AI之CodeTool之Kode：Kode(claude_code風格)的簡介、安裝和使用方法、案例應用之詳細攻略

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Kode的簡介

1、主要特點

(1)、核心能力

(2)、先進的智能補全系統

(3)、真正的多模型協同架構

(4)、智能工作分配策略

Kode的安裝和使用方法

1、安裝

T1、推薦方式：使用 Bun（最快）

T2、備選方式：使用 npm

T3、使用 Docker

2、使用方法

Kode的案例應用

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Kode的簡介

2025年8月，Kode 是一款功能強大的、專為終端（Terminal）設計的?AI 編程助手。它能夠理解您的代碼庫、編輯文件、執行命令，并為您處理完整的開發工作流。與只支持單一模型的 Claude Code 不同，Kode 的核心特色是支持多模型協同工作，可以靈活調用 DeepSeek V3.1、Kimi2、GLM4.5、Qwen Coder 等多種先進的 AI 模型。

該項目致力于推動 AI Agent 技術的普及和創新，已將開源許可證從 AGPLv3 轉換為更寬松的 Apache 2.0，這意味著開發者可以在任何個人、商業或企業項目中使用 Kode，而無需開源自己的代碼。

Kode 還完全兼容 OpenAI 倡導的 AGENTS.md 標準，并向后兼容 Claude Code 的 CLAUDE.md 配置，方便用戶遷移和維護項目文檔。

安全提示：Kode 默認以“YOLO 模式”運行，該模式會跳過所有權限檢查以實現最高效率。官方強烈建議僅在受信任的安全環境中對非關鍵項目使用此模式。在處理重要文件或使用能力未知的模型時，推薦使用 kode --safe 命令來啟用權限檢查和手動審批機制。

GitHub地址：https://github.com/shareAI-lab/Kode

1、主要特點

Kode 具備一系列強大且獨特的功能，使其成為一個真正的 AI 開發工作臺。

(1)、核心能力

• AI 驅動的輔助：利用先進的 AI 模型理解并響應您的開發請求。
• 多模型協同：可以靈活切換和組合多種 AI 模型，充分利用它們各自的獨特優勢。
• 專家模型咨詢：通過 @ask-model-name 語法，可以隨時向特定的專家模型進行咨詢。
• 智能 Agent 系統：使用 @run-agent-name 語法，將特定任務委派給專門的子代理（Subagent）處理。
• 代碼編輯與理解：能夠直接編輯文件，并能分析項目結構和代碼關系，提供智能建議。
• 命令執行：實時運行 Shell 命令并返回結果。
• 工作流自動化：通過簡單的自然語言提示，處理復雜的多步驟開發任務。

(2)、先進的智能補全系統

• 智能模糊匹配：支持連字符感知（輸入 dao 可匹配 run-agent-dao-qi-harmony-designer）、縮寫支持（dq 匹配 dao-qi）和數字后綴處理（py3 匹配 python3）。
• 智能上下文檢測：在輸入時無需強制使用 @ 符號（輸入 gp5 即可匹配 @ask-gpt-5），按下 Tab 或 Enter 鍵會自動補全 @ 前綴。
• 混合補全與智能排序：無縫地在命令、文件、Agent 和模型之間進行切換補全，并根據相關性和使用頻率對結果進行智能排序。
• Unix 命令優化：內置 500 多個常用 Unix/Linux 命令數據庫，并只顯示當前系統實際存在的命令，高頻命令（如 git, npm, docker）會優先顯示。

(3)、真正的多模型協同架構

這是 Kode 最核心的技術優勢，它通過以下設計實現了真正的多模型協同：

• ModelManager（多模型管理器）：為每個模型維護獨立的配置文件（API 端點、密鑰、上下文窗口、成本參數等），并允許用戶為不同場景（主對話、任務執行、推理、快速響應）設置不同的默認模型。
• TaskTool（智能任務分發）：通過子代理（Subagent）機制，可以并行啟動多個子任務，并允許用戶在請求中指定子代理應使用的模型。
• AskExpertModel（專家咨詢工具）：允許在主對話流程中臨時調用特定的專家模型來解決難題，其響應被獨立處理，不會影響主對話流。
• 靈活的模型切換：在輸入框中按 Tab 鍵即可快速切換當前對話的模型，或使用 /model 命令進行更詳細的配置。

(4)、智能工作分配策略

Kode 提倡根據任務的不同階段，使用最合適的模型來處理：

• 架構設計階段：使用 o3 或 GPT-5 等擅長抽象思維的模型來探索系統架構。
• 方案細化階段：使用 Gemini 等在工程實踐和平衡推理方面有深厚積累的模型來探討生產環境的設計細節。
• 代碼實現階段：使用 Qwen Coder、Kimi k2、GLM-4.5 或 Claude Sonnet 4 等擅長代碼生成的模型進行具體編碼。
• 疑難問題解決：當遇到復雜問題時，可以向 o3、Claude Opus 4.1 或 Grok 4 等專家模型尋求深度技術見解。

Kode的安裝和使用方法

1、安裝

Kode 提供了多種安裝方式，并已支持 Windows 系統（通過 Git Bash、WSL 等方式運行）。

T1、推薦方式：使用 Bun（最快）

如果尚未安裝 Bun，請先安裝：

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

然后安裝 Kode：

bun add -g @shareai-lab/kode

T2、備選方式：使用 npm

npm install -g @shareai-lab/kode

T3、使用 Docker

克隆倉庫：git clone https://github.com/shareAI-lab/Kode.git

進入目錄并構建鏡像：docker build --no-cache -t kode .

在您的項目目錄中運行容器，并通過掛載卷來持久化配置和訪問項目文件：

docker run -it --rm \-v $(pwd):/workspace \-v ~/.kode:/root/.kode \-v ~/.kode.json:/root/.kode.json \-w /workspace \kode

安裝后，您可以使用 kode、kwa 或 kd 命令來啟動它。

2、使用方法

交互模式：直接運行 kode 進入交互式會話。

非交互模式：使用 -p 參數快速獲取響應，例如：kode -p "解釋這個函數" main.js。

@ 提及系統：

咨詢專家模型：@ask-gpt-5 這個認證方法的安全隱患是什么？

委派任務給 Agent：@run-agent-test-writer 為這些模塊創建全面的測試

引用文件：@src/components/Button.tsx

AGENTS.md 文檔模式：

使用 # 作為提示前綴，Kode 會將回答格式化并追加到 AGENTS.md 文件中。例如：# 如何設置開發環境？

常用命令：

/help：顯示可用命令。

/model：更改 AI 模型設置。

/config：打開配置面板。

/cost：顯示 Token 使用量和成本。

/clear：清除對話歷史。

Kode的案例應用

Kode 的多模型協同能力使其能夠勝任復雜的開發場景。

• 案例1：架構設計：使用 o3 模型幫我設計一個高并發的消息隊列系統架構；
• 案例2：多模型協作：先使用 GPT-5 模型分析這個性能問題的根本原因，然后用 Claude Sonnet 4 模型編寫優化代碼；
• 案例3：并行任務處理：使用 Qwen Coder 模型作為子代理，同時重構這三個模塊；
• 案例4：專家咨詢：這個內存泄漏問題很棘手，單獨請教 Claude Opus 4.1 模型尋求解決方案；
• 案例5：代碼審查：讓 Kimi k2 模型審查一下這個 PR 的代碼質量；
• 案例6：復雜推理：用 Grok 4 模型幫我推導一下這個算法的時間復雜度；
• 案例7：方案設計：讓 GLM-4.5 模型設計一個微服務拆分方案；