🎯 高级教程 - 专家篇

适合：熟练使用 Claude Code，想要探索高级功能的专业开发者

📋 前置要求

在学习本章节之前，请确保你已经：

✅ 完成初级教程和中级教程
✅ 有实际项目开发经验
✅ 了解 API、SDK 等概念

🔌 MCP 服务器配置

MCP (Model Context Protocol) 是 Claude Code 的扩展协议，允许你连接外部工具和数据源。

什么是 MCP？

MCP 让 Claude Code 能够：

连接数据库直接查询数据
访问外部 API 和服务
集成第三方工具
扩展 AI 的能力边界

配置 MCP 服务器

在项目根目录创建 .mcp/config.json：

json

{
  "servers": {
    "database": {
      "command": "mcp-server-postgres",
      "args": ["postgresql://localhost:5432/mydb"]
    },
    "github": {
      "command": "mcp-server-github",
      "args": []
    },
    "filesystem": {
      "command": "mcp-server-filesystem",
      "args": ["/path/to/allowed/directory"]
    }
  }
}

常用 MCP 服务器

服务器	功能	安装命令
mcp-server-postgres	PostgreSQL 数据库	npm i -g @anthropic/mcp-server-postgres
mcp-server-github	GitHub 集成	npm i -g @anthropic/mcp-server-github
mcp-server-filesystem	文件系统访问	npm i -g @anthropic/mcp-server-filesystem
mcp-server-slack	Slack 集成	npm i -g @anthropic/mcp-server-slack

使用 MCP 功能

配置完成后，你可以直接与 Claude Code 对话：

bash

# 数据库查询
请查询 users 表中最近注册的 10 个用户

# GitHub 操作
请列出我的仓库中所有 open 的 PR

# 文件操作
请读取 /data/config.yaml 的内容

🌟 Gemini MCP 集成（2025 新功能）

通过 MCP 服务器，Claude Code 可以调用 Google Gemini 2.5 Pro 的能力，实现多模型协作。

一键安装 Gemini MCP

bash

# 替换 YOUR_GEMINI_API_KEY 为你的 Gemini API 密钥
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY npx -y https://github.com/rlabs-inc/gemini-mcp.git

🎬 MCP 配置演示

claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=your-key npx -y https://github.com/rlabs-inc/gemini-mcp.gitAdding MCP server "gemini"...✓ MCP server added successfully!claude mcp listUser MCP servers: - gemini (enabled)

获取 Gemini API 密钥

访问 Google AI Studio
登录 Google 账号
点击「Get API Key」获取密钥

注意

中国用户可能需要科学上网才能访问 Google AI Studio。

使用 Gemini 进行代码分析

安装完成后，可以通过 @gemini 调用 Gemini：

bash

# 让 Gemini 分析代码
@gemini 分析这个函数的复杂度

# 让 Gemini 提供优化建议
@gemini 这段代码有什么可以优化的地方？

# Claude 和 Gemini 协作
请用 @gemini 分析代码结构，然后帮我重构

多模型协作场景

场景	推荐模型	原因
代码生成	Claude	更好的代码质量
代码审查	Gemini	多角度分析
架构设计	Claude + Gemini	综合两者优势
文档生成	Gemini	多模态理解

🔗 OpenAI Codex 集成（2025 新功能）

通过 codex-bridge MCP 服务器，Claude Code 可以调用 OpenAI Codex（GPT-5）的能力。

前置条件

安装 Codex CLI：

bash

npm install -g @openai/codex-cli

bash

codex auth login

安装 codex-bridge

bash

# 方法一：pip 安装
pip install codex-bridge

# 方法二：添加到 Claude Code
claude mcp add codex-bridge -s user -- uvx codex-bridge

使用 Codex 进行代码生成

bash

# 让 Codex 生成代码
@codex 写一个快速排序算法

# Claude 和 Codex 协作
请用 @codex 快速生成代码框架，然后帮我优化

Claude + Codex 最佳实践

任务	推荐工具	原因
架构设计	Claude	深度推理能力强
快速原型	Codex	生成速度快
代码审查	Claude	更细致的分析
批量生成	Codex	成本效益高

🤖 子代理 (Sub-agents) 系统

子代理是 Claude Code 的多任务处理机制，可以并行处理复杂任务。

子代理类型

类型	用途	特点
Explore	代码探索	快速搜索和分析代码库
Plan	架构规划	设计实现方案
general-purpose	通用任务	处理复杂多步骤任务

触发子代理

Claude Code 会自动判断何时使用子代理，你也可以明确请求：

bash

# 探索代码库
请深入分析这个项目的架构

# 规划实现
请为用户认证系统设计一个完整的实现方案

# 并行任务
请同时检查所有模块的测试覆盖率

🪝 Hooks 钩子系统

Hooks 允许你在 Claude Code 执行特定操作时触发自定义脚本。

配置 Hooks

在 ~/.claude/settings.json 中配置：

json

{
  "hooks": {
    "pre-commit": {
      "command": "npm run lint",
      "description": "提交前运行检查"
    },
    "post-edit": {
      "command": "./scripts/format.sh",
      "description": "编辑后自动格式化"
    }
  }
}

可用的 Hook 事件

事件	触发时机
pre-commit	Git 提交之前
post-commit	Git 提交之后
pre-edit	文件编辑之前
post-edit	文件编辑之后
on-error	发生错误时
on-start	会话开始时
on-end	会话结束时

🛠️ 自定义技能 (Skills)

Skills 是可复用的任务模板，让你快速执行常见操作。

创建自定义 Skill

在 ~/.claude/skills/ 目录下创建技能文件：

yaml

name: create-component
description: 创建 React 组件
parameters:
  - name: componentName
    description: 组件名称
    required: true
  - name: type
    description: 组件类型
    default: functional

template: |
  请创建一个 React 组件，包括组件文件、样式和测试

使用自定义 Skill

bash

/skill create-component --componentName=UserProfile

内置技能

技能	功能
/commit	智能提交代码
/review-pr	审查 Pull Request
/explain	解释代码逻辑
/refactor	重构建议

🔌 插件系统 (Plugins)（2025 新功能）

Claude Code 插件是可分享的扩展包，用于定制和增强 AI 编程助手的能力。

插件包含的组件

组件	说明
斜杠命令	自定义快捷操作
子代理	专门处理特定任务的 AI
MCP 服务器	连接外部工具和数据源
Hooks	在特定时机触发的自定义行为

插件管理命令

bash

# 安装插件
/plugin install formatter@anthropics

# 查看已安装插件
/plugin list

# 禁用插件
/plugin disable formatter

# 卸载插件
/plugin uninstall formatter

官方插件推荐

插件名	功能	命令/技能
code-review	自动化 PR 代码审查	`/code-review`
commit-commands	Git 工作流自动化	`/commit`, `/commit-push-pr`
feature-dev	7阶段功能开发流程	`/feature-dev`
frontend-design	前端界面设计指导	自动触发
hookify	创建自定义 Hooks	`/hookify`
plugin-dev	插件开发工具包	`/plugin-dev:create-plugin`
pr-review-toolkit	PR 审查工具集	`/pr-review-toolkit:review-pr`
security-guidance	安全提醒钩子	自动监控
ralph-wiggum	迭代式自引用 AI 循环	`/ralph-loop`, `/cancel-ralph`
memory	跨会话记忆管理	`/memory`
mcp-installer	MCP 服务器安装器	`/mcp-install`
think-tool	扩展思考工具	自动触发
formatter	代码格式化工具	`/format`

🔄 Ralph Wiggum 插件详解（2025 新功能）

Ralph Wiggum 是 Anthropic 官方开发的迭代式自引用 AI 循环插件，让 Claude Code 能够自主迭代完成复杂任务。

什么是 Ralph Wiggum？

Ralph Wiggum 实现了一种「AI 自我循环」机制：

Claude 执行任务后，自动评估结果
如果未达到目标，自动启动新一轮迭代
持续循环直到任务完成或达到最大迭代次数

安装 Ralph Wiggum

bash

# 安装官方插件
/plugin install ralph-wiggum@anthropics

使用命令

命令	功能
`/ralph-loop`	启动迭代循环，让 Claude 自主完成任务
`/cancel-ralph`	取消正在进行的循环

使用示例

bash

# 启动迭代循环
/ralph-loop 请优化这个函数的性能，目标是将执行时间减少 50%

# 取消循环
/cancel-ralph

适用场景

场景	说明
✅ 代码优化	持续优化直到达到性能目标
✅ Bug 修复	反复测试直到所有测试通过
✅ 代码重构	逐步重构直到满足代码质量标准
✅ 文档生成	迭代完善直到文档完整

最佳实践

💡 使用建议

明确目标：给出清晰的成功标准，如「所有测试通过」「性能提升 50%」
设置边界：复杂任务建议设置最大迭代次数
监控进度：观察每轮迭代的输出，必要时手动干预
适度使用：简单任务无需使用循环，避免浪费 Token

注意事项

Ralph Wiggum 会消耗较多 Token，请注意成本控制
不适合开放式任务（如「让代码更好」），需要明确的完成标准
如果循环卡住，使用 /cancel-ralph 终止

插件目录结构

plugin-name/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json      # 插件元数据
├── commands/            # 斜杠命令
├── agents/              # 专用代理
├── skills/              # 技能定义
├── hooks/               # 事件钩子
└── README.md            # 文档

📦 Claude Agent SDK

Claude Agent SDK 让你可以在自己的应用中集成 Claude Code 的能力。

安装 SDK

bash

npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk

基础使用

typescript

import { ClaudeAgent } from '@anthropic-ai/claude-agent-sdk';

const agent = new ClaudeAgent({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929'
});

const result = await agent.run({
  task: '分析 src/ 目录下的代码结构',
  workingDirectory: '/path/to/project',
  tools: ['read', 'glob', 'grep']
});

console.log(result.output);

自定义工具

typescript

const deployTool = {
  name: 'deploy',
  description: '部署应用到指定环境',
  parameters: {
    environment: {
      type: 'string',
      enum: ['staging', 'production']
    }
  },
  execute: async (params) => {
    return { success: true };
  }
};

const agent = new ClaudeAgent({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
  tools: [deployTool]
});

🏢 企业级部署

私有化部署架构

        负载均衡器
            |
    +-------+-------+
    |       |       |
  Relay1  Relay2  Relay3
    |       |       |
    +-------+-------+
            |
      Anthropic API

配置代理服务

yaml

version: '3.8'
services:
  claude-relay:
    image: anthropic/claude-relay:latest
    ports:
      - "3001:3001"
    deploy:
      replicas: 3

安全配置

json

{
  "security": {
    "allowedDomains": ["*.company.com"],
    "blockedCommands": ["rm -rf", "sudo"],
    "maxTokensPerRequest": 100000,
    "auditLog": true
  }
}

🔄 自建 Claude API 中继服务

如果你想自己搭建 Claude API 中继服务，可以使用开源项目 Claude Relay Service (CRS)。

为什么要自建？

对比项	第三方镜像站	自建 CRS
隐私安全	对话内容可能被记录	数据只经过自己服务器
性能稳定	高峰期可能卡顿	自己控制，稳定可靠
成本透明	价格不透明	Token 用量一目了然
多账户	通常不支持	支持多账户轮换

适用场景

👥 朋友拼车：三五好友分摊 Claude Code Max 订阅
🔒 隐私敏感：不想让第三方看到对话内容
⚡ 稳定需求：需要长期稳定的 Claude 访问
🌍 地区受限：无法直接访问 Claude 官方服务

快速部署

方式一：一键脚本安装（推荐）

bash

curl -fsSL https://pincc.ai/manage.sh -o manage.sh && chmod +x manage.sh && ./manage.sh install

安装完成后使用 crs 命令管理服务：

🎬 CRS 一键部署演示

curl -fsSL https://pincc.ai/manage.sh -o manage.shchmod +x manage.sh && ./manage.sh installInstalling Claude Relay Service...✓ Installation complete!crs statusCRS is running on port 3000

bash

crs start     # 启动服务
crs stop      # 停止服务
crs restart   # 重启服务
crs status    # 查看状态
crs update    # 更新服务

方式二：Docker 部署

bash

# 下载 docker-compose 配置
curl -fsSL https://pincc.ai/crs-compose.sh -o crs-compose.sh && chmod +x crs-compose.sh && ./crs-compose.sh

# 启动服务
docker-compose up -d

配置 Claude Code 使用 CRS

部署完成后，设置环境变量让 Claude Code 使用你的中继服务：

bash

# 设置 API 地址（替换为你的服务器地址）
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://你的域名/api/"

# 设置 API 密钥（在 CRS 管理面板创建）
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="cr_你的密钥"

💡 管理面板

部署完成后访问 http://你的服务器IP:3000/web 进入管理面板：

添加 Claude 账户（需要 OAuth 授权）
创建 API Key 分配给不同用户
查看使用统计和费用分析

配置 Gemini CLI 使用 CRS

CRS 同时支持 Gemini CLI，配置方式：

bash

# 方式一：通过 Gemini Assist API（推荐）
export CODE_ASSIST_ENDPOINT="https://你的域名/gemini"
export GOOGLE_CLOUD_ACCESS_TOKEN="cr_你的密钥"
export GOOGLE_GENAI_USE_GCA="true"
export GEMINI_MODEL="gemini-2.5-pro"

# 方式二：通过 Gemini API
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://你的域名/gemini"
export GEMINI_API_KEY="cr_你的密钥"
export GEMINI_MODEL="gemini-2.5-pro"

配置 Codex CLI 使用 CRS

在 ~/.codex/config.toml 文件开头添加：

toml

model_provider = "crs"
model = "gpt-5.1-codex-max"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.crs]
name = "crs"
base_url = "https://你的域名/openai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
env_key = "CRS_OAI_KEY"

设置环境变量：

bash

export CRS_OAI_KEY="cr_你的密钥"

第三方工具接入

CRS 支持多种 API 端点格式，方便接入 Cherry Studio 等工具：

账号类型	API 路径	供应商类型
Claude	`/claude`	Anthropic
Gemini	`/gemini`	Gemini
Codex	`/openai`	OpenAI-Response

Cherry Studio 配置示例：

API 地址: https://你的域名/claude
API Key: cr_你的密钥
模型: claude-sonnet-4-5-20250929

反向代理配置

生产环境建议使用反向代理启用 HTTPS：

Caddy 配置（推荐）：

caddy

你的域名.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:3000 {
        flush_interval -1
        header_up X-Real-IP {remote_host}
        header_up X-Forwarded-For {remote_host}
        transport http {
            read_timeout 300s
            write_timeout 300s
        }
    }
}

硬件要求

配置项	最低要求	推荐配置
CPU	1 核心	2 核心
内存	512MB	1GB+
硬盘	30GB	50GB
网络	能访问 Anthropic API	美国地区 VPS

注意事项

阿里云、腾讯云的海外主机可能被 Cloudflare 拦截
建议使用美国地区的 VPS（如 RackNerd、BandwagonHost）
使用本项目可能违反 Anthropic 服务条款，风险自负

💰 成本优化策略

模型选择策略

任务类型	推荐模型	原因
代码补全	Haiku	速度快，成本低
日常开发	Sonnet	性价比最高
架构设计	Opus	推理能力强
代码审查	Sonnet	平衡质量和成本

上下文管理

bash

# 定期压缩上下文
/compact

# 清理不需要的历史
/clear

# 使用精确的文件引用
请修改 src/services/UserService.ts 的 login 方法

Token 使用监控

bash

# 查看当前会话的 token 使用
/stats

# 设置 token 预算
/config set maxTokens 50000

🔒 安全最佳实践

敏感信息处理

在 CLAUDE.md 中标记敏感文件：

markdown

## 敏感文件（禁止读取）
- .env
- credentials.json
- *.pem

权限控制

json

{
  "permissions": {
    "allowedPaths": ["/home/user/projects/*"],
    "blockedPaths": ["/etc/*", "~/.ssh/*"],
    "allowedCommands": ["git *", "npm *", "node *"]
  }
}

审计日志

bash

# 启用详细日志
/config set auditLog true

# 查看操作历史
/history

🎓 实战项目

项目 1：构建 CLI 工具

bash

# 1. 初始化项目
mkdir my-cli && cd my-cli
npm init -y
/init

# 2. 描述需求
我要创建一个 CLI 工具，功能包括：
- 文件批量重命名
- 支持正则表达式
- 预览模式和执行模式

# 3. 让 Claude Code 实现
请帮我实现这个 CLI 工具

项目 2：API 服务开发

bash

# 1. 设计 API
请设计一个用户管理 API，包括：
- 用户注册/登录
- JWT 认证
- 角色权限管理

# 2. 实现并测试
请实现这个 API 并编写测试

📚 进阶资源

官方文档

社区资源

学习路径

初级 → 中级 → 高级 → 专家
  |       |       |       |
  |       |       |       +-- 贡献开源、培训他人
  |       |       +-- MCP 开发、SDK 集成
  |       +-- Git 工作流、项目配置
  +-- 安装使用、基本命令

🎉 恭喜完成！

你已经完成了 Claude Code 的全部教程！现在你具备了：

✅ 熟练使用 Claude Code 进行日常开发
✅ 配置和使用 MCP 扩展功能
✅ 理解子代理和 Hooks 系统
✅ 使用 Claude Agent SDK 进行集成开发
✅ 企业级部署和安全配置

下一步建议

实践项目：选择一个实际项目，应用所学知识
探索 MCP：尝试开发自己的 MCP 服务器
分享经验：在社区分享你的使用心得
持续学习：关注 Claude Code 的更新和新功能

有问题或建议？欢迎反馈！

GitHub Issues

🆕 v2.1.x 其他新功能

⚡ 快速模式 (Fast Mode)（v2.1.36+）

快速模式使用相同的 Claude Opus 4.6 模型，但输出速度更快。适合需要快速迭代的场景。

启用快速模式

bash

# 在 Claude Code 中切换
/fast

# 再次输入 /fast 切换回普通模式
/fast

工作原理

快速模式使用相同的 Opus 4.6 模型，不会切换到更弱的模型
通过优化推理流程实现更快的输出速度
适合日常编码、快速修复等不需要深度思考的任务

使用建议

场景	推荐模式
日常编码、快速修复	快速模式
架构设计、复杂推理	普通模式
代码审查、重构	普通模式
简单问答、文件操作	快速模式

🤝 代理团队 (Agent Teams)（v2.1.32+）

代理团队是一个研究预览功能，允许多个 Claude Code 实例协同工作，就像一个 AI 开发团队。

启用代理团队

bash

# 设置环境变量启用
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

# 然后启动 Claude Code
claude

工作方式

代理团队允许你：

生成多个 Claude Code 代理同时工作
主代理协调任务分配
子代理并行处理不同部分
自动合并结果

钩子事件

v2.1.33 新增了多代理工作流的钩子事件：

事件	触发时机
`TeammateIdle`	队友代理空闲时
`TaskCompleted`	任务完成时

使用示例

bash

# 让多个代理并行工作
请同时完成以下任务：
1. 代理 A：实现用户注册 API
2. 代理 B：编写前端注册表单
3. 代理 C：编写集成测试

注意

代理团队目前是研究预览功能，可能不稳定。建议在非关键项目中试用。

🧠 自动记忆 (Auto Memory)（v2.1.32+）

Claude Code 现在可以自动记录和回忆工作中的重要信息，跨会话保持上下文。

工作原理

Claude 在工作过程中自动识别值得记住的模式和偏好
记忆存储在 ~/.claude/projects/ 目录下
下次会话自动加载相关记忆

记忆类型

类型	范围	存储位置
`user`	全局，所有项目共享	`~/.claude/CLAUDE.md`
`project`	项目级别	项目目录下 `.claude/`
`local`	本地，不提交到 Git	`.claude/local/`

管理记忆

bash

# 手动要求记住某些内容
请记住：这个项目使用 pnpm 而不是 npm

# 查看当前记忆
请列出你记住的关于这个项目的信息

# 要求忘记某些内容
请忘记关于使用 yarn 的记忆

记忆前置字段（v2.1.33+）

代理可以通过 memory 前置字段指定记忆范围：

markdown

---
memory: project
---
# 我的技能
这个技能的记忆将保存在项目级别

🔌 插件系统增强（v2.1.14+）

插件市场

现在可以从市场发现和安装预构建的插件：

bash

# 搜索插件
/plugins search code-review

# 安装插件
/plugins install code-review@anthropics

# 查看已安装插件
/plugins list

固定插件版本（v2.1.14+）

支持将插件固定到特定 git commit SHA，确保团队使用一致的版本：

json

{
  "plugins": {
    "code-review": {
      "source": "anthropics/code-review",
      "commit": "abc123def456"
    }
  }
}

创建自定义插件

bash

# 使用插件开发工具
/plugin-dev:create-plugin my-plugin

# 插件目录结构
my-plugin/
├── manifest.json       # 插件元数据
├── skills/            # 技能定义
├── agents/            # 子代理
├── hooks/             # 钩子
└── mcp-servers/       # MCP 服务器

🖥️ 多平台支持

桌面应用（v2.1.32+）

Claude Code 现在提供独立桌面应用：

可视化差异对比：直观查看代码变更
多会话并行：同时运行多个编码会话
云端会话：启动云端任务，随时查看进度

下载地址：

Web 版

在浏览器中使用 Claude Code，无需本地环境：

访问 claude.ai/code
支持长时间运行的任务
可在手机上查看进度

IDE 集成

IDE	安装方式	特色功能
VS Code	扩展商店搜索 "Claude Code"	内联差异、@提及、计划审查
JetBrains	插件市场安装	交互式差异、选区上下文
Chrome	扩展安装	Web 应用调试、控制台日志

Slack 集成

直接在 Slack 中使用 Claude Code：

@Claude 修复 #123 issue 中报告的登录 bug

Claude 会自动创建 PR 并回复结果。

🏗️ CI/CD 集成

GitHub Actions

yaml

name: Claude Code Review
on: [pull_request]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}

GitLab CI/CD

yaml

claude-review:
  image: anthropic/claude-code:latest
  script:
    - claude -p "review the changes in this merge request"
  only:
    - merge_requests

LSP 工具（v2.0.74+）

Claude Code 现在支持语言服务器协议（LSP），提供更强大的代码智能功能：

bash

# 跳转到定义
请跳转到 UserService 类的定义

# 查找引用
请查找所有使用 handleLogin 函数的地方

# 悬停文档
请显示 createUser 方法的文档

发布渠道切换（v2.1.3+）

现在可以选择使用稳定版或最新版：

bash

# 打开配置
/config

# 选择 Release Channel
# - stable: 稳定版，推荐大多数用户
# - latest: 最新版，体验新功能

后台任务控制（v2.1.4+）

新增环境变量控制后台任务：

bash

# 禁用所有后台任务功能
export CLAUDE_CODE_DISABLE_BACKGROUND_TASKS=true

这将禁用：

自动后台化功能
Ctrl+B 快捷键

斜杠命令与技能合并（v2.1.3+）

从 v2.1.3 开始，斜杠命令和技能概念已合并，简化了使用体验：

原来的 /skill 命令现在直接作为斜杠命令使用
自定义技能自动注册为斜杠命令
行为保持不变，只是概念更简单

工具钩子超时延长（v2.1.3+）

工具钩子执行超时从 60 秒延长到 10 分钟，支持更复杂的自动化任务。

大型输出持久化（v2.1.2+）

大型 bash 命令输出现在保存到磁盘而非截断
大型工具输出持久化到磁盘
Claude 可以读取完整内容

🔒 安全更新

v2.1.2 安全修复

重要：v2.1.2 修复了 bash 命令处理中的命令注入漏洞，强烈建议所有用户升级。

bash

# 升级到最新版本
npm update -g @anthropic-ai/claude-code

🎯 高级教程 - 专家篇 ​

📋 前置要求 ​

🔌 MCP 服务器配置 ​

什么是 MCP？ ​

配置 MCP 服务器 ​

常用 MCP 服务器 ​

使用 MCP 功能 ​

🌟 Gemini MCP 集成（2025 新功能） ​

一键安装 Gemini MCP ​

🎬 MCP 配置演示 ​

获取 Gemini API 密钥 ​

使用 Gemini 进行代码分析 ​

多模型协作场景 ​

🔗 OpenAI Codex 集成（2025 新功能） ​

前置条件 ​

安装 codex-bridge ​

使用 Codex 进行代码生成 ​

Claude + Codex 最佳实践 ​

🤖 子代理 (Sub-agents) 系统 ​

子代理类型 ​

触发子代理 ​

🪝 Hooks 钩子系统 ​

配置 Hooks ​

可用的 Hook 事件 ​

🛠️ 自定义技能 (Skills) ​

创建自定义 Skill ​

使用自定义 Skill ​

内置技能 ​

🔌 插件系统 (Plugins)（2025 新功能） ​

插件包含的组件 ​

插件管理命令 ​

官方插件推荐 ​

🔄 Ralph Wiggum 插件详解（2025 新功能） ​

什么是 Ralph Wiggum？ ​

安装 Ralph Wiggum ​

使用命令 ​

使用示例 ​

适用场景 ​

最佳实践 ​

插件目录结构 ​

📦 Claude Agent SDK ​

安装 SDK ​

基础使用 ​

自定义工具 ​

🏢 企业级部署 ​

私有化部署架构 ​

配置代理服务 ​

安全配置 ​

🔄 自建 Claude API 中继服务 ​

为什么要自建？ ​

适用场景 ​

快速部署 ​

方式一：一键脚本安装（推荐） ​

🎬 CRS 一键部署演示 ​

方式二：Docker 部署 ​

配置 Claude Code 使用 CRS ​

配置 Gemini CLI 使用 CRS ​

配置 Codex CLI 使用 CRS ​

第三方工具接入 ​

反向代理配置 ​

硬件要求 ​

相关资源 ​

💰 成本优化策略 ​

模型选择策略 ​

上下文管理 ​

Token 使用监控 ​

🔒 安全最佳实践 ​

敏感信息处理 ​

权限控制 ​

审计日志 ​

🎓 实战项目 ​

项目 1：构建 CLI 工具 ​

项目 2：API 服务开发 ​

📚 进阶资源 ​

官方文档 ​

社区资源 ​

学习路径 ​

🎉 恭喜完成！ ​

下一步建议 ​

🆕 v2.1.x 其他新功能 ​

🎯 高级教程 - 专家篇

📋 前置要求

🔌 MCP 服务器配置

什么是 MCP？

配置 MCP 服务器

常用 MCP 服务器

使用 MCP 功能

🌟 Gemini MCP 集成（2025 新功能）

一键安装 Gemini MCP

🎬 MCP 配置演示

获取 Gemini API 密钥

使用 Gemini 进行代码分析

多模型协作场景

🔗 OpenAI Codex 集成（2025 新功能）

前置条件

安装 codex-bridge

使用 Codex 进行代码生成

Claude + Codex 最佳实践

🤖 子代理 (Sub-agents) 系统

子代理类型

触发子代理

🪝 Hooks 钩子系统

配置 Hooks

可用的 Hook 事件

🛠️ 自定义技能 (Skills)

创建自定义 Skill

使用自定义 Skill

内置技能

🔌 插件系统 (Plugins)（2025 新功能）

插件包含的组件

插件管理命令

官方插件推荐

🔄 Ralph Wiggum 插件详解（2025 新功能）

什么是 Ralph Wiggum？

安装 Ralph Wiggum

使用命令

使用示例

适用场景

最佳实践

插件目录结构

📦 Claude Agent SDK

安装 SDK

基础使用

自定义工具

🏢 企业级部署

私有化部署架构

配置代理服务

安全配置

🔄 自建 Claude API 中继服务

为什么要自建？

适用场景

快速部署

方式一：一键脚本安装（推荐）

🎬 CRS 一键部署演示

方式二：Docker 部署

配置 Claude Code 使用 CRS

配置 Gemini CLI 使用 CRS

配置 Codex CLI 使用 CRS

第三方工具接入

反向代理配置

硬件要求

相关资源

💰 成本优化策略

模型选择策略

上下文管理

Token 使用监控

🔒 安全最佳实践

敏感信息处理

权限控制

审计日志

🎓 实战项目

项目 1：构建 CLI 工具

项目 2：API 服务开发

📚 进阶资源

官方文档

社区资源

学习路径

🎉 恭喜完成！

下一步建议

🆕 v2.1.x 其他新功能