AI 小白逆袭!用 10 分钟学会 Claude Code 接入 DeepSeek-V3.2

AI 小白逆袭!用 10 分钟学会 Claude Code 接入 DeepSeek-V3.2

DeepSeek发布了最新的模型DeepSeek-V3.2,我们今天就让Claude Code 接入DeepSeek。为了让你也能快速掌握这套流程,我特地写下这篇“从零开始、一步到位”的完整实战教程。

大家好,我是写代码的中年人!

DeepSeek发布了最新的模型DeepSeek-V3.2,我们今天就让Claude Code 接入DeepSeek。为了让你也能快速掌握这套流程,我特地写下这篇“从零开始、一步到位”的完整实战教程。无论你是程序媛还是程序员,还是刚入坑 AI 的小白,都能在这篇文章中轻松完成!

Node.js 环境安装

Claude Code 是依赖于 Node.js 环境运行的,访问 Node.js 官方网站:https://nodejs.org,推荐下载 LTS(长期支持)版本,稳定且兼容性最好。

这里需要注意:

Claude Code 运行在Node.js 18以上版本。

Node.js下载页面

请根据你的电脑系统,下载适合你的软件版本!

Claude Code安装

打开cmd界面,输入:

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

等程序执行完成,Claude Code 即安装完成。

就是这么简单!

cmd界面输入Claude,即可进入Claude Code界面

当前界面显示的是我登陆后的Claude官网模型,我们配置完后即可显示DeepSeek模型。

请注意,我们要选择一个文件夹运行cmd,再运行Claude!如我这里的文件夹是E:\Temp\test。

这里一定要运行一次命令claude,方便后边操作。如果显示无法连接网络,我们不用管它。

购买DeepSeek API Key

打开DeepSeek官网,https://www.deepseek.com,点击右上角 API开放平台,进入开放平台后,购买并创建你的 API Key!

创建API Key

这里需要注意:API Key只显示1次,请注意复制保存!

配置Claude Code

这个步骤很简单,这里我只演示Windows电脑,我们在电脑C:\Users\你当前登录的用户名\.claude

创建一个配置文件:settings.json。

文件配置信息如下:

{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "这里填入你的DeepSeek API Key:sk-开头", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic", "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-reasoner", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-reasoner", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-reasoner", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-reasoner", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-reasoner", "CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS": "32000" }, "permissions": { "allow": [], "deny": [] }, "alwaysThinkingEnabled": false }

使用Claude Code

我们再次打开claude code,如下图,显示的是DeepSeek模型。

注意:这里已经显示为DeepSeek模型!

测试模型名称

询问你是什么模型

当前已正常输出是DeepSeek模型!以下信息为DeepSeek官网说明:

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 都已经升级为 DeepSeek-V3.2。deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.2 的非思考模式,deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.2 的思考模式。

测试模型生成能力

H5生成页面

我用最简单的提示,帮我生成一个H5页面,模型完成的不错。

请注意,DeepSeek在文档中提到:

DeepSeek-V3.2 的思考模式现已支持在 Claude Code 中使用。用户可以通过将模型名称切换为 deepseek-reasoner,或在 Claude Code CLI 中按下 Tab 键来启用思考模式。但需要提醒的是,思考模式目前尚未对 Cline、RooCode 等依赖非标准工具调用方式的组件做充分适配,因此在使用这些组件时,仍建议保持在非思考模式下运行。

 如果你想更深入地学习大模型,以下是一些非常有价值的学习资源,这些资源将帮助你从不同角度学习大模型,提升你的实践能力。

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!​

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量

Read more

论文阅读:基于曝光融合的超高动态范围成像

论文阅读:基于曝光融合的超高动态范围成像

论文:UltraFusion Ultra High Dynamic Imaging using Exposure Fusion 这篇发表于 CVPR 2025 的论文提出了UltraFusion—— 首个能融合曝光差达 9 档(stops)图像的曝光融合技术,针对传统高动态范围(HDR)成像在超大曝光差、动态场景运动模糊 / 重影、色调映射伪影等问题提出解决方案,通过将曝光融合建模为引导式修复问题,结合扩散先验、定制化网络分支和专属训练数据集,实现了超高动态范围场景下的高质量成像,且在静态、动态数据集及自建基准测试中均显著优于现有方法。 摘要 高动态范围(HDR)场景成像是相机设计领域的核心研究问题之一。目前主流相机均采用曝光融合技术,通过融合不同曝光度下采集的图像来提升动态范围,但该方法仅能处理曝光差异有限的图像,通常为 3-4 档。当应用于需要超大曝光差的超高动态范围场景时,因输入图像配准错误、光照不一致或色调映射伪影等问题,传统曝光融合方法往往失效。 本文提出 UltraFusion 方法,作为首个可融合曝光差达 9 档图像的曝光融合技术。

Telegram搜索机器人推荐——查找海量资源,提升信息检索效率

大家好,本文首发于 ZEEKLOG 博客,主要面向需要在 Telegram 中高效检索资源的同学。我结合自己的实测体验,总结了几款实用的搜索机器人与完整操作流程,帮助大家解决“怎么快速找到频道、群组、文件”的痛点。如果你也在为信息筛选耗时头疼,建议耐心读完并亲手试试,收获会很大。觉得有帮助别忘了给个点赞、收藏和关注支持一下 🙂 📚 本文目录 * 使用准备 * 什么是Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的核心功能 * 推荐的Telegram搜索机器人 * 如何使用Telegram搜索机器人? * Telegram搜索机器人的应用场景 * 总结 在信息爆炸的时代,如何高效获取自己想要的资源?Telegram搜索机器人为你带来全新解决方案,无需翻找频道、群组,只需输入关键词,即可一键查找海量内容。无论是影视剧、电子书、图片还是优质群组,Telegram搜索机器人都能帮你轻松找到。推荐搜索机器人:@soso、@smss、@jisou 使用准备 1. 能访问外网,不会魔法的同学请参考:这里 2. 安装 Telegram

Microi 吾码:低代码解锁服务器虚拟化的无限潜能

Microi 吾码:低代码解锁服务器虚拟化的无限潜能

目录 一、服务器虚拟化的时代浪潮与核心意义 二、Microi 吾码在服务器虚拟化资源管理中的卓越表现 虚拟机资源分配与监控的智能掌控 资源调度与优化的精妙策略 三、Microi 吾码助力服务器虚拟化的网络配置与优化 虚拟网络架构的灵活构建 网络流量优化与安全保障的双重守护 四、Microi 吾码在服务器虚拟化高可用性与容错机制中的关键作用 虚拟机备份与恢复的可靠保障 故障转移与容错技术的智能应对 五、Microi 吾码与不同服务器虚拟化平台的无缝集成 与主流虚拟化平台的深度对接 跨平台管理与资源整合的独特优势 六、总结 一、服务器虚拟化的时代浪潮与核心意义 在当今数字化转型加速的时代背景下,服务器虚拟化技术已成为信息技术领域的关键驱动力之一。服务器虚拟化旨在通过软件技术将一台物理服务器划分为多个相互隔离且独立运行的虚拟服务器环境,也就是虚拟机(VM)。这一创新技术带来了诸多显著优势,如显著提高服务器资源利用率,使得企业能够在有限的硬件资源基础上运行更多的应用程序和服务;大幅降低硬件采购成本与数据中心能源消耗,为企业节省大量资金并助力环保事业;同时,

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

导语: 在机器人项目中,调试工具往往比算法本身更耗时间。Foxglove 作为新一代机器人可视化平台,提供了强大的话题订阅、视频显示、3D 展示和日志分析能力。本篇从零开始,手把手带你完成 Foxglove 的环境搭建,包含依赖安装、连接配置以及常见踩坑点。 《机器人实践开发》系列文章索引 《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位)》 《机器人实践开发②:Foxglove 嵌入式移植 + CMake 集成》 《机器人实践开发③:Foxglove可视化机器人的眼睛-视频》 《机器人实践开发④:Foxglove可视化机器人的耳朵-声音》 《机器人实践开发⑤:Foxglove可视化机器人的3D显示》 《机器人实践开发⑥:Foxglove可视化机器人传感器数据》 《机器人实践开发⑦:Foxglove可视化机器人的日志显示》 《机器人实践开发⑧:Foxglove可视化机器人的地图显示》 《机器人实践开发⑨:Foxglove可视化机器人的MyBag 数据回放》 foxglove 官网 Foxglove 是一个专为机器人团队打造的平台,用于收