VibeCoding 实战：Claude Code + GLM-4.7 完整教程
一、VibeCoding 是什么
VibeCoding（氛围编程）是一种新兴的编程范式，强调通过自然语言描述需求，由 AI 辅助或直接生成代码。开发者不需要手动编写每一行代码，而是通过与 AI 助手的对话来"设计"和"构建"软件。
- 核心理念：用自然语言描述需求，AI 生成代码
- 优势：大幅提升开发效率，降低编程门槛
- 适用场景：原型快速迭代、代码生成、自动化脚本、Bug 修复
二、工具介绍
2.1 Claude Code
Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手，支持终端操作、代码编写、Git 集成等功能。
# 安装 Claude Code CLI
# macOS
brew install anthropic/formulae/claude-code
# Linux
curl -fsSL https://install.anthropic.com/install.sh | sh
# 启动 Claude Code
claude2.2 GLM-4.7
GLM-4.7 是智谱 AI 推出的最新大语言模型，支持超长上下文（128K），在代码生成、数学推理、指令遵循等方面表现出色。
# 智谱 AI API 调用示例
import requests
API_KEY = "your-api-key"
url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "glm-4.7",
"messages": [
{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序算法"}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])三、环境配置
3.1 安装必要工具
# 1. 安装 Python 3.10+
python --version
# 2. 安装 Git
git --version
# 3. 安装 Claude Code
brew install anthropic/formulae/claude-code
# 4. 配置智谱 AI API
export ZHIPU_API_KEY="your-api-key-here"
# 5. 验证安装
python -c "import requests; print('requests OK')"
claude --version3.2 API 密钥获取
- 访问 智谱 AI 开放平台
- 注册账号并完成实名认证
- 在"API 密钥管理"页面创建新密钥
- 复制密钥并保存（只显示一次）
四、实战项目：智能代码助手
4.1 项目结构
vibecoding-project/
├── .env # 环境变量
├── requirements.txt # 依赖包
├── main.py # 主程序
├── chat_with_code.py # 代码对话模块
├── code_generator.py # 代码生成模块
├── code_analyzer.py # 代码分析模块
└── README.md # 项目说明4.2 安装依赖
pip install requests python-dotenv rich click4.3 主程序 main.py
#!/usr/bin/env python3
"""VibeCoding 主程序入口"""
import os
import sys
from dotenv import load_dotenv
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.text import Text
from chat_with_code import ChatWithCode
from code_generator import CodeGenerator
from code_analyzer import CodeAnalyzer
load_dotenv()
console = Console()
def show_banner():
"""显示欢迎界面"""
banner = Text("🤖 VibeCoding CLI", style="bold cyan")
subtitle = Text("Claude Code + GLM-4.7 智能编程助手", style="dim")
console.print(Panel.fit(banner, subtitle=subtitle))
def main():
"""主函数"""
show_banner()
# 检查 API 密钥
if not os.getenv("ZHIPU_API_KEY"):
console.print("❌ 请先配置智谱 AI API 密钥", style="red")
console.print("export ZHIPU_API_KEY='your-api-key'", style="dim")
return
# 初始化模块
chat = ChatWithCode()
generator = CodeGenerator()
analyzer = CodeAnalyzer()
console.print("✅ VibeCoding 已就绪！", style="green")
console.print("输入 'help' 查看命令，输入 'quit' 退出
", style="dim")
while True:
try:
user_input = console.input("[bold cyan]➜[/bold cyan] ")
if user_input.lower() in ['quit', 'exit', '退出']:
console.print("👋 再见！", style="yellow")
break
if user_input.lower() == 'help':
show_help()
continue
if not user_input.strip():
continue
# 根据输入类型分发到对应模块
if user_input.startswith('生成:'):
code = generator.generate(user_input[3:])
console.print(code)
elif user_input.startswith('分析:'):
result = analyzer.analyze(user_input[3:])
console.print(result)
else:
response = chat.chat(user_input)
console.print(response)
except KeyboardInterrupt:
console.print("
👋 再见！", style="yellow")
break
except Exception as e:
console.print(f"❌ 错误: {e}", style="red")
def show_help():
"""显示帮助信息"""
help_text = """
可用命令：
生成: - 生成代码
分析: - 分析代码
help - 显示此帮助
quit - 退出程序
示例：
生成: Python 快速排序
分析: def quicksort(arr): ...
"""
console.print(help_text, style="dim")
if __name__ == "__main__":
main()4.4 代码生成模块 code_generator.py
#!/usr/bin/env python3
"""代码生成模块"""
import os
import requests
from rich.code import Code
from rich.syntax import Syntax
from rich.panel import Panel
class CodeGenerator:
"""基于 GLM-4.7 的代码生成器"""
def __init__(self):
self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY")
self.api_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
self.conversation_history = []
def generate(self, requirement: str) -> str:
"""生成代码"""
system_prompt = """你是一个专业的代码生成助手。
用户描述需求后，请生成高质量、可运行的代码。
要求：
1. 代码必须有完整的错误处理
2. 包含详细的注释说明
3. 使用现代 Python 特性（类型提示、上下文管理器等）
4. 如果有多种实现方式，选择最优方案"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"请生成满足以下需求的代码：{requirement}"}
]
# 添加历史对话
messages.extend(self.conversation_history[-4:])
response = self._call_api(messages)
if response:
# 保存到历史
self.conversation_history.extend([
{"role": "user", "content": requirement},
{"role": "assistant", "content": response}
])
return self._format_code(response)
return "❌ 代码生成失败"
def _call_api(self, messages: list) -> str:
"""调用 GLM-4.7 API"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "glm-4.7",
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096,
"tools": [
{
"type": "python",
"function": {
"description": "执行 Python 代码并返回结果"
}
}
]
}
try:
response = requests.post(
self.api_url,
headers=headers,
json=data,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return None
except Exception as e:
print(f"API 调用错误: {e}")
return None
def _format_code(self, content: str) -> str:
"""格式化代码输出"""
# 尝试提取代码块
if "```python" in content:
start = content.find("```python") + 9
end = content.find("```", start)
code = content[start:end].strip()
elif "```" in content:
start = content.find("```") + 3
end = content.find("```", start)
code = content[start:end].strip()
else:
code = content
if code:
syntax = Syntax(code, "python", theme="monokai", line_numbers=True)
return Panel(syntax, title="生成的代码", expand=False)
return content4.5 代码分析模块 code_analyzer.py
#!/usr/bin/env python3
"""代码分析模块"""
import os
import ast
import requests
from rich.table import Table
from rich.panel import Panel
from rich.text import Text
class CodeAnalyzer:
"""基于 GLM-4.7 的代码分析器"""
def __init__(self):
self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY")
self.api_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
def analyze(self, code: str) -> str:
"""分析代码"""
system_prompt = """你是一个专业的代码审查助手。
分析用户提供的代码，提供以下信息：
1. 代码功能概述
2. 潜在问题（Bug、性能、安全）
3. 改进建议
4. 代码评分（1-10）
请使用清晰的结构回复。"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"请分析以下代码：
{code}"}
]
response = self._call_api(messages)
if response:
# 首先尝试静态分析
static_info = self._static_analysis(code)
return f"{static_info}
{response}"
return "❌ 代码分析失败"
def _static_analysis(self, code: str) -> str:
"""静态分析"""
table = Table(title="静态分析结果")
table.add_column("检查项", style="cyan")
table.add_column("结果", style="magenta")
try:
# 语法检查
ast.parse(code)
table.add_row("语法检查", "✅ 通过")
except SyntaxError as e:
table.add_row("语法检查", f"❌ {e.msg}")
# 计算代码行数
lines = code.count('\n') + 1
table.add_row("代码行数", str(lines))
# 计算注释比例
comment_lines = 0
for line in code.split('\n'):
line = line.strip()
if line.startswith('#') or line.startswith('"""'):
comment_lines += 1
ratio = comment_lines / lines * 100 if lines > 0 else 0
table.add_row("注释比例", f"{ratio:.1f}%")
return Panel(table, title="静态分析")
def _call_api(self, messages: list) -> str:
"""调用 GLM-4.7 API"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "glm-4.7",
"messages": messages,
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2048
}
try:
response = requests.post(
self.api_url,
headers=headers,
json=data,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return None
except Exception as e:
print(f"API 调用错误: {e}")
return None4.6 对话模块 chat_with_code.py
#!/usr/bin/env python3
"""代码对话模块"""
import os
import requests
from rich.panel import Panel
from rich.markdown import Markdown
class ChatWithCode:
"""通用对话模块"""
def __init__(self):
self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY")
self.api_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
self.history = []
def chat(self, message: str) -> str:
"""发送对话"""
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手，善于解答编程问题。"},
{"role": "user", "content": message}
]
# 添加历史
messages.extend(self.history[-6:])
response = self._call_api(messages)
if response:
self.history.extend([
{"role": "user", "content": message},
{"role": "assistant", "content": response}
])
return Markdown(response)
return "❌ 请求失败"
def _call_api(self, messages: list) -> str:
"""调用 API"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "glm-4.7",
"messages": messages,
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 4096
}
try:
response = requests.post(
self.api_url,
headers=headers,
json=data,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return None
except Exception as e:
print(f"API 调用错误: {e}")
return None4.7 配置文件 .env
# 智谱 AI API 密钥
# 获取地址：https://bigmodel.cn/usercenter/apikeys
ZHIPU_API_KEY=your-api-key-here
# Claude Code（如果使用）
# CLAUDE_API_KEY=your-claude-api-key4.8 requirements.txt
requests>=2.31.0
python-dotenv>=1.0.0
rich>=13.7.0
click>=8.1.0五、使用演示
5.1 启动程序
# 1. 配置环境变量
export ZHIPU_API_KEY="your-api-key"
# 2. 启动 VibeCoding
python main.py
# 输出：
# ┌────────────────────────────────────────┐
# │ 🤖 VibeCoding CLI │
# │ Claude Code + GLM-4.7 智能编程助手 │
# └────────────────────────────────────────┘
#
# ✅ VibeCoding 已就绪！
# 输入 'help' 查看命令，输入 'quit' 退出
#
# ➜5.2 代码生成示例
➜ 生成: Python 实现 LRU 缓存
# AI 返回：
# ┌────────────────────────────────────────┐
# │ 生成的代码 │
# └────────────────────────────────────────┘
#
# from typing import OrderedDict
#
# class LRUCache:
# """LRU 缓存实现"""
#
# def __init__(self, capacity: int):
# if capacity int:
# """获取缓存值，不存在返回 -1"""
# if key not in self.cache:
# return -1
#
# # 移动到末尾（最近使用）
# self.cache.move_to_end(key)
# return self.cache[key]
#
# def put(self, key: int, value: int) -> None:
# """添加缓存条目"""
# if key in self.cache:
# self.cache.move_to_end(key)
#
# self.cache[key] = value
#
# # 超出容量时删除最久未使用的
# if len(self.cache) > self.capacity:
# self.cache.popitem(last=False)5.3 代码分析示例
➜ 分析:
def add(a,b):
return a+b
# AI 返回：
# ┌────────────────────────────────────────┐
# │ 静态分析 │
# └────────────────────────────────────────┘
# ✅ 语法检查通过
# 代码行数：3 行
# 注释比例：0.0%
#
# ┌────────────────────────────────────────┐
# │ AI 分析 │
# └────────────────────────────────────────┘
#
# **代码功能概述**
# 实现了一个简单的加法函数。
#
# **潜在问题**
# 1. 缺少类型提示
# 2. 没有参数验证
# 3. 注释不足
#
# **改进建议**
# 1. 添加类型提示
# 2. 添加输入验证
# 3. 添加文档字符串
#
# **代码评分**：6/10六、进阶技巧
6.1 Claude Code 集成
# 在 Claude Code 中使用 VibeCoding
claude
# 提示词示例：
# "我需要用 Python 实现一个 Web 服务器，
# 使用 Flask 框架，支持以下功能：
# 1. 用户登录注册
# 2. CRUD API
# 3. JWT 认证
# 请帮我生成完整的代码结构"6.2 批量代码生成
# 创建批量生成脚本 batch_generate.py
import json
tasks = [
"Python 实现栈数据结构",
"Python 实现队列",
"Python 实现链表",
"Python 实现二叉树遍历",
"Python 实现图的深度优先搜索"
]
for i, task in enumerate(tasks, 1):
print(f"[{i}/{len(tasks)}] {task}")
# 调用代码生成器
code = generator.generate(task)
save_to_file(f"output/{i:02d}_{task}.py", code)
print(f"✅ 已保存")6.3 自定义提示词模板
# 提示词模板
TEMPLATES = {
"web": """生成一个 {framework} Web 应用，
要求：
1. RESTful API 设计
2. 数据库使用 {database}
3. 包含单元测试
4. 使用 Docker 部署""",
"data": """分析以下数据 {data}，
生成：
1. 数据清洗代码
2. 可视化图表
3. 统计报告""",
"script": """写一个 {language} 脚本，
功能：{description}
要求：
1. 命令行参数解析
2. 日志记录
3. 错误处理""",
}
# 使用模板
template = TEMPLATES["web"].format(
framework="FastAPI",
database="PostgreSQL"
)七、常见问题
Q1: API 调用频率限制？
GLM-4.7 免费版限制 QPM（每分钟请求数）和 QPD（每天请求数），具体限制可在智谱 AI 控制台查看。
Q2: 如何处理长代码生成？
# 分段生成 + 合并
def generate_large_code(requirement: str) -> str:
parts = requirement.split(';')
code_parts = []
for part in parts:
code = generator.generate(part.strip())
code_parts.append(code)
return '\n\n'.join(code_parts)Q3: Claude Code 和 GLM 如何选择？
| 特性 | Claude Code | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| 代码生成质量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 中文支持 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 价格 | 付费 | 有免费额度 |
| 终端集成 | 原生支持 | 需自行集成 |
八、总结
VibeCoding 结合 Claude Code 和 GLM-4.7，可以实现：
- 🚀 快速原型开发：几分钟内生成可用代码
- 🔍 智能代码审查：自动发现潜在问题
- 📚 学习辅助：理解复杂代码逻辑
- 🔄 代码重构：优化现有代码库
随着 AI 技术的不断发展，VibeCoding 将成为每个开发者的必备技能。
参考资源：
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