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面对复杂的编程任务，智谱 GLM-4.7 在 Code Arena 全球盲测中位列开源第一、国产第一，其表现甚至超过了 GPT-5.2。而现在，这个强大的代码大脑可以无缝集成到 Anthropic 的 Claude Code 中。

早晨，开发者小张在终端里输入了一句自然语言描述：“帮我创建一个用户登录的 React 组件，包含表单验证和现代UI风格。”

几分钟后，一个完整、可直接运行的组件出现在他的项目中，不仅代码结构清晰，甚至连 CSS 样式都配好了合适的配色方案。

这便是 Claude Code 与智谱 GLM-4.7 结合带来的开发体验。

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01 工具强强联合

Claude Code 是 Anthropic 推出的智能编码工具，能在终端中通过自然语言交互帮助开发者快速完成代码生成、调试、重构等任务。然而，对国内开发者而言，直接使用原版 Claude Code 常面临账号注册困难、支付不便和网络限制等问题。

智谱 AI 的 GLM 系列模型则提供了高性能的本土化替代方案。特别是 2025年12月发布的 GLM-4.7，在多项主流基准测试中取得了开源模型中的领先表现。

两者的结合创造了一个独特的优势组合：Claude Code 的优秀交互界面加上 GLM-4.7 强大的代码生成能力。

GLM-4.7 在 SWE-bench-Verified 上获得73.8%的开源SOTA分数，在 LiveCodeBench V6 达到84.9分，超过了 Claude Sonnet 4.5。

智谱的 GLM Coding Plan 套餐默认模型已升级至 GLM-4.7，开发者能以更具竞争力的价格获得3倍用量，在编码、调试和工作流管理中更高效。

02 环境配置与安装

成功使用 Claude Code 与智谱 GLM-4.7 的组合，需要完成几个关键步骤。

你需要准备Node.js 18 或更新版本环境，Windows 用户还需安装 Git for Windows。接着，在智谱开放平台注册账号并订阅 GLM Coding Plan 套餐，获取 API Key。

核心安装步骤

打开终端，执行以下命令安装 Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 或使用 pnpm
pnpm add -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，运行 claude --version 检查是否成功。建议使用 2.0.14 或更高版本。

三种配置方式对比

Claude Code 默认连接到 Anthropic 官方服务，需要配置将其重定向到智谱的 API 服务。以下是三种主要配置方式的对比：

配置方式	优点	缺点	适用场景
自动化助手	全自动完成，无需手动操作	依赖网络下载脚本	新手用户，快速上手
Shell环境变量	持久化配置，一次设置长期有效	需要修改Shell配置文件	有经验的开发者，多终端环境
settings.json文件	灵活，可随时修改	配置文件位置可能因系统而异	需要灵活切换配置的用户

自动化助手方式最简单：运行 npx @z_ai/coding-helper，按照界面提示操作即可自动完成配置。

对于希望更深入了解配置原理的用户，以下是手动配置的方法：

macOS/Linux 手动配置

在对应的 Shell 配置文件（~/.bashrc 或 ~/.zshrc）末尾添加：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your_zhipu_api_key_here"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"

Windows 手动配置

在命令提示符中执行：

setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zhipu_api_key_here
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
setx CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC 1

通用配置文件方式

创建或编辑 ~/.claude/settings.json 文件（Windows 为 %USERPROFILE%\.claude\settings.json）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key_here",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7"
  }
}

配置完成后，务必重新打开终端窗口使环境变量生效。

进入你的项目目录，运行 claude 启动 Claude Code，首次使用时会询问是否信任访问文件夹，选择“是”即可开始使用。

03 实战应用与技巧

配置完成后，Claude Code 与 GLM-4.7 的组合就能为你的开发工作提供强大助力。

基础代码生成

在 Claude Code 中直接输入自然语言指令：

# 创建React组件
请帮我创建一个用户登录表单的React组件，包含表单验证和现代UI风格

# 修复代码错误
请帮我修复这段代码中的内存泄漏问题

# 添加新功能
为这个API添加分页查询功能

GLM-4.7 会分析需求并生成完整、可运行的代码，甚至包含关键依赖与运行步骤。

复杂任务处理

GLM-4.7 在复杂任务中展现出更强的任务拆解与技术栈整合能力。例如，你可以要求：

“请为我的电商网站创建一个购物车系统，包含添加商品、数量调整、价格计算和结账功能。”

模型会一次性给出完整、可运行的代码，并明确关键依赖与运行步骤，显著减少人工调试成本。

前端审美设计

GLM-4.7 在前端生成质量方面有明显进步，能够生成观感更佳的网页、PPT、海报。它能更好地理解UI设计规范，在布局结构、配色和谐度及组件样式上提供更具美感的默认方案。

例如，生成一个“黑金氛围+电影感+柔光聚光渐变”UI风格的博客应用，GLM-4.7能基于自身编程、推理和智能体能力，在几分钟内轻松完成。

04 高级功能探索

Claude Code 与 GLM-4.7 的组合不仅限于基础代码生成，还提供了一系列高级功能。

思考模式是GLM-4.7的重要特性，它引入保留式思考与轮级思考，使复杂任务执行更稳、更可控。

• 交错式思考：每次回答/工具调用前都会思考，提升复杂指令的遵循能力和代码生成质量。

• 保留式思考：多轮对话中自动保留思考块，提升缓存命中率，降低成本，适合长程复杂任务。

• 轮级思考：支持在同一会话内按“轮”控制推理开销——简单任务可关闭思考以降低时延，复杂任务可开启思考以提升准确性与稳定性。

MCP（Model Context Protocol）服务器扩展了 Claude Code 的能力：

• 视觉理解 MCP：通过GLM-4.6V模型理解和分析图像内容，可分析UI设计图并生成对应代码。

• 网络搜索 MCP：获取最新的技术信息，搜索技术文档和API变更。

• 网页读取 MCP：抓取并解析网页内容，提取结构化信息。

代码库问答功能让你能随时提出关于团队代码库的问题，保持全局理解。例如：“这个项目的用户认证是如何实现的？”GLM-4.7会分析你的代码库，详细解释认证流程和相关文件。

项目管理与自动化

对于大型项目，Claude Code 支持通过 claude.md 项目描述文件建立全局符号表，提升类型推断和约束检查，使代码生成准确率提升40%。

自动化任务处理功能可以一键修复 lint 问题、解决合并冲突、生成发行说明。

05 问题解决与优化

使用过程中可能会遇到一些问题，以下是常见问题及解决方法。

如果手动修改了 ~/.claude/settings.json 配置文件但未生效，可以：

1. 关闭所有 Claude Code 窗口，重新打开一个新的命令行窗口，再次运行 claude 启动。

2. 如果问题仍然存在，尝试删除 ~/.claude/settings.json 文件，然后重新配置环境变量。

3. 确认配置文件的 JSON 格式是否正确，检查变量名称和逗号使用。

要检查当前模型状态，在 Claude Code 中输入 /status 命令。如果需要切换模型，可直接通过调整配置文件的方式。

已知的 Claude Code 版本问题包括：v2.0.7x 版本中，~/.claude/settings.json 的 env 配置在首次登录或 logout 后重新登录时可能无法正确读取。如遇此问题，请改用 Shell 环境变量配置。

对于使用 claude -p 命令（无头模式）执行提示词时遇到的 API 错误 400，可尝试降级到 Claude Code 2.0.36 或者设置环境变量 CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1。

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深夜，小张完成了最后一个功能模块的调试。回顾一天的工作，他惊讶地发现，过去需要两天完成的前端页面开发，借助 Claude Code 与 GLM-4.7 的组合，仅仅用了不到6小时就完成了。

终端里，GLM-4.7 正在向他展示刚生成的代码性能分析报告，指出两处可以优化的内存使用点。小张喝了口咖啡，准备按建议进行最后的优化——在人工智能的辅助下，编程正变得越来越像与一位不知疲倦的超级程序员搭档工作。