上周五kimi开源了他们最新最强的旗舰模型K2

https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2

这波操作属实NB

Kimi-K2是月之暗面开源的最新1万亿（1000B）参数MoE大模型，激活参数320亿（32B），纯纯数值怪。

支持128K上下文，专为Agent场景优化，多项基准（代码、数学、工具调用）领先开源及闭源模型（如下图）

API已上线，而且同时兼容了OpenAI和Anthropic API

API价格跟国外的大模型比起来，香到没边～

K2这几天很多博主都写过了，确实很强，如果能搭配世界最强AI编程神器Claude Code，那不得起飞啊！

所以这篇文章主要内容：

1.安装Claude Code（喂饭级教程）

2.Kimi-K2接入Claude Code（喂饭级教程）

3.K2接入Claude Code效果实测

要把Kimi-K2接入Claude Code，我们需要用到一个开源项目：kimi-cc

Github地址：

https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-cc

通过这个项目可以轻松把Kimi-K2接入Cluade Code使用。

而且这个方案不需要魔法，不怕封号，成本还低～

Claude Code本身并不支持直接使用其他模型的API，它默认只能使用 Anthropic自家的模型（Claude）。

 不过，kimi-cc这个项目，可以通过拦截并转换API请求的方式，让Claude Code能够 使用Kimi的API，使其误认为正在与原生模型交互

先给大家简单介绍一下Claude Code：

Claude Code是由Anthropic开发的一款智能编程工具，它以命令行工具的形式存在，能够集成到开发者的终端环境中。

它基于Anthropic的Constitutional AI框架构建，可以以自然语言交互的方式帮助开发者更高效地完成编程任务。

我觉得它其实就是一个Agent，还可以接入MCP工具，以及帮你操作底层系统等等，是目前最强的Agent工具了

原生Claude Code启动后，大概长下面这样（在终端进行交互，需要登录Claude账号）

下图是官方给的安装Claude Code的系统要求

所以你需要先安装Node js，版本号要大于等于18

https://nodejs.org/en/download/current

查看当前Node js的版本：node -v

我的版本号是22，大于18，是ok的。

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一、安装Claude Code

Claude Code，你就可以把它看作一个命令行工具

它也是一个开源项目

为了带大家体验一下原生的Claude Code安装流程

我们就先来安装Claude Code（以Mac OS为例）

主要是我Windows电脑这两天坏了，，还没来得及修。

 不过据说claude code现在已经支持Windows了

参考Claude Code官方文档来安装

https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/claude-code/overview

打开终端，执行Claude Code的安装指令

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

我执行之后，一顿报错...

可以找到官方的「故障排除」

先挨个执行下面的指令：

# 首先，保存现有全局包的列表以便后续迁移npm list -g --depth=0 > ~/npm-global-packages.txt# 为您的全局包创建目录mkdir -p ~/.npm-global# 配置npm使用新的目录路径npm config set prefix ~/.npm-global# 注意：根据您的shell，将~/.bashrc替换为~/.zshrc、~/.profile或其他适当的文件echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.zshrc# 应用新的PATH设置source ~/.zshrc# 现在在新位置重新安装Claude Codenpm install -g @anthropic-ai/claude-code# 可选：在新位置重新安装您之前的全局包# 查看~/npm-global-packages.txt并安装您想要保留的包

注意：根据您的shell，将~/.bashrc替换为~/.zshrc、~/.profile或其他适当的文件

具体替换成~/.zshrc 还是 ~/.profile，可以通过下面这个指令（echo $SHELL）来判断。我的就是替换成~/.zshrc

如下图，我们执行完上面那一堆指令后，再执行Claude Code安装指令就成功啦～

通过claude -version查看Claude Code的版本号，来判断是否安装成功

二、Kimi-K2接入Claude Code

Kimi-K2需要通过API接入Claude Code

打开Kimi开放平台一看，我还剩65元的余额～ 够够的

既然是用来接入Claude Code使用，我们可以新建一个apikey

https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

apikey命名为Claude Code（方便统计用途）

然后把创建的kimi apikey保存好

接下来在终端执行一条kimi-cc的指令（其实就是执行一个脚本，用来修改一些配置，从而接入kimi API）

bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LLM-Red-Team/kimi-cc/refs/heads/main/install.sh)"

执行后，中途会提示需要粘贴kimi的apikey，粘贴 回车即可

看到下面的日志，表示成功～

这时最好重新开一个新终端窗口，原窗口可能未生效

在新的终端窗口输入Claude Code的启动指令：claude

选择yes，回车

选择yes，proceed，回车

看到下面的输入框就代表：成功启动接入Kimi-K2的Claude Code啦～

三、接入K2的Claude Code实测

然后我们开始客观的实测一下，这套组合到底怎么样

上来就让它写了一个猫舍网站

>/ Case1. 猫舍网站

prompt：帮我开发一个可爱风格的猫舍网站，页面精美，每只猫要能找到血缘关系（父母，兄弟姐妹啥的）

它会先自己规划项目结构

然后吭哧吭哧的写代码，如果出现下面的询问提示

可以选中间那个，让它在这个会话中都不再询问，可以一气呵成的完成任务。

补充一点：你使用claude指令启动Claude Code的目录，就是项目目录，它后续生成的文件都会在这个目录下

双击生成的index.html，打开效果如下：

说实话，还挺nice的，毕竟这只是第一版。

它生成了一个多页面网站，还算精美，并且完全get到我的族谱需求，把有血缘关系的小猫都关联了起来，不错不错～

>/ Case2. 国际奥数题

记 Q 是所有有理数的集合，一个函数 f : Q → Q 称为神奇函数，如果对任意 x, y ∈ Q 均有下述两个等式：

f(x + f(y)) = f(x) + y 与 f(f(x) + y) = x + f(y)

至少有一个成立。

证明：存在整数 c满足对任意一个神奇函数 f，至多存在 c 个两两不同的有理数可以表示为 f(r) + f(-r) 的形式 (r ∈ Q)，并求满足上述要求的最小整数 c 。

这道题正确答案是2

但是我跑了好多次它要不得出答案是1要不是3，，，

Claude4也做不对，得到的答案是3

随即我又换了一道简单一些的 推理题（如下）

这道题答案是4

五对夫妇握手问题：五对夫妇举行家庭聚会，每一个人都可能和其他人握手，但夫妇之间绝对不握手。聚会结束时，A先生提问大家握手几次，结果是每个人的握手次数不相同。问A先生的太太握手几次？

这道题它对了，但是有时候会用英文回答。

我另外还测试好几道数学题，但是奥数题都不对

我感觉数学能力是有提升，但没有那种突破性的进步。

>/ Case3. 大鱼吃小鱼游戏

prompt：

请为我开发一个简单但有趣的"大鱼吃小鱼"HTML5网页游戏，具有以下功能：

游戏核心：

- 玩家控制一条可以不断成长的鱼

- 通过吃比自己小的鱼来增长体积

- 避开比自己大的鱼，否则会被吃掉

- 随着分数增加，游戏难度逐渐提高

视觉设计：

- 海洋背景，蓝色渐变水效果

- 多样化的鱼类设计，不同大小、颜色和游动方式

- 简洁但美观的UI，显示当前分数和生命值

交互设计：

- 电脑：使用方向键或WASD控制鱼的移动

- 移动设备：触摸屏幕拖动控制

- 简单的开始界面和游戏结束界面

额外功能：

- 计分系统和最高分记录

- 简单的音效

- 特殊鱼类（如获得加速、临时无敌等效果）

- 可选的难度等级

请生成完整的HTML、CSS和JavaScript代码，确保代码可直接在浏览器运行，无需额外依赖。

最终生成效果如下：

最终效果还不错，根据需求圆满完成任务，效果跟之前我用Skywork或者MiniMax Agent跑出来的差不多。

但不是一次完成，roll了两次，并修改了一次bug。

>/ Case4. 网页版我的世界

接下来我们再上点强度

prompt：帮我生成一个网页版我的世界

它又吭哧吭哧完成了，看它说起来还像模像样的

然而第一版的效果有点一言难尽，而且有不少bug，比如无法移动，无法跳跃等等。但毕竟它能一次做出来，能打开运行，还行。

所以我又让它优化了一版

prompt：你再帮我看一下我的世界网页版，并不能走动，也不能跳跃。而且应该还有一些别的问题，你好好思考，重新检查一下，都给我优化好

等了10分钟左右，它告诉我说修复好了

可能这个任务有点难为它吧，也有可能是我没有详细描述好需求...

总之这个Case它貌似翻车了

但是，我就不信了，咱们继续！再来。

确实，一句话需求是最难的

接下来我转变思路，先让它帮忙分析、拆解需求

它拆得贼细，包括核心功能，技术架构，开发阶段和里程碑计划

但它最后来了一句：需要从第一阶段开始做吗？

我连忙说no，因为它开发一次大概要10分钟左右，而且搞了5个阶段，等全部完成要到猴年马月了呀...

所以我先让它开发MVP产品（最小可行性产品）

并直接给了它方向

这一次终于！它成啦！！而且效果完全达到预期～

所以，当你觉得AI不行的时候，也有可能是人的问题...

我这次测试的问题，其实都是一些难度较大的任务。

过程虽然有瑕疵，但是Kimi-K2+Claude Code完成的都还不错，确实🐂🍺的～

官方的claude code最佳实践，推荐大家康康，学习一下子

https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices

比如有几个好用的指令，让claude code更聪明（触发思考）。

四、最后

说实话，当 Kimi K2 开源的消息刷屏时，我内心的激动可能比很多朋友都要多一些。

毕竟，去年上半年我就是靠Kimi起号的，我对它有特殊的情感。

而且，Kimi探索版是我用得最频繁的AI搜索，原因无他：

一是快，二是搜索范围确实广（我曾用它搜到一个很偏门的AI 接入企微的方案），最后就是单纯用习惯了，快速搜索都用它。

然而，从去年下半年开始，当国内大模型赛道打得热火朝天，曾经惊艳一时的 Kimi 却似乎沉寂了。

我其实一直很期待，月之暗面憋的大招。

现在，Kimi K2用这份惊人的成绩单给出了答案。

有点老朋友回归的感觉

终于，我们有了一个国产非推理基座模型能与国外"御三家"正面硬刚，API 价格比他们香太多了～

这是一次名副其实的王者归来，一次厚积薄发。

国产的这些Agent、AI编程工具借助开源的K2，又将迎来一波进化～

当然，从实测的体感来看，Kimi K2可能比Claude4还是稍逊一筹，但这部分差距是可以通过人去弥补的。

我认为，一个好的 Agent，其效果取决于三个方面：人、工具和模型。

模型层面，Kimi K2已然很强，现在更是可以搭配顶级的工具Claude Code，那么决定最终效果的关键，就落在了使用这套工具的人身上。

在使用这类工具时，最好先与它充分沟通需求，再让它执行任务，这样成功率会高很多。

从《我的世界》那个案例也能看出，这套组合目前还远没到能完美理解所有模糊指令的地步，它依然需要我们给出更清晰的需求，并在关键节点进行引导和修正。

工具即便再强大，最终考验的还是使用者。

所以，即便AI越来越🐂🍺，我们也要同步提升自己呀。

希望这篇教程，能帮你推开一扇新的大门。

五、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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