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Claude Code 安装、更新与卸载指南

安装 Claude Code

1. Native 安装（推荐）

⚠️ 国内用户会出现不能访问或卡住的问题。

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

安装后的可执行文件路径：/Users/junjian/.local/bin/claude

下面是安装卡住，但是程序已经下载成功，我手动安装完成的过程：

下载的二进制文件会被保存在 ~/.claude/downloads 目录下：

ll ~/.claude/downloads

-rwxr-xr-x  1 junjian  staff   205M  5月 29 22:56 claude-2.1.156-darwin-arm64

我们需要把它移动到 ~/.local/share/claude/versions 目录下，并创建一个软链接到 ~/.local/bin：

claude-codeinstalluninstallcurlhomebrewnpmmacoscli-toolanthropic安装指南

Gemini CLI - 开源命令行 AI 智能体

Gemini CLI 是一个专为软件开发者设计的、由AI驱动的交互式命令行工具。作为一个智能助手，它可以直接在您的终端中帮助您完成各种软件工程任务，例如解释代码、编写新功能、修复错误和自动化工作流程。它能够理解您项目的上下文，安全地读写文件、执行命令，并与您协作，从而提高开发效率，是您开发流程中的得力伙伴。

介绍

一个将 Gemini 强大功能直接带入你终端的开源 AI 智能体。

Gemini CLI 提供了强大的 AI 功能，涵盖了从代码理解和文件操作，到命令执行和动态故障排除的方方面面。它对您的命令行体验进行了根本性的升级，让您能够通过自然语言编写代码、调试问题并简化工作流程。

其强大之处源于内置工具，使您能够：

  • 使用 Google 搜索来奠定提示基础，以便您可以抓取网页并为模型提供实时的外部上下文。
  • 通过内置支持模型上下文协议 (MCP) 或捆绑扩展来扩展 Gemini CLI 的功能。
  • 自定义提示和指令，根据您的具体需求和工作流程定制 Gemini。
  • 通过在脚本中非交互式地调用 Gemini CLI，实现任务自动化并与现有工作流程集成。

Gemini CLI 提供业界最高的免费使用限额，每分钟可发送 60 个模型请求，每天最多 1,000 个模型请求。

安装

安装 Node.js

  • 安装最新的 LTS 版本
nvm install --lts
  • 安装最新的稳定版本
nvm install node
gemini-cligeminiai-agentclinodejsnpmmcpllm软件开发

Verdaccio：构建与管理内网 npm 仓库的实践指南

本文档提供了一份关于使用 Verdaccio 搭建本地 npm 仓库的指南。它详细介绍了如何通过 Docker 拉取 Verdaccio 镜像，以及配置目录结构和 YAML 配置文件的步骤。此外，文章还展示了通过 Docker 或 Docker Compose 部署 Verdaccio 的方法，并演示了如何使用 npm 命令（如安装、发布和下载包）与本地 Verdaccio 仓库进行交互。最后，内容涵盖了Verdaccio 的自动缓存机制以及用户创建和登录操作。

什么是 Verdaccio

Verdaccio 一个基于 Node.js 的轻量级私有仓库

下载镜像

docker pull verdaccio/verdaccio

配置

创建目录结构

在本地创建一个目录结构来存储 Verdaccio 的配置文件、插件和存储数据。

mkdir -p ./verdaccio/conf
mkdir -p ./verdaccio/plugins
mkdir -p ./verdaccio/storage

创建配置文件

编辑文件 verdaccio/conf/config.yaml。

可以拷贝文件 https://github.com/verdaccio/verdaccio/blob/5.x/conf/docker.yaml 的内容到 config.yaml 中，并根据需要进行修改。

verdaccionpmnpm-registryprivate-registrydockerdocker-composenodejs离线内网部署

Easy Dataset：基于 LLM 微调数据集的工具

架构

本地运行

使用 NPM 安装

  1. 克隆仓库：
   git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
   cd easy-dataset
  1. 安装依赖：
   npm install
  1. 启动开发服务器：
   npm run build

   npm run start
  1. 打开浏览器并访问 http://localhost:1717

使用本地 Dockerfile 构建

如果你想自行构建镜像，可以使用项目根目录中的 Dockerfile：

  1. 克隆仓库： 
    git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset
  2. 构建 Docker 镜像： 
    docker build -t easy-dataset .
  3. 运行容器： 
    docker run -d -p 1717:1717 -v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db --name easy-dataset easy-dataset
    注意： 请将 {YOUR_LOCAL_DB_PATH} 替换为你希望存储本地数据库的实际路径。
  1. 打开浏览器，访问 http://localhost:1717

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easy-dataset微调数据集llmalpacasharegptllama-factoryfine-tuningdatasetdockernpm