册个账号。登录控制台后，创建一个 API Key 并复制下来，后面全靠它。

1.2 为什么选择 GLM-4.7？

这里多啰嗦两句，智谱最近推了个 Coding Plan。专门针对编程场景做了优化：

• 模型升级：默认模型已经升级到了 GLM-4.7，在代码生成和理解上比之前的版本强不少，能带来更强的推理能力和代码生成质量。
• 无缝兼容：它对 Claude Code 的兼容性做得很好，基本不用改什么代码逻辑。
• 性价比：相比官方 Claude，国内调用的价格和稳定性优势很明显，特别是对学生党和企业用户有各种优惠政策（首月尝鲜、拼车之类的，大家自己去官网看）。

💡 小贴士：如果你之前已经在 settings.json 里写死了 glm-4.6，建议这次顺手改成 glm-4.7，体验会有提升。

GLM Coding Plan 说明：

• 订阅价格：每月最低仅需20元，即可在十余款主流AI编码工具中畅享智谱旗舰模型GLM-4.7。

小编通过拼车开通了一年 Lite 版本，只需要不到两百就能使用一年。目前体验了半个月 （已用了 4.2 亿 Token），感觉工作效率提升了非常多，目前几乎成为了重度使用者。

1.3 环境依赖：Node.js

Claude Code 是基于 Node.js 的，所以请确保你的电脑上已经安装了 Node 环境（推荐 LTS 长期支持版）。

• 下载地址：https://nodejs.org/

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二、 Windows 系统配置指南

2.1 安装 Claude Code

打开 CMD 或 PowerShell，直接用 npm 全局安装：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 或者用 yarn
yarn global add @anthropic-ai/claude-code

2.2 配置连接（二选一）

2.2.1 方案 A：通过配置文件（推荐 ✅）

这是最干净的配置方式，不会污染系统的环境变量。

1. 在用户目录下创建一个文件夹：C:\Users\%USERNAME%\.claude
2. 在里面新建一个 settings.json 文件。
3. 填入下面的配置（记得把 Key 换成你自己的）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的智谱API_KEY",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7"
  }
}

2.2.2 方案 B：设置系统环境变量

如果你更喜欢用环境变量，可以这样操作：

1. 右键"此电脑" → “属性” → “高级系统设置” → “环境变量”。
2. 在"用户变量"里新建以下几项：
   • ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 你的智谱API_KEY
   • ANTHROPIC_BASE_URL: https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
   • ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: glm-4.7

2.3 验证是否成功

打开终端，输入 claude。如果能正常进入交互界面，且没有报错，说明配置成功！

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三、 macOS 系统配置指南

3.1 安装工具

Mac 用户通过终端安装，Homebrew 或 npm 都可以：

# npm 方式
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 或者 Homebrew
brew install claude-code

3.2 配置连接

3.2.1 方案 A：环境变量法 （推荐 ✅）

这是最简便的方法。修改你的 shell 配置文件（比如 ~/.zshrc）：

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的智谱API_KEY"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
# 强制映射模型
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-4.7"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-4.7"

记得执行 source ~/.zshrc 让配置生效。

3.2.2 方案 A：配置文件法

在终端运行以下命令创建文件：

mkdir -p ~/.claude
nano ~/.claude/settings.json

然后粘贴以下 JSON 内容（Ctrl+O 保存，Ctrl+X 退出）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的智谱API_KEY",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7"
  }
}

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四、 Linux / Ubuntu 配置指南

Linux 下的操作和 Mac 比较像，重点是权限管理。

4.1 确保 Node.js 已就位

如果没有安装 Node，可以用 NodeSource 源装个新的 LTS 版本：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

4.2 安装 Claude Code

sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code

4.3 写入配置

同样推荐使用 json 文件配置，这样迁移方便：

# 创建目录
mkdir -p ~/.claude
# 编辑文件
nano ~/.claude/settings.json

内容同上：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的智谱API_KEY",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7"
  }
}

🔒 安全建议：为了防止 Key 泄露，建议把这个文件的权限设死一点： chmod 600 ~/.claude/settings.json

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五、 进阶：如何调教你的配置

settings.json 其实还支持更多参数，如果你想微调模型行为，可以参考下面的说明。

5.1 常用参数解析

虽然我们在 env 里做了映射，但如果你在其他工具中使用智谱 API，可能会用到标准格式：

• apiUrl: 智谱的接口地址，生产环境一般是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions。
• maxTokens: 建议设为 8192。写长代码时 Token 太少会截断，很搞心态。
• temperature: “温度”。设为 0 到 0.3 适合写代码（严谨）；设为 0.7 以上适合写文案（发散）。
• model:
  • glm-4.7: 主力模型，处理复杂逻辑用它。
  • glm-4-flash: 速度快，适合简单的问答。
  • glm-4-air: 性价比之选，跑大量任务时用。

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5.2 实际上手体验

一切配置妥当后，你就可以像使唤原生 Claude 一样使唤 GLM 了：

# 启动交互模式
claude

# 直接让它干活
claude "帮我用 Python 写个贪吃蛇游戏"

# 让他帮你 Review 代码
claude "审查当前目录下的代码，指出潜在 bug"

基本命令速查

# 查看帮助
/help

# 查看状态(当前使用的模型等)
/status

# 查看记忆
/memory view

# 退出
exit  # 或 Ctrl+D

第一个任务:Hello World

让咱们来个简单的热身:

# 在 Claude Code 中输入(中文也行!)
请创建一个 Python 脚本,打印"Hello, World!"

Claude Code 会:

1. 理解你的需求
2. 创建文件(比如 hello.py)
3. 写入代码
4. 告诉你完成

可能的结果:

Do you want to make this edit to hello_world.py?
❯ 1. Yes
  2. Yes, allow all edits during this session (shift+tab)
  3. Type here to tell Claude what to do differently

输入回车确认✅。这时候创建了 hello_word.py 文件，内容为：

#!/usr/bin/env python3
"""
简单的 Hello World 程序

这个脚本打印 "Hello, World!" 到控制台。
"""

def main() -> None:
    """主函数：打印问候语"""
    print("Hello, World!")


if __name__ == "__main__":
    main()

文件操作实战

读取文件:

# 让 Claude 读取并总结文件
请帮我分析一下 @hello_world.py  这个文件

Results:

代码亮点
  1. 遵循最佳实践：
    - 使用 main() 函数封装主逻辑（便于测试和复用）
    - 使用 __name__ == "__main__" 入口保护
    - 添加了类型注解 -> None
    - 使用了中文 docstring（符合项目规范）
  2. 可执行性：
    - Shebang 使脚本可直接执行：chmod +x hello_world.py && ./hello_world.py
  3. 可导入性：
    - 其他模块可以导入 main 函数而不触发自动执行

  运行方式
  # 方式 1：使用 python 命令
  python hello_world.py

  # 方式 2：直接执行（需要先添加执行权限）
  chmod +x hello_world.py
  ./hello_world.py

  # 方式 3：作为模块导入
  python -c "from hello_world import main; main()"

  输出结果
  Hello, World!

  ---
  总结：这是一个简洁、规范、符合 Python 最佳实践的入门脚本。

此外还与更多玩法可用：

• 编辑文件:

# 让 Claude 修改代码
请把  @hello_world.py  中的打印内容改成"你好,Python!"

• 创建新文件:

# 让 Claude 生成新文件
请创建一个 README.md,写上项目介绍

多文件编辑演示

# 复杂任务:批量操作
请把当前目录下所有的 .txt 文件中的"旧名称"替换成"新名称"

Claude Code 会:

1. 先用 Glob 工具找到所有 .txt 文件
2. 逐个读取文件内容
3. 用 Edit 工具替换内容
4. 汇报修改结果

💡 小贴士:Claude Code 在执行敏感操作前会先问你是否确认,比如删除文件、修改大量代码等。

👉 下一篇预告：02-Claude Code 核心功能全解析

六、参考链接

• 智谱AI开放文档

• Claude Code官方文档

• Node.js官方下载

• npm官方文档

• 接入 GLM 4.6 模型