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

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用 贝叶斯理论(Bayesian Theory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和示例代码,帮助读者全面掌握贝叶斯理论。 目录 深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用 1. 贝叶斯理论概述  什么是贝叶斯理论 频率派与贝叶斯派 2. 贝叶斯定理的数学基础 条件概率  贝叶斯定理推导 后验概率、先验概率与似然 3. 贝叶斯定理在分类中的应用 朴素贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的假设 朴素贝叶斯分类器的算法步骤 应用实例:垃圾邮件分类 步骤: 示例代码:使用Scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器  4. 贝叶斯定理在预测中的应用  贝叶斯回归  高斯过程回归  应用实例:房价预测 步骤:

5个免费股票数据API实测对比:从AkShare到BaoStock,哪个最适合你的AI量化项目?

5个免费股票数据API深度横评:从AkShare到BaoStock,如何为你的AI量化项目精准“配粮” 在构建一个AI驱动的量化分析项目时,数据源的选择往往比模型算法本身更早地决定了项目的天花板与下限。对于个人开发者、学生研究团队或初创量化小组而言,动辄数万甚至数十万的商业数据接口费用,无疑是横亘在理想与现实之间的一道高墙。幸运的是,开源社区和部分数据平台为我们提供了“零成本”入场的可能。但免费是否意味着廉价?在数据质量、稳定性、易用性之间,我们又该如何权衡? 今天,我们就抛开那些昂贵的商业解决方案,聚焦于五个完全免费的股票数据API:AkShare、BaoStock、Yahoo Finance (via yfinance)、EOD Historical Data 的免费层,以及 Alpha Vantage 的免费API。我们将从数据质量、更新频率、Python集成友好度、社区生态以及隐藏的“成本”等多个维度,进行一场硬核的实测对比。目标只有一个:帮你找到那个最适合你当前项目阶段、技术栈和需求的“免费午餐”。 1. 评测框架与核心考量维度 在深入每个API之前,

论文降AI实操:用豆包去AI味+3款降ai率工具,保姆级教程(附指令)

论文降AI实操:用豆包去AI味+3款降ai率工具,保姆级教程(附指令)

你是不是也遇到了这种情况:用AI生成的文章看着逻辑通顺,但一查AI率直接爆表,读起来还有股浓浓的机翻味?别急着一个个字去改,那样效率太低。 今天直接分享一套我亲测有效的降低ai方法:先用豆包做深度的学术化去痕,再配合专业的降AI工具进行兜底。这套方法能帮你快速降低ai率,保住发际线,建议直接收藏实操。 第一阶段:低成本处理,如何用豆包去“AI味儿”? 很多同学用豆包(或ChatGPT)时,只是简单发一句“帮我降低AI率”。这种指令是无效的,因为AI不知道什么是人写的风格。 在学术论文写作中,我们需要让豆包扮演一个“严谨的学术编辑”。我总结了一套专门用于ai降ai的提示词,它的核心不是把文章改得像聊天,而是通过增加词汇的丰富度和句式的复杂性,来规避AI检测。 ️ 学术降重实操步骤: 1、准备原始文本:将文章中被标记为高风险的段落复制出来。 2、输入“学术去AI”指令:请直接使用下面这段指令,不要随意更改,以保持输出内容的学术性: Role:你是一位拥有丰富经验的学术期刊编辑,擅长对稿件进行学术语言规范化处理和同义改写。 Goal:对提供的文本进行学术化重写,以降ai为

【OpenClaw企业级智能体实战】第01篇:从零搭建你的第一个AI员工(原理+算法+完整代码+避坑指南)

【OpenClaw企业级智能体实战】第01篇:从零搭建你的第一个AI员工(原理+算法+完整代码+避坑指南)

摘要:随着AI从“对话时代”迈入“执行时代”,OpenClaw作为开源智能体框架,正在重塑人机协作模式——它不再是被动响应的工具,而是能主动执行任务的“AI员工”。本文基于真实技术原理与实操场景,从背景概念切入,拆解OpenClaw“感知-决策-执行”的核心逻辑,详解算法组件构建思路,并提供从零到一的完整实操流程(含可直接运行的Python代码)。内容兼顾新手入门与进阶提升,强调安全隔离部署原则,避开技术术语堆砌,聚焦实用价值。读者可通过本文掌握OpenClaw基础部署、自定义技能开发、记忆模块集成等核心能力,快速落地自动化办公、信息整理等实际场景,真正体验“低成本、高效率”的AI生产力革命。全文严格遵循真实性原则,无捏造案例与夸大描述,所有代码均经过实测验证。 优质专栏欢迎订阅! 【OpenClaw从入门到精通】【DeepSeek深度应用】【Python高阶开发:AI自动化与数据工程实战】 【YOLOv11工业级实战】【机器视觉:C# + HALCON】【大模型微调实战:平民级微调技术全解】 【人工智能之深度学习】【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】