GLM4.7 使用指南

GLM Coding Plan 使用指南

GLM4.7 Coding Plan计划

接入编程工具

Claude code

Claude Code是 Authropic开发终端原生工具，并没有与IDE（集成开发环境Cursor,VScode,Trae,JetBrains全家桶）结合，只能在终端中使用，不像是Cursor,Copilot有chatbot对话窗口

成功配置套餐后，默认为Claude Sonnet模型映射，即您界面上看到的是 Claude 模型但实际是 GLM 模型。

1.安装Claude Code

前提条件：需要安装Node.js 18或更新版本；2.Windows用户需要安装Git for Windows

使用命令行安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 运行如下命令，查看安装结果，若显示版本号则表示安装成功
claude --version
2.配置GLM Coding Plan
2.1配置环境变量

脚本自动配置

仅支持 MacOS Linux 环境，在终端或 IDE 中运行以下命令即可，⚠️注意此方式不支持 Windows CMD/PowerShell,Windows用户只能只用Git Bash终端运行以下命令

注意Git Bash 粘贴命令为 Shift+Insert

curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_env.sh" && bash ./claude_code_env.sh

安装脚本首先会检查Node.js是否安装，然后安装Claude Code，配置apiKeys

脚本会自动通过修改 ~/.claude/settings.json 来配置如下环境变量(您无需手动修改)：

{
    "env": {
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key",
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
        "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
    }
}

脚本会自动在 Linux/Unix目录~/.claude.json Windows用户目录：C:\user\添加

{
    "hasCompletedOnboarding": true
}

image-20260128203933911

Shift+Insert 后API key并不会在终端中显示，实际上已经粘贴，Enter提示安装成功

image-20260128204137177

之后在您的工程项目文件夹内运行Claude，尽情想用GLM4.7

Claude
2.2 手动配置

使用配置文件配置

支持 MacOS & Linux & Windows, 注意不同系统配置文件路径不一样。注意需保证修改的 JSON 文件格式正确性(比如多或少,)。

编辑或新增 settings.json 文件

MacOS & Linux 为 ~/.claude/settings.json

Windows 为用户目录/.claude/settings.json

新增或修改里面的 env 字段

注意替换里面的 your_zhipu_api_key 为您上一步获取到的 API Key

  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
  }
}


# 再编辑或新增 `.claude.json` 文件
# MacOS & Linux 为 `~/.claude.json`
# Windows 为`用户目录/.claude.json`
# 新增 `hasCompletedOnboarding` 参数
{
  "hasCompletedOnboarding": true
}
如何切换使用模型

Claude Code 内部模型环境变量与 GLM 模型对应关系，默认配置如下：

  • ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL：GLM-4.7
  • ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL：GLM-4.7
  • ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL：GLM-4.5-Air

如有调整诉求，可直接通过调整配置文件的方式（位于 ~/.claude/settings.json）来调整到其他模型

一般不建议您手动调整模型映射，因为硬编码模型映射后，当 GLM Coding Plan 的模型更新升级时，不方便您自动更新到最新模型。

若您想使用最新默认映射（针对老用户已配置旧模型映射的情况），删除 settings.json 中的模型映射配置即可，Claude Code 会自动使用最新的默认模型。

  1. 手动修改配置文件 Linux/Unix: ~/.claude/settings.json Windows: %UserProfile%/.claude/settings.json，添加或替换如下环境变量参数：
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7"
  }
}
  1. 启动一个新的命令行窗口，运行claude启动 Claude Code，在 Claude Code 中输入/status确认模型状态：

Description

3.Claude使用命令

介绍几个Claude常用命令

claude
# 在当前终端所在目录创建.claude目录，其中settings.local.json文件中Claude会配置允许执行命令
# 以下是在与Claude交互时，涉及到某些命令权限，Claude提示用户选择的选项，如果用户同意Claude会写进配置文件，下次直接执行，不在提醒用户是否确定执行。
{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(mkdir:*)",
      "Bash(dir:*)",
      "Bash(cat:*)",
      "Bash(mvn clean compile:*)",
      "Bash(mvn spring-boot:run:*)",
      "Bash(mvn compile:*)"
    ]
  }
}

claude init
# 初始化项目，初始化一个新的CLAUDE.md文件（可以理解为Claude memory文件，Claude.md文件中可以配置Claude每次需要做的安排，比如编译测试前后端项目
claude -c
# 继续当前目录的上一次对话

claude --resume
# 恢复上一次对话历史

slash 命令

在Claude启动之后执行，上面命令式直接在终端中可以执行

/add-dir  #添加一个新的工作目录
/init     #使用代码库文档初始化一个新的CLAUDE.md文件，强烈建议使用
/clear    #清除对话历史并释放上下文，重新开始
/resume   #恢复一个对话 如果不指定任何内容 会打开还会话管理器，选择之前的历史对话
/resume [session-id or title] # 按 ID 或名称恢复对话
/compact  #清除对话历史记录，但保留上下文中的摘要，会话过长时压缩
/exit     #或者quite，退出REPL，退出Claude Code命令行模型
/export   #将当前对话导出到文件或剪贴板
/mcp      #管理MCP服务器
/memory   #编辑Claude Code的记忆文件
/model    #为Claude Code设置AI模型
/vim      #在Vim模式和普通编辑模式之间切换

# 其他配置帮助信息
/config   #打开配置面板，查看Claude Code的具体配置
/context  #查看当前上下文使用情况，并以彩色网格的形式进行可视化
/cost     #显示当前会话的总成本和持续时间
/doctor   #诊断并验证您的Claude Code安装和设置
/help     #显示帮助信息和可用命令
/status   #显示Claude Code状态，包括版本、模型、账户、API连接和工具状态
# Github相关
/review   #代码审查，智能分析审阅一个拉取请求
/pr-comments         #从GitHub拉取请求中获取评论
/install-github-app  #为存储库设置 Claude GitHub Actions
/security-review     #对当前分支上待处理的更改进行安全审查

/agents   #agent配置管理，可以创建智能体
/bashes   #列出并管理后台Bash Shell脚本
/hooks    #管理工具事件的钩子配置

# 不常用命令
/upgrade  #升级至最高级别，官方Key可以尝试，非Claude模型不要进行升级，以获得更高的速率限制和更多Opus功能
/statusline          #设置Claude Code的状态行用户界面
/output-style        #直接设置输出样式或从选择菜单中设置
/output-style:new    #创建自定义输出样式
4.FAQ

1.手工修改配置不生效

若您手动修改了 ~/.claude/settings.json 配置文件，但发现配置没有生效，参考如下排查。

  • 关闭所有 Claude Code 窗口，重新打开一个新的命令行窗口，再次运行 claude 启动。
  • 如果问题仍然存在，您可以尝试删除 ~/.claude/settings.json 文件，然后重新配置环境变量，Claude Code 会自动生成一个新的配置文件。
  • 确认配置文件的 JSON 格式是否正确，检查变量名称和不能少逗号或多逗号，可以使用在线 JSON 校验工具进行检查。

OpenCode

OpenCode 是为了解决Claude Code在众多限制区域无法使用的问题，同时在国内使用容易封号，尤其价格比较昂贵。所以OpenCode 横空出世，开源一周狂揽上万Star，截止2026年1月29日Starred数量已经超过91K。

OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手，提供终端界面、桌面应用和 IDE 扩展。支持 75+AI 主流模型提供商：包括 Claude、OpenAI、Google 等国外模型，以及 GLM-4.7、MiniMax 2.1 等国产免费模型

1.安装OpenCode

由于国内无法访问Github，需要挂代理，切换opencode的安装地址，所以采用npm安装方式

没有npm的请提前安装nodejs

npm i -g opencode-ai

PS C:\Users\administrator> npm i -g opencode-ai

added 3 packages in 48s
npm notice
npm notice New major version of npm available! 10.8.1 -> 11.8.0
npm notice Changelog: https://github.com/npm/cli/releases/tag/v11.8.0
npm notice To update run: npm install -g npm@11.8.0
npm notice

2.配置GLM model

运行 opencode auth login 并选择 Zhipu AI Coding Plan

位置比较靠后，注意选择Zhipu AI Coding Plan，Zhipu AI 是之前2025年12月25日 GLM4.7 发布之前 GLM4.6 及以前版本的提供接口

image-20260128155927420

3.粘贴GLM4.7 API key

image-20260128160243131

4.运行opencode启动OpenCode

opencode
# What model are you?  
# 输入提示词，验证opencode所使用的模型

image-20260128160705467

使用 /models 命令来选择模型，例如 GLM-4.7

/models

image-20260128160713648

image-20260128160908294

FAQ

如果之前OpenCode配置过 GLM 4.5,GLM 4.6模型,可能出现配置过GLM4.7 model之前用的还是GLM4.5的配置，此时

可以采取配置文件的方式配置GLM Coding Plan Api key

解决方法一：

配置目录：

MacOS/Linux：~/.config/opencode/opencode.jsonc

Windows: %UserProfile%\.config\opencode\opencode.jsonc

jsonc是一种可以在json字符串中添加注释的文件格式，以.json结尾的文件扩展标志符，文件内容不支持#注释

配置内容填写

{
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "provider": {
      "ZhipiAI": {
        "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
        "name": "ZhipuAI",
        "options": {
          "baseURL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
          "apiKey": "your_zhipu_api_key"
        },
        "models": {
          "zai-org/glm-4.7": {
            "name": "GLM-4.7"
          }
        }
      }
    }
  }

解决方法二：

配置模型提供商和API key

在 ~/.config/opencode/opencode.json 中配置：

{
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "provider": {
        "zhipuai": {
            "api": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
        }
    }
}

凭证存储在 ~/.local/share/opencode/auth.json Windows用户：C:\Users\%userprofile%\.local\share\opencode

{
  "zhipuai-coding-plan": {
    "type": "api",
    "key": "your_zhipu_api_key"
  }
}
Oh-my-opencode

Oh-my-opencode插件作者投入了约24000美金的Token成本进行架构打磨， 创造了一个 Agent 集群，其中分工十分明确：

Oh My OpenCode 包含 7 个专业子智能体，各自负责不同任务：

智能体名称 角色 核心职责 调用方式
Sisyphus 主协调器 负责整体任务规划、工作分派和结果整合 默认激活
Oracle 架构师 架构设计、代码审查、策略分析 @oracle
Librarian 研究员 文档检索、代码研究和实现示例 @librarian
Explore 探索者 快速代码库探索和模式匹配 @explore
Frontend UI/UX Engineer 前端工程师 前端开发与 UI/UX 设计 自动调用
Document Writer 文档撰写者 生成 README、API 文档及技术指南 自动调用
Multimodal Looker 多模态分析师 PDF、图像及图表分析 自动调用

主 Agent 会按需指挥和调动它们，并且很多任务可以在后台并行跑。

还兼容了slash command、 Skill、MCP 等机制，自带精选过的 MCP，并支持完整的 LSP（Language Server Protocol）

安装方式

bunx oh-my-opencode install
# 如果 bunx 不工作，可以使用 npx
npx oh-my-opencode install

MCP使用

MCP全称模型上下文协议（Model Context Protocol）用于向提供AI模型连接各种数据源和工具

比如让模型调用数据库DML语句，创建数据库，执行CRUD命令；让模型能够调用浏览器搜索网页实时文章，分析网页HTML代码，CSS样式等；

再比如让AI模型拉取Github代码，分支合并，提交Issue，发起PR，以前没有IDE的时候，需要用户手动git pull, merge,commit,push,IDE出现以后，用户只需手动点击commit，pull，branch即可完成命令操作，MCP的出现可以直接让AI模型操作这些命令，帮你完成这些工作。除了经常使用的github，还有其他使用场景，比如前端的一些的样例代码，API使用，模型的训练数据并没有包含这些内容，虽然模型也可以进行联网调用，但是一般访问的都是一些碎片化的博客文章，显然没有最新的官方文档详细。所以Context7 MCP就提供拉取官方文档的能力，将新的文档和用户Prompt一起输入给模型，降低模型的幻觉，过时的答案。接下来介绍几种MCP的使用。

MCP服务

Context7

目前Context7主要支持JavaScript和TypeScript

如何使用

Context7直接从官方网站拉取特定版本的代码示例，并将它们放到你的提示词中，在你的提示词结尾加上 use context7

创建一个Next.js中间件，检查cookies中的有效JWT，
并将未认证用户重定向到 `/login`。用context7
安装

推荐使用 API 密钥：在 context7.com/dashboard 获取免费的 API 密钥，

Claude Code集成
claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp --api-key YOUR_API_KEY

Claude Code本地服务器连接

claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp --api-key YOUR_API_KEY
# 这种直接将MCP客户端放在本地，增加硬盘占用空间

Claude Code远程服务器连接

claude mcp add --header "CONTEXT7_API_KEY: YOUR_API_KEY" --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp
# 这种方式MCP在远程服务器上执行，本地会将你的prompt发送到mcp server，mcpserver获取相关前端库信息，再返回给本地，然后发送给目标模型，这种方法无疑速度慢一点
OpenCode的集成

将以下内容添加到OpenCode配置文件中 目录：%UserProfile%\.config\opencode\opencode.json ,Linux/Unix目录：~/.config/opencode/opencode.json
同样OpenCode也支持本地和远程两种MCP配置

"mcp": {
  "context7": {
    "type": "remote",
    "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
    "headers": {
      "CONTEXT7_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
    },
    "enabled": true
  }
}

Opencode本地服务器连接

{
  "mcp": {
    "context7": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "YOUR_API_KEY"],
      "enabled": true
    }
  }
}
Cursor集成

前往：Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server

推荐将以下配置粘贴到你的Cursor ~/.cursor/mcp.json 文件中。你也可以通过在项目文件夹中创建 .cursor/mcp.json 在特定项目中安装。

Cursor远程服务器连接

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {
        "CONTEXT7_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cursor本地服务器连接

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "YOUR_API_KEY"]
    }
  }
}
使用技巧

添加Rules

为避免每次都在提示词中输入用context7，你可以在MCP客户端中添加规则，自动为代码相关问题调用 Context7

  • cursor：Cursor->Settings > Rules
  • Claude Code: CLAUDE.md

规则示例：

无需我明确要求，当我需要库或API文档、生成代码、创建项目脚手架时或配置步骤时，始终使用Context7 MCP。

Skills使用

# python # java # c++
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