公司没亏钱，却裁掉一半人

多数人默认：企业裁员必定因为亏损、财务危机，是“断臂求生”的无奈之举。
但这一次，逻辑完全不同。

2月26日，美国金融科技巨头Block宣布裁员近4000人。这家原本约万人规模的公司，计划瘦身至不足6000人，几近“腰斩”。许多员工仍在工位上处理日常事务，变动却突然砸下，令人措手不及。

然而，Block非但没有陷入困境，反而正处于业绩爆发期。股东信显示，2025年全年毛利润达103.6亿美元，同比增长17%。旗下Cash App用户增长企稳，Square支付规模持续扩大，各项业务都在稳步向上。盈利持续攀升，业务版图不断扩张，却一次性砍掉近四成人员？

CEO Jack Dorsey在X平台发文正式公布裁员决定（全文翻译见下图）。

该帖于北京时间凌晨5点发布，迅速斩获超过4000万阅读量。

他在帖中直言不讳：公司并非因为遇到困难而裁人，而是因为智能工具正在彻底改变组织运行方式。与其在未来几年慢慢瘦身，不如当下一次性完成重构。“钝刀子割肉”式的分批裁员只会反复消耗团队士气，他选择了“长痛不如短痛”——果断、激进。

那么，资本市场对这场“疯狂”手术作何反应？
Block盘后股价一度暴涨超过24%！资本永远用真金白银表达立场。

市场传递的信号毫不含糊：拥抱AI驱动的组织重构，是绝对利好。

值得一提的是，Block的掌舵人Jack Dorsey亦是推特（Twitter）的联合创始人兼前CEO。

当年，他将推特售予另一位更具颠覆精神的人物——埃隆·马斯克，也就是特斯拉、SpaceX、StarLink背后的那个男人。

对Jack Dorsey来说，这并非首次做出“反常识”决策。但这次行动早已超越个人选择，它是不可逆的时代抉择。

Block，到底是一家什么样的公司？

你可以把Block理解为“美国版的收钱吧+支付宝+东方财富”的超级融合体。

它搭建了一个庞大且盈利的金融生态闭环，核心板块有三个：

第一，服务商户的 Square。
可视为升级版的收钱吧或拉卡拉，为美国千万中小商户提供POS机、支付系统、经营管理软件，甚至信贷服务。

第二，服务个人的 Cash App。
相当于美国人的“支付宝”或微信支付，个人转账、日常消费、小额贷款，乃至直接买卖股票，功能一应俱全。

第三，押注未来的比特币战略。
Block对比特币生态野心极大，从自研挖矿芯片到比特币钱包、支付整合，全链条布局。

左手牵起千万商家，右手拉着亿万个人用户，脚下还踩着前沿技术，业务壁垒极深，护城河极宽。

然而，正是这样一家居于金字塔尖的公司，主动按下了“组织重构”的加速键。这才是最令人后背发凉之处。

残酷真相：规模不再依赖“堆人”

整件事最反常的地方在哪里？

传统逻辑中，一家巨头若突然裁员40%，市场必定恐慌抛售，因为那意味着公司“不行了”。可Block裁员消息公布后，资本非但没有悲鸣，反而起身鼓掌。

为什么？

因为华尔街读懂了Jack Dorsey的潜台词：这不是“降本”，而是彻底的重构。背后是边际人力成本正被AI无情颠覆。

前些日子，华尔街研究机构Citrini Research发布了一份震动业界的报告——《2028全球智能危机》。

报告中提出了一个令人深思的概念：“幽灵GDP”（Ghost GDP）。

什么意思？
随着AI大幅提升生产率，财富会迅速向掌握“AI能力”和“算力基础设施”的公司集中。企业发现，原来不需要维持庞大的人力规模，也能创造出同等甚至更高的利润。

在传统商业世界里，有一条坚如磐石的法则：规模增长 ≈ 人员增长。
要做大业务，就得雇用更多销售、更多客服、更多程序员。营收与员工数，几乎是线性绑定关系。

然而，AI一击便将这一常识粉碎。
今天的公式变成了：规模增长 ≠ 人员增长。

AI成为了那个可怕的“指数级杠杆”。同样数量的人，可以撬动过去十倍、百倍的产出。当产出越来越不依赖人力，而越来越仰仗智能时，理性的企业家会怎么选？

资本天生逐利，他们必然会削减边际成本日益上升的人力，调高边际成本趋近于零的AI权重。

因此，Jack Dorsey作为AI时代的先锋，看透了这一点：如果未来注定要压缩人力规模，不如现在就一次性切换至“小团队+强智能工具+高杠杆输出”的全新形态。

Autoresearch 是由 Andrej Karpathy 发起的一个纯粹由 AI 自主驱动的机器学习研究实验。它的核心理念非常直接：给 Agent 提供一个真实的 GPT 训练环境，让它自行修改代码、进行 5 分钟的短期训练、评估结果，然后决定保留还是放弃每一次改动。当你在夜间休息时，这位 Agent 可能已经完成了近 100 次实验，每一次都是为了降低验证损失而做出的认真尝试。这不是一个演示玩具，而是一套极简却严肃的预训练研究框架——在这里，研究员永远不需要睡觉。

项目地址：https://github.com/karpathy/autoresearch

整个代码库刻意保持极度的简洁——仅由三个核心文件和少量辅助文件构成，没有任何配置框架。极简就是架构本身。通过将问题约束在单 GPU、单个可编辑文件和单一指标上，该项目彻底消除了基础设施开销，使 Agent（或你本人）能够在固定的时间预算内，全神贯注于如何更有效地训练 transformer。

整体架构：动静分离的设计哲学

整个系统围绕固定部分与可变部分之间的清晰职责划分而构建。理解这条界线是掌握 autoresearch 其他一切内容的关键。

绿色部分由人类编写，蓝色代表不可变的基础设施，橙色是 Agent 可自由发挥的试验场，紫色的 Agent 负责编排实验循环，而灰色的输出则完整记录发生的一切。

项目文件清单

代码库的结构印证了其设计的简洁性。每个文件都承担着明确的职责，整个代码库中有意义的 Python 代码不到 1000 行。

autoresearch/  
├── prepare.py          ├── train.py            # ✏️  可编辑——GPT 模型、优化器、训练循环  
├── program.md          # 🤖 Agent 提示——AI 研究员的指令  
├── pyproject.toml      # 🔧 配置——项目依赖（由 uv 管理）  
├── analysis.ipynb      # 📊 分析——用于检查实验结果的 Notebook  
├── progress.png        # 📈 可视化——来自某次通宵运行的实验结果图表  
├── README.md           # 📖 文档——项目说明  
└── uv.lock             # 🔒 锁定——固定的依赖版本

这三个关键文件映射出一个三角形角色设计：

不是复古，是 AI 正在长出“手和脚”

无需怀疑，当你打开 GitHub Trending，前十热榜里近七成都是 CLI 工具。

而早已成名的 CLI 更不在少数：

GitHub CLI (gh) - 230k+ stars
Vercel CLI - 15k+ stars
Netlify CLI - 3k+ stars
Notion CLI - 2k+ stars
Slack CLI  - 1k+ stars

一眼望去，几乎全是“广为人知的软件＋CLI”。

在跨境电商领域的起跑线上，选择一个得心应手的建站平台，往往决定了独立站未来是乘风破浪还是举步维艰。WordPress与Shopify作为两大主流选项，各自吸引了无数卖家的关注。它们本质上的区别，远不止表面上的易用或功能之差。下面，我们从初学者最关心的几个维度，全面拆解这两种方案的优势与暗礁，帮助你迈出稳健的第一步。

一、WordPress自建独立站：灵活性与控制权之王

1. 突出优势

• 生态系统极其完整：WordPress是全球使用率最高的建站程序，不但功能强大，而且拥有海量的主题模板与功能插件，几乎能实现你能想到的所有常规需求。庞大的用户社区意味着遇到问题几乎都能找到现成的解决方案。
• 真正的自主掌控：你对网站拥有绝对主权，可以随心修改代码，实现任何个性化功能。不受第三方平台的规则限制，所有的数据和流程都掌握在自己手里。
• 完全开源，无封店之忧：这是许多卖家最看重的一点。WordPress本身是开源软件，搭建的跨境独立站不存在平台单方面封禁的风险，经营策略更加灵活，尤其对经营特殊品类的卖家来说，是重要的安全保障。
• 建站门槛持续降低：程序成熟，网络上有大量详细教程，即使没有技术背景，按照步骤操作也能快速让网站上线。
• 长期成本极具优势：借助WordPress能以极低甚至零预算起步，仅为服务器和域名付费，大大降低了跨境创业初期的试错成本和日常开销。

2. 潜在劣势

• 资源消耗与优化门槛：作为全能型程序，WordPress对服务器资源有一定要求，要想保持长期稳定运营，需要进行一定的性能优化，对新手小白可能是一个学习关卡。
• 需要自行解决服务器：这意味着你得购买单独的服务器或主机，不过整体成本仍然可控，远低于Shopify的持续性订阅支出，属于可管理的投入。

二、Shopify托管独立站：开箱即用的双刃剑

1. 显著优势

• 专为电商打造，上手极快：Shopify是SaaS模式的电商服务平台，开箱即用，操作界面直观，对毫无技术基础的跨境卖家十分友好，能快速开启销售。
• 模板和插件配套完整：同样拥有丰富的主题库和插件市场，只不过优质资源大部分需要额外付费才能使用。

2. 不可忽视的劣势

• 持续使用成本居高不下：需要按月缴纳订阅费用，并且套餐价格不低，对预算有限的新手来说是一笔持续的压力。
• 扩展成本层层叠加：免费模板和插件相对基础，一旦想实现个性化功能，各种付费主题和App叠加费用会使成本急剧上升。
• 交易佣金蚕食利润：每笔订单都会被抽取一定比例的佣金，日积月累，长期运营的隐形支出相当可观。
• 独立性匮乏，封店是最大硬伤：Shopify并非真正意义上的独立站，而是托管平台。你的店铺随时可能因违反其政策而被处以封禁，而且许多封店理由并不透明。一旦被封，辛苦积累的流量和品牌资产都会付诸东流，甚至原有域名也可能无法继续使用。
• 非开源生态，灵活性受限：相比于WordPress的开源自主，Shopify的生态相对封闭，自主性和可定制深度都明显不足。

三、如何抉择：结合预算与长期规划的理性建议

综合来看，WordPress与Shopify各有千秋，但也都有显而易见的短板。如果你的资金非常有限，又想以最低成本涉足跨境创业试水，WordPress无疑是更理智的选择。虽然初期需要花一些时间学习搭建和优化，但它能帮你免除月租和佣金的高负担，同时彻底杜绝封店风险。

反之，如果你预算充足，并且极度不愿意花时间在技术细节上，只求快速上手卖货，那么Shopify的便利性或许会吸引你。但务必意识到，托管平台背后的封店风险如同高悬的利剑，一旦落下，之前的投入可能瞬间归零。

而对于那些预算尚可，但希望长期运营成本更可控、品牌资产完全自主掌握的朋友，同样建议转向WordPress。毕竟，把店铺的未来死死绑在别人的规则上，绝非长久之计。

特别提醒：如果你决定选用WordPress，但又缺乏搭建经验，在寻找付费服务时一定要多加甄别。目前市面上不少宣称“专业建站”的人，实际上只是草草学完了安装流程，建出来的只是一个未经优化的空壳。WordPress真正考验的是针对长期运营的深度调优，而不是装上一个模板就万事大吉。谨慎选择，避免成为被“割韭菜”的对象。

上周我连续发布了几篇模型评测的文章，尤其是周五直接三连发，引起了不少讨论。很多朋友在私信和评论区问我：“到底怎么才能在Claude Code里轻松切换不同的国产模型？”

其实周一的时候我已经写过一篇非常详细的Claude Code使用教程，其中就用了很大篇幅介绍如何接入国产模型。但我也清楚，那种长教程能真正从头看到尾的人并不多。所以这次我决定把这个自己高频使用、体验极佳的小工具单独拎出来，好好写一篇分享。

这个工具就是开源社区里大名鼎鼎的 cc-switch，目前在GitHub上已经收获了超过51K星标。

项目地址：https://github.com/farion1231/cc-switch

它的原理简单到不能再简单：直接替你修改模型配置文件。因为对绝大多数非程序员来说，给Claude Code、OpenClaw这类Agent工具更换背后的模型，其实是有门槛的——你得懂一点代码，知道配置文件在哪里，还得手动编辑JSON。在Claude Code里，这个文件就是settings.json。

只要你亲自改过一次，就明白这事有多折磨人。我还记得GLM-5刚发布时，想把它接到Claude Code里用，照着文档找到settings.json，然后手动填写base_url、auth_token、model name等一系列字段……

那一刻我真的快崩溃了，觉得这操作实在太原始。之前用其他Agent工具时也一样：每次出了新模型想尝尝鲜，让工具自己去改配置，结果切着切着就崩了，稳定性极差。

忍无可忍之下我去问了Claude，有没有可以便捷切换Agent模型的开源项目。结果还真让我挖到了宝。

从那以后，切换模型这件事就再也没困扰过我。

cc-switch是一个全平台桌面应用，Windows、macOS、Linux都能用。目前已经支持Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw，最新的版本还加入了Hermes，基本上你在电脑上跑的各类Agent工具它都能覆盖。

作为纯开源产品，安全性也有保障：所有数据都存储在你本地的SQLite数据库里（路径是~/.cc-switch/cc-switch.db），包括供应商配置、全局设置、模型定价等。当你切换供应商时，它会从数据库读取对应配置，再写入各家Agent的配置文件，从而实现无痛切换。

进入项目的GitHub Releases页面，找到对应系统的安装包直接下载。

https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

以macOS为例，下载红框标注的文件，双击运行即可。启动后你会看到一个Logo与Claude极为相似但颜色不同的应用图标。

接下来详细说明怎么在Claude Code里接入模型。

打开cc-switch，在Claude图标右侧点击加号。

工具内置了40多家供应商的预设，智谱、MiMo、DeepSeek、千问、Kimi、MiniMax、豆包、阶跃等国内主流厂商基本一网打尽。

以智谱GLM为例，选择Zhipu GLM，想用哪个模型就点对应的供应商。

没选供应商时配置为空，选定之后除了API Key需要你自己填，其余字段cc-switch都会帮你预先填好，省心省力。

填入API Key后，可以下拉查看自动配置的模型版本，不喜欢也可以自行修改。

如果不太清楚模型的具体名称，点右上角的“获取模型列表”就能看到厂商提供的所有可用模型。

注意，不是每家供应商都支持查询列表，不支持的就需要你自己手动输入模型名。

修改后右侧会同步显示对应的配置JSON，这个内容最终会写入Claude Code的settings.json，但你完全不用操心。

从头到尾你只需要做三件事：选供应商、填API Key、选模型。

点击右下角的保存。

回到首页模型列表就能看到刚添加的配置，直接点启用即可在Claude Code里调用。

其他厂商的模型也可以按同样流程加入。更妙的是，切换时根本不用打开主界面，直接点击桌面右上角的小图标，想换哪个点哪个，每个Agent工具下面挂着独立的一套供应商列表，互不影响。

装上cc-switch之后一个很大的爽点是：Claude Code里实现了热切换。热切换就是你不用重启终端、不用关掉当前会话。比如你正在跑任务，感觉当前模型不太聪明，只需等它回复完，在菜单栏点一下图标换个模型，下一轮对话立刻生效。不过千万记得，别在模型正在处理请求的时候切，否则会报错。

这个功能对成本管理来说简直天赐。很多日常小任务或大项目里的一些简单环节，其实根本没必要上最贵、最强的模型，挂个性价比高的模型又快又便宜。而有了cc-switch，这种成本优化的操作成本几乎为零。

除了切换模型这一核心功能，cc-switch还做了不少贴心设计。比如用量追踪，可以快速看到API Key的余额和coding plan的额度。

AI 前端领域迎来一场效率革命：58家知名大厂的设计系统被提炼为 Markdown 文件，只需一份 DESIGN.md，AI 就能在8分钟内生成像素级还原的 UI。设计师两周的工作量，AI 仅用8分钟完成。

一、认识 DESIGN.md：用纯文本定义设计系统

今年，Google 倡导了一种新思路：用纯文本描述设计系统。过去，构建 UI 需要 Figma 画稿、手动切图、编写 CSS 变量；而现在，一份简短的 .md 文件就能取代这一切。

## Colors
- Primary: #0066FF
- Background: #0A0A0A
## Typography
- Font: Inter
- Heading: 700 weight

AI 读取这样的描述后即可生成风格统一的界面。没有 Figma，没有 JSON，仅靠一个 Markdown 文件。

二、亲身实测：8分钟复刻大厂登录页

笔者以 Claude 的 DESIGN.md 做了一次快速实验。从 awesome-design-md 下载 Claude 的设计文件，放置到项目根目录，然后告诉 Cursor：“参照 DESIGN.md 构建一个登录页面。”8分钟后，一个精确复刻的登录页出现在眼前。

再对比此前的经历：制作一个 SaaS 着陆页，通常要经过 Figma 找参考（2小时）、手绘草图（1小时）、编写 CSS 变量（1小时）、调校颜色与间距（3小时）、反复修改（2小时），总计约9小时。而使用 DESIGN.md 后，流程变为：下载 Linear 的设计文件（30秒）、放入项目（10秒）、指示 AI“照着做”（20秒）、微调（5分钟），全程仅6分钟。从9小时到6分钟，效率提升90倍。

GitHub 83K stars，AI 浏览器自动化顶流项目。今天实测 browser-use，看看它能不能帮你自动下单、填表、爬数据……

项目速览

GitHub Trending 又炸了——browser-use 冲上 83K stars，单日暴涨 1,160。

这项目到底什么来头？一句话概括：

让 AI 代理直接操控浏览器，自动完成各类线上任务。

听起来有点魔幻？我用了一小时上手实测，发现它确实可以：

• ✅ 自动下单购物
• ✅ 自动填写并提交表单
• ✅ 自动爬取网页数据
• ✅ 自动投递职位申请

最舒服的是： 你只需要用自然语言描述任务，AI 自己找到按钮、输入内容、点击提交。

这篇文章，带你从零搭建 browser-use，并结合对比讲讲它与 OpenClaw、Claude Code 的区别。

01. browser-use 是什么？

官方解释： 让网站对 AI 代理变得可访问。

直白点说： 给 AI 一个浏览器，让它像人一样在网上干活。

核心能力

技术栈

语言：Python 3.11+
浏览器：Chromium（默认），可配置 Chrome / Firefox
AI 模型：支持主流 LLM（Gemini、Claude、Ollama 本地模型）
许可证：MIT（开源免费）

02. 5 分钟快速上手

第一步：安装

# 1. 使用 uv 初始化项目（推荐）
uv init && uv add browser-use && uv sync

# 2. 或者用 pip
pip install browser-use

# 3. 安装浏览器
uvx browser-use install

第二步：配置 API Key（可选）

# .env 文件
BROWSER_USE_API_KEY=your-key  # 只有用云服务才需要
GOOGLE_API_KEY=your-key       # 使用 Gemini
ANTHROPIC_API_KEY=your-key    # 使用 Claude

想零成本入手？ 直接用 Ollama 本地模型，完全免费。

近期很多朋友都在询问能否推出一期 Claude Code 的小白教程，大家都渴望体验这个全球顶尖的 Agent 产品。

事实上，许多人并不了解 Agent 产品通常由 Agent 框架与模型两部分构成。Claude 的原生模型在国内确实容易受到限制，处理起来非常棘手，我目前也无法提供相关的指导。

不过，Claude Code 本身并不会被封禁或无法使用，因为它本质上是一个 Agent 框架，可以搭配任意模型工作。

尽管 Anthropic 的策略相当严格，频繁封号且推行实名认证，但不得不说，当今最优秀的 Agent 框架依旧是 Claude Code。

所以我一直主张，既然选择就一步到位。我知道像 OpenClaw、Hermers Agent 等工具最近很火爆，但我依然会建议你使用 Claude Code。即使无法调用 Claude 的原生模型，搭配国产模型，效果照样出色。

而且完全不必担忧封号，无需境外手机号或 Visa 信用卡，甚至不需要借助任何特殊的网络环境。

于是，今天我就来撰写一篇 Claude Code 从零入门的全面新手教程，力求让几乎所有朋友都能顺利上手。无论是 Windows 还是 Mac，有没有特殊网络条件，我都准备了相应方案，大家根据自己的情况按需查阅即可。

接下来的安装流程，是我和团队成员花了一个周末，在五六台电脑上反复安装、卸载验证出来的。对于没有特殊网络环境的情况，本来还有其他安装途径，例如 npm 或者直接 curl 国内镜像源，这些方法虽然理论可行，但我在不同设备上测试时稳定性并不理想。最终，我选择了在我看来最简单、并且在极度干净的电脑上也不易出错的方案。

只希望各位跟着文章操作，都能顺畅地用上全球最强大的 Agent 框架。我会尽可能把每一步都讲得细致清晰，可能略显啰嗦，还请见谅。

好了，我们直接开始。

第一步：安装 Claude Code

Mac 系统安装

先来看 Mac，Windows 用户可以跳过这部分直接去后面找 Windows 教程。

我们先在应用程序中找到“终端”并打开。

接下来安装今天的主角——Claude Code。为了演示，我特意在我的电脑上新建了一个全新的 macOS 账户，基本等同于一台空白电脑。

先说拥有特殊网络环境的情况。

安装命令只有一行：

昨天打开 GitHub，claude-howto 这个项目又新增了 1100 多颗星标。

我花了一小时把整个库通读了一遍，并完成了三项配置。今天写代码时，Claude 再也没有问过“你们项目用什么框架”这类问题。过去需要反复执行的琐碎工作，现在只需一条命令就能处理好。

这篇文章不打算逐一解释那十个模块。我只想聊三件事：能节省多少时间、该怎么配置、以及配置好以后会有什么实际体验。

01 什么原因促使我去配置它

我一共遇到三类问题。

每次都要重复相同的说明

“我们的项目使用 TypeScript”“单元测试放在 tests 目录”“API 统一返回 JSON 格式”

这些话我至少说过一百遍。可每次开启新会话，Claude 又会忘记。

太多操作需要手动反复完成

比如代码审查的标准流程是这样的：

打开文件→说“请审查这段代码”→等待输出→手动修改

循环往复，真的很消磨人。

不清楚到底还有哪些功能可用

我知道有 slash commands、memory 这样的能力，但不知道怎么把它们串联起来，也不清楚先学什么后学什么。

claude-howto 提供了一条清晰的学习路径——每个步骤都有可直接使用的模板。

整个库包含十个模块，从 Slash Commands、Memory、Skills，到 Subagents、MCP、Hooks，再到 Checkpoints、Plugins、Advanced Features 和 CLI Reference。我整体看过之后，先配置了其中最核心的三个。

02 我配置了什么，效果如何

Slash Commands

/optimize、/pr

具体配置方式：

git clone https://github.com/luongnv89/claude-howto.git
cp claude-howto/01-slash-commands/*.md .claude/commands/

效果十分明显：

以前写 PR 描述时，我必须向 Claude 详细说明改了什么、为什么改。现在只要输入 /pr，它会自动读取 git diff 生成描述，我只需确认并提交。

一个 PR 可以省下 5 到 10 分钟。一天处理 5 个 PR，就能省出半小时。

看到别人在 Claude Desktop 里秀操作，你是不是也心痒难耐？

总有人晒出 Claude Desktop 的截图，Cowork 模式自动整理文件、Projects 功能管理项目、Artifacts 实时生成代码……这些场面谁看了不眼馋？

每次看到这类分享，你大概也冒出一个念头：“教练，我也想试试！”
好消息是，只要手里有一份第三方 API，你就能让 Claude Desktop 在自己机器上跑起来。不需要官方账号，也不用排队，配置完成立马就能用。

这篇教程就一步步带你完成第三方 API 的接入，让你的 Claude Desktop 真正为你所用。

01 开启那扇隐藏的开发者模式入口

先确认一下你安装的是不是最新版 Claude Desktop。老版本可能根本看不到我们需要的功能入口，所以最好先去官网下载最新版本，直接安装覆盖。

安装完成后，我们要做的第一步就是开启开发者模式。这个功能藏得很深，很多人都没注意到它。

操作步骤

启动 Claude Desktop，不用登录任何账号（也不需要科学上网）。

顶部菜单栏有时候不太容易用鼠标直接点到，一个小技巧是先按一下键盘上的 Tab 键，把焦点移到菜单区域，然后按回车就能打开对应菜单。

在菜单栏里找到 Help，点击后会出现一个 Troubleshooting 选项。

进入 Troubleshooting 的子菜单，就可以看到 Enable Developer Mode，点击它。

点击之后，你会看到菜单栏里多出了一个全新的 Developer 菜单。
到这里，第一步顺利通关！

接下来，点击这个新出现的 Developer 菜单，选择 Configure Third-Party Inference。
没错，这就是我们要找的那扇隐藏的配置之门。

02 写入你的第三方 API 密钥

此时你应该能看到一个配置窗口。不用紧张，要填的信息并不多，而且都是你的 API 服务商会提供的凭据。

通用配置方式

Gateway（网关类型）
这一项务必选择 Anthropic-compatible，注意不要选成 OpenAI-compatible，因为 Claude 使用的是自家的接口格式。