Claude Code 是 Anthropic 推出的命令列程式碼代理工具，能讀取你的程式碼庫、編輯檔案、執行命令，並在後端連接 LLM API。本指南涵蓋完整的 CLI 文件：如何設定、有哪些旗標與斜線指令可用、如何編寫自訂斜線指令，以及如何將其 API 呼叫導向 Novita AI 而非預設的 Anthropic 端點。
什麼是 Claude Code？
Claude Code 是一款代理式程式碼工具，可作為 CLI、VS Code 擴充功能、JetBrains 外掛、桌面應用程式及瀏覽器介面使用。所有介面共享相同的底層引擎：Claude Code 連接 LLM API 後端，讀取你的專案，並執行多步驟任務，例如撰寫測試、跨檔案重構、建立 pull request 以及管理 git。
CLI 是最靈活的介面。它遵循 Unix 慣例——你可以將日誌管道輸入其中、使用 -p 旗標在 CI 中執行，或與其他工具串聯。設定存放在檔案中（CLAUDE.md、.claude/settings.json、環境變數），因此在自動化環境中行為可預測。
底層而言，Claude Code 將每個請求發送到與 Anthropic 相容的 API 端點。預設端點是 api.anthropic.com，但你可以透過單一環境變數將其重新導向到任何與 Anthropic 相容的提供者——包括 Novita AI。
Claude Code 設定
安裝
在 macOS、Linux 和 WSL 上，建議使用原生安裝程式：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
在 Windows PowerShell 上：
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
原生安裝會在背景自動更新。
如果你偏好 npm，需要 Node.js 18 或更高版本：
node --version # 必須為 18 或更高
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Homebrew（macOS）追蹤穩定版發行頻道：
brew install --cask claude-code
Homebrew 不會自動更新。當你想要最新版本時，請執行 brew upgrade claude-code。
首次執行
導航到專案目錄並啟動互動式工作階段：
cd your-project
claude
首次使用時，Claude Code 會提示你登入。驗證後，它會讀取你的專案並等待指令。
專案設定
在任何新的儲存庫中執行 /init 以產生入門 CLAUDE.md 檔案。Claude Code 在每個工作階段開始時會讀取 CLAUDE.md，因此這是放置編碼標準、偏好的程式庫、架構筆記以及程式碼審查檢查清單的正確位置。
/init
執行 /init 後，使用 /memory 編輯該檔案或啟用自動記憶功能，這會儲存 Claude 在跨工作階段期間對你的專案所做的觀察。
CLI 命令參考
Claude Code 的頂層 shell 命令用於啟動工作階段、管理驗證以及處理背景工作。部分最有用的命令列表：
| 命令 | 說明 |
|---|---|
claude |
在目前目錄中啟動互動式工作階段 |
claude "query" |
使用初始提示啟動工作階段 |
claude -p "query" |
執行查詢並結束（非互動 / SDK 模式） |
cat file | claude -p "query" |
將內容管道輸入查詢 |
claude -c |
繼續目前目錄中最近的工作階段 |
claude -r "name" "query" |
按名稱或 ID 恢復工作階段 |
claude update |
更新到最新版本 |
claude install stable |
安裝或重新安裝特定版本 |
claude auth login |
登入你的 Anthropic 帳戶 |
claude auth login --console |
使用 API 金鑰計費（非訂閱）登入 |
claude auth status |
顯示驗證狀態 |
claude agents --json |
開啟代理檢視，以 JSON 格式顯示作用中的工作階段 |
claude mcp |
設定 MCP 伺服器 |
claude daemon status |
檢查背景工作階段監控程式狀態 |
如果你輸錯子命令，Claude Code 會建議最接近的選項：claude udpate 會顯示 Did you mean claude update?。
CLI 旗標參考
旗標會修改 Claude Code 在一個工作階段中的行為。在每次呼叫時將它們放在 claude 之後。部分最常用的旗標：
| 旗標 | 作用 |
|---|---|
-p, --print |
非互動模式；列印回應並結束 |
-c, --continue |
載入最近的對話 |
-r, --resume |
按 ID 或名稱恢復工作階段 |
--model |
為此工作階段設定模型（sonnet、opus、haiku 或完整模型 ID） |
--permission-mode |
以某種權限模式啟動：default、plan、auto、acceptEdits、bypassPermissions |
--add-dir |
授予對其他目錄的檔案存取權限 |
--system-prompt |
完全取代系統提示 |
--append-system-prompt |
附加到預設系統提示之後 |
--max-turns |
限制 -p 模式中的代理回合數 |
--max-budget-usd |
限制 -p 模式中的 API 花費上限 |
--output-format |
-p 模式的輸出格式：text、json、stream-json |
--bg |
以背景代理啟動，立即返回 |
--worktree, -w |
在隔離的 git worktree 中啟動 |
--bare |
跳過鉤子、技能、外掛、MCP 的自動探索，以加快腳本呼叫速度 |
--verbose |
顯示完整的逐輪輸出 |
--mcp-config |
從 JSON 檔案載入 MCP 伺服器 |
--effort |
設定推理努力程度：low、medium、high、xhigh、max |
--print + --output-format json 組合是編寫腳本的標準模式。對於有預算限制的 CI 管道，請將其與 --max-budget-usd 和 --max-turns 結合使用。
斜線指令文件
斜線指令在作用中的工作階段內執行。輸入 / 可查看所有可用指令，或輸入 / 後接字母來篩選。指令僅在訊息開頭有效。
工作階段與上下文管理
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/clear |
開始新對話；先前的工作階段會保留在 /resume 中 |
/compact |
總結對話以釋放上下文視窗空間 |
/context |
可視化上下文使用情況並查看最佳化建議 |
/resume |
按名稱或從選取器重新開啟先前的工作階段 |
/branch |
分岔對話以嘗試不同方向 |
/rewind |
將程式碼和對話回滾到某個檢查點 |
專案設定
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/init |
為專案產生入門 CLAUDE.md |
/memory |
編輯 CLAUDE.md 檔案並管理自動記憶功能 |
/mcp |
以互動方式管理 MCP 伺服器連線 |
/agents |
設定子代理設定 |
/permissions |
設定工具允許、詢問和拒絕規則 |
/hooks |
檢視鉤子設定 |
開發工作流程
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/plan |
在進行大型變更前進入規劃模式 |
/model |
切換作用中的模型 |
/effort |
調整推理努力程度 |
/diff |
開啟互動式差異檢視器 |
/code-review [--fix] |
檢視目前的差異；--fix 會套用發現的結果 |
/security-review |
對待處理的變更進行深入的安全檢查 |
/batch <instruction> |
將大型變更分解並在平行 worktree 中執行 |
/background |
將工作階段分離以作為背景代理執行 |
工具
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/help |
顯示可用指令 |
/doctor |
診斷安裝和設定問題 |
/usage |
顯示工作階段成本與方案使用量 |
/export |
將對話匯出為純文字 |
/config |
開啟設定或直接設定值：/config thinking=false |
/skills |
列出可用技能 |
自訂斜線指令
自訂斜線指令（現在稱為技能）讓你包裝團隊可以共享的可重複程序。
如何建立自訂指令
在 .claude/skills/（專案層級）或 ~/.claude/skills/（個人層級，可跨所有專案使用）下建立一個目錄：
mkdir -p .claude/skills/review-pr
在該目錄中建立一個 SKILL.md 檔案：
---
description: 審查 GitHub 上的開放 Pull Request，找出安全問題與測試覆蓋缺口。當使用者要求檢視 PR 或檢查 Pull Request 品質時使用。
---
## 指示
依以下優先順序審查 Pull Request：
1. 找出任何安全漏洞：注入風險、驗證缺口、資料暴露。
2. 檢查新程式碼路徑的測試覆蓋率。
3. 標記系統邊界上任何遺漏的錯誤處理。
將發現結果總結為三個部分：安全性、覆蓋率、其他。通過的檢查使用 ✓，問題使用 ⚠。
這會建立一個 /review-pr 指令，你可以直接呼叫：
/review-pr
當你提出與描述相符的要求時，Claude 也會自動載入該技能。
技能位置與優先順序
技能遵循優先順序：企業覆蓋個人，個人覆蓋專案。專案技能位於 .claude/skills/。個人技能（可在所有專案中使用）位於 ~/.claude/skills/。
~/.claude/skills/ → 個人，所有專案
.claude/skills/ → 僅此專案
.claude/commands/ 中的自訂指令仍可運作。 .claude/commands/deploy.md 檔案與 .claude/skills/deploy/SKILL.md 技能都會建立 /deploy，且行為相同。
動態上下文注入
技能可以在 Claude 看到提示之前注入即時資料。! 前綴會執行 shell 命令並將其輸出內嵌：
---
description: 總結未提交的變更並標記風險。
---
## 目前差異
!`git diff HEAD`
## 指示
以要點形式總結變更。標記任何風險：遺漏的錯誤處理、硬編碼值、未測試的路徑。
當你執行此技能時，Claude Code 會執行 git diff HEAD 並將該行替換為實際的差異輸出。Claude 會看到真實的工作樹狀態，而不必透過工具呼叫來請求。
使用 Novita AI 作為 LLM 後端
Claude Code 透過 ANTHROPIC_BASE_URL 環境變數路由所有 API 流量。將其設定為 Novita AI 的 Anthropic 相容端點，即可存取多種模型——包括 DeepSeek、Kimi、Qwen 和 GLM 變體——且每個 token 的成本遠低於預設的 Anthropic 端點。
取得你的 Novita AI API 金鑰
註冊 Novita AI 帳戶 以獲得免費試用額度。導航至 金鑰管理頁面，點擊 建立新金鑰，並立即複製金鑰。
設定環境變數
在 Mac 和 Linux 上：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Your Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash"
在 Windows（命令提示字元）上：
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Your Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash
若要在 Mac/Linux 上持久保存，請將 export 行加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc。
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL 控制 Claude Code 用於快速內部任務（如檔案查詢和快速摘要）的輕量級模型。將其設定為相同的模型 ID 可以將所有流量保留在同一個計費帳戶上。
啟動 Claude Code
在環境變數就緒後，正常啟動 Claude Code：
cd your-project
claude
Claude Code 會連線到 Novita AI 的端點，使用你指定的模型。互動式工作階段完全相同——無論使用哪個後端，所有 CLI 旗標、斜線指令和自訂技能的行為都相同。
對於腳本撰寫和 CI，也適用相同的方法：
cat logs.txt | claude -p "find any error patterns" --output-format json
Novita AI 的 LLM API 支援完整的 Anthropic 訊息格式，包括工具使用、結構化輸出和串流，因此 Claude Code 的所有功能無需修改即可運作。
用於隔離執行的代理沙盒
如果你正在 Claude Code 之上建立自動化管道，Novita AI 的 Agent Sandbox 提供了基於 firecracker 的隔離執行環境，可用於程式化執行代理。這對於 CI 工作流程、背景代理以及任何需要執行隔離（而不是直接在開發機器上執行）的多代理設定非常相關。
Claude Code 作為 IDE 工具
Claude Code 可直接與編輯器整合，這正是人們說「claude code 是一種 IDE」的意思——它不是一個獨立的 IDE，而是一個嵌入到你現有環境中的程式碼代理。
VS Code 與 Cursor
從 VS Code Marketplace（搜尋「Claude Code」）或 Cursor marketplace 安裝 Claude Code 擴充功能。安裝後，開啟命令面板（Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P），輸入「Claude Code」，然後選擇 在新標籤頁中開啟。
VS Code 整合提供了內嵌差異審查、@-檔案提及、編輯前的計劃審查以及直接在編輯器面板中的對話歷史記錄。你也可以在整合終端機中與擴充功能一起使用 Claude Code。
JetBrains
從 JetBrains Marketplace 安裝 Claude Code 外掛 並重新啟動你的 IDE。此外掛需要 CLI 單獨安裝。它在 IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 和其他 JetBrains IDE 中提供了互動式差異檢視和選取上下文共享功能。
桌面應用程式與網頁
Claude Code 桌面應用程式（macOS 和 Windows）讓你以視覺化方式檢視差異、並排執行多個工作階段，以及排程週期性任務。位於 claude.ai/code 的網頁介面可在瀏覽器中執行工作階段，無需本地設定，適用於你本地沒有的儲存庫，或啟動可以遠端監控的長時間執行任務。
常見問題
什麼是 ANTHROPIC_BASE_URL，為什麼它很重要？
ANTHROPIC_BASE_URL 告訴 Claude Code 將請求發送到哪個 API 端點。預設值是 api.anthropic.com。將其設定為 https://api.novita.ai/anthropic 會將所有流量路由到 Novita AI 的 Anthropic 相容端點，你可以在那裡以不同的價格點使用替代模型。無需修改程式碼或安裝外掛——只需設定環境變數即可。
CLI 旗標和斜線指令有什麼不同？
CLI 旗標（如 --model、--permission-mode、--max-turns）是在從 shell 啟動 claude 二進位檔時設定的。它們在工作階段開始前進行設定。斜線指令（如 /model、/plan、/compact）則是在作用中的工作階段內執行，並在對話過程中變更行為。
我可以在沒有 Claude 訂閱的情況下使用 Claude Code 嗎？
可以。claude auth login --console 會讓你使用 Anthropic Console API 金鑰計費登入，使用按 token 付費的定價方式，而非訂閱制。如果你透過 ANTHROPIC_BASE_URL 將流量路由到 Novita AI，你只需要一個 Novita AI 帳戶——你的 Anthropic 帳戶不會被計費。
自訂斜線指令與 CLAUDE.md 有何不同？
CLAUDE.md 的內容在每個工作階段開始時載入，並在整個上下文中保留。技能（自訂指令）僅在呼叫時載入，因此長篇參考資料在你實際需要之前不會增加 token 成本。使用 CLAUDE.md 來存放 Claude 應該始終知道的專案事實——編碼標準、建置命令、架構筆記。使用技能來存放你按需執行的程序——PR 審查清單、部署步驟、測試生成工作流程。
Claude Code 能在 CI 中運作嗎？
可以。使用 claude -p "query" --output-format json 進行非互動模式，並輸出結構化結果。加上 --max-budget-usd 來限制花費，加上 --max-turns 來約束執行時間。--bare 旗標會跳過鉤子、技能和外掛的自動探索，以加快腳本環境的啟動速度。Claude Code 也透過官方工作流程範本與 GitHub Actions 和 GitLab CI/CD 整合。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端，用於建置和擴展。
