前置安装

windows也推荐在wsl下进行，因为wsl的linux命令对于ai来说他更加熟悉。

安装nodejs，推荐使用pnpm包管理器，速度更快

Node.js — Download Node.js®

# Download and install nvm:
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# in lieu of restarting the shell
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# Download and install Node.js:
nvm install 22

# Verify the Node.js version:
node -v # Should print "v22.20.0".

# Download and install pnpm:
corepack enable pnpm

# Verify pnpm version:
pnpm -v

pnpm setup

claudecode

安装/更新命令

安装

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

更新

pnpm update -g @anthropic-ai/claude-code

修改配置文件

写入key和baseurl

echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxx"' >> ~/.bashrc
echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://jp.duckcoding.com"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

修改配置方便vscode使用
~/.claude/config.json

{
"primaryApiKey": "duckcoding"
}

设置记忆，比如让他强制说中文

直接编辑文件 ~/.claude/CLAUDE.md

安装vscode插件（推荐）

安装之后在windows的wsl可以更方便的粘贴来自windows的截图，可以类似cursor的对话使用，而不是在命令行使用

搜索 Claude Code 安装这个官方的

codex

安装/更新命令

安装

pnpm install -g @openai/codex@latest

更新

pnpm update -g  @openai/codex@latest

修改配置文件

写入key和baseurl

mkdir -p ~/.codex
cd ~/.codex
# 创建配置文件
cat > config.toml << 'EOF'
model_provider = "duckcoding"
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"
network_access = "enabled"
disable_response_storage = true

[model_providers.duckcoding]
name = "duckcoding"
base_url = "https://jp.duckcoding.com/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
EOF

# 创建认证文件
cat > auth.json << 'EOF'
{
"OPENAI_API_KEY": "**粘贴为CodeX专用分组令牌key**"
}
EOF