ClaudeCode教程(5)-使用CCR&CCW等可视化工具
概述
Claude Code默认需要直接连接到Anthropic的API服务器，但在某些情况下，如A畜对国内用户就不太友好，那我们可能就不能使用Claude Code默认的模型，上文介绍了使用修改配置文件的形式来使用国内的大模型，但是这个配置是反人类的，同时随着现在CLI工具的普及和一些协议的规范，其已经形成一套约定俗称配置信息，那也就延伸出了一些可视化的管理工具
这里着重介绍一下我使用的cc-switch,其他自行百度。
cc-switch
cc-switch 是一款基于 Rust + Tauri 开发的全能AI编程Agent辅助工具。
目前支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI 的快速配置切换。
也提供了一个可视化的 MCP 管理面板，并且集成了最新的 Skills 技能库，可一键安装 GitHub 上的 Skills 仓库，用于扩展技能到你的 AI 工具中。
它把那些晦涩的 JSON 配置，变成了我们熟悉的下拉菜单、开关按钮和可视化列表。
主要功能
- 一键切换配置：一键切换 Claude Code、Codex、Gemini CLI的不同供应商配置。
- 双层数据架构：采用SQLite + JSON 双层架构，实现数据分层管理，也为未来云同步功能奠定基础。
- 双文件配置支持：环境变量（.env） + JSON配置（settings.json）。
- MCP 服务器管理：支持统一导入/导出 + 双向同步。
- Skills 递归扫描：Skills 管理系统支持递归扫描仓库目录，自动发现嵌套的技能文件。
- 海量供应商图标配置：供应商预设支持自定义图标配置。
- 多语言界面支持：目前支持中文/英文/日语设置。
- 全新用户界面：完整重构的 UI 设计，提供更现代化的视觉体验。
cc-switch 这个工具都会实时根据Issue和社区生态来进行功能新增和优化的,目前已经到达9K+的Star。
而且它还把当下最火热的 Skills（技能扩展）集成了进来，是真的懂 Claude 生态。
cc-switch 支持：
- 扫描 GitHub 上的 Skills 仓库
- 一键安装/卸载
- 直接注入到Claude Code/Gemini CLI
如果你最近在折腾 Claude Skills，这一点非常关键。
同时还提供了一个支持 Markdown 的 System Prompt 编辑器。
你可以创建多个预设： - **预设 A (架构师)**：“你是一个资深架构师，专注于代码的可扩展性，使用 DDD 方法论…”
- **预设 B (测试员)**：“你是一个 QA，专注于找出代码的边界条件漏洞…”
- **预设 C (文档工程师)**：“你专注于为代码编写清晰的注释和 Readme…”
做不同的任务时，在 cc-switch 里点一下对应的预设，你的 Claude Code 瞬间变身。这种 “角色切换” 的流畅感，能极大地提升工作效率。
快速使用
该工具 Windows、MacOS、Linux 三大 PC 端系统都支持。
可直接在项目Release页面下载安装。
https://github.com/farion1231/cc-switch/releases
MacOS 用于支持一键安装指令：
1 | |
安装之后，如配置模型厂商之后点击添加即可：
配置完成后点击启用即可：
[!tip]
注意上方截图为ClaudeCode的预设厂商，因大多数国内大模型厂商都支持A畜的协议，所以基本上支持Claude Code的比较多，其他的比较少，如Codex，总所周知OpenAI，不Open，目前大多数支持OpenAI协议的仅仅是Chat的形式，不是Agent的形式，所以国内的大模型是不推荐在CodeX上使用的
其他常用中转工具
AnyRouter
- 特点：功能强大的API路由和转发工具
- 优势：支持多种API协议，提供丰富的路由规则
- 使用方式：下载并部署AnyRouter，配置路由规则
Cloudflare Workers
- 特点：基于Cloudflare边缘网络的无服务器函数
- 优势：全球边缘节点，低延迟访问
- 使用方式：编写并部署Cloudflare Worker脚本
Claude Code Router
- 特点：专为Claude AI代码开发场景设计的智能路由代理工具，可将编码请求路由到不同的大语言模型，并支持高度自定义请求。
- 优势：无需Anthropic账户即可使用Claude Code功能；支持多模型智能路由（如OpenAI、Qwen等），可根据任务类型自动选择最优模型，兼顾性能与成本；可通过JSON配置灵活设定默认模型及后台任务处理策略。
- 使用方式：下载并部署开源的Claude Code Router工具，通过编辑配置文件（如JSON）定义路由规则和模型映射，即可将代码请求分发至指定AI模型。
注意事项
- 网络安全：使用中转工具时，注意保护API密钥和敏感数据
- 性能影响：中转工具可能会对请求响应时间产生一定影响
- 可靠性：自行部署的中转服务需要考虑高可用性和故障恢复
- 合规性：确保使用中转工具符合相关法律法规和服务条款
- 成本控制：使用第三方中转服务时，注意了解相关费用和使用限制
- 更新维护：定期更新中转工具和配置，确保安全性和稳定性