17｜Claude Code 接入 Crazyrouter 连载 17：从创意到 AI 产品

17｜Claude Code 接入 Crazyrouter 连载 17：从创意到 AI 产品#

本文是 Crazyrouter Claude Code 系列第 17 篇。本文会围绕「Claude Code 接入 Crazyrouter 连载 17：从创意到 AI 产品」展开，重点覆盖从创意到 AI 产品、成长路径：从“会用 AI”到“会做 AI 产品”、学完能做什么？。

统一接入口径：Claude Code / Anthropic 原生客户端使用 ANTHROPIC_BASE_URL=https://cn.crazyrouter.com；OpenAI 兼容 SDK、HTTP 请求和前后端应用使用 base_url=https://cn.crazyrouter.com/v1。

本篇导读#

适合人群：正在用 Claude Code、准备接入国产模型，或希望把团队调用统一到 Crazyrouter 的开发者。
你会学到：如何按 Crazyrouter 文档配置环境变量、组织工作流，并避免 Base URL 写错导致的 /v1/v1/... 问题。
推荐准备：先在 Crazyrouter 控制台创建一个单独的 API Token，再参考 Claude Code 接入文档完成基础配置。

从创意到 AI 产品#

以前做软件，门槛很高：你要懂编程、懂算法，还得有几年的项目经验。现在不一样了。只要你有想法，AI 就能帮你写代码。

这是一个巨大的变化：编程语言正在变成自然语言。

大语言模型（LLM）的出现，让开发不再是“技术大神的专属”，而是变成了每个人都能上手的工具。曾经最难的是“怎么写代码”，现在最难的是“你要做什么”。

什么是 Vibe Coding？简单说，就是“用说话来编程”。氛围编程的意思是你可以依赖只和 AI 对话，而不是直接写代码的方式，来完成编程项目。

当然，让 AI 写出代码只是第一步。要做出一个真正能用的产品，你还会遇到这些问题：

怎么让 AI 写出干净、能维护的代码？
怎么把零散的代码拼成一个能跑的应用？
怎么让应用真正上线、被人用到？
怎么把文本生成、图像识别这些 AI 能力装进你的产品？

AI 时代，执行力和想法永远比技术更重要。

成长路径：从“会用 AI”到“会做 AI 产品”#

通过这个完整的学习路径，你将获得：

Vibe Coding开发能力：熟练使用 vibecoding 思维和 AI 编码工具，将开发效率提升数倍。不再需要死记硬背语法，而是学会如何引导 AI 生成高质量代码。
全栈开发技能：从 UI 设计到前端实现，从数据库设计到 API 开发，从本地开发到云端部署，掌握现代 Web 应用的完整技术栈。
AI 能力集成：学会调用各类多模态 AI API，将文本、图像、语音等 AI 能力无缝集成到你的应用中，并通过 RAG 等技术构建智能化产品。
产品思维与运营能力：从用户研究到需求拆解，从 MVP 设计到产品迭代，从支付集成到用户管理，形成完整的产品开发与运营闭环。

学完能做什么？#

第一阶段：做出你的第一个产品原型#

这个阶段适合完全没编程基础，或者只会一点点但不太自信的同学。你不用先学一堆理论知识，而是直接跟着做，在做的过程中学会用 AI 工具写代码。

学完你能：

用 AI 编程工具独立完成一个网页应用
把产品想法变成能点击、能交互的原型
给原型加上 AI 功能（比如文生图、智能对话）
遇到报错知道怎么排查和解决

简单说，就是能做出一个"能跑、能给别人演示"的东西。

我们可以先通过小游戏感受 AI 编程，然后学会用 AI 编程工具帮你写代码、改报错。接着从简单页面开始，逐步做出能交互的多页面应用，再加上文生图、智能对话这些 AI 功能。最后独立完成一个完整项目，让你的创意能够真正拥有落地的可能。

为什么要用项目制来训练？#

现实世界的挑战

原因其实很简单：按照大多数同学现在的状态，直接走入职场，很可能会在真实项目和老板 / 客户的“社会毒打”下寸步难行。现实世界更常见的场景是：

你的导师 / 老板：我们要做一个 xxx，目标是达到 yyy 的效果。

文档？现成框架？详细的需求说明？很多时候都不存在。

真实工作中的许多任务，本质上就是在高度不确定的环境下解决从未见过的问题：需求是模糊的，边界是变化的，没人告诉你标准答案，你需要自己查资料、做实验、搭原型、不断迭代，最后给出一个“能跑、能用、能上线”的解决方案。

这门课想做的，就是在一个相对安全的环境里，提前给你一次“模拟社会毒打”：

通过看似有一定难度的项目任务，迫使你练习拆解问题、设计方案、自己寻找资料
通过不那么“傻瓜化”的脚手架和代码，让你学会阅读、理解和改造一份中大型代码库
通过从创意到上线的完整闭环，让你体验真实产品从 0 到 1 的完整过程

短期来看，这种训练确实比较折磨人；但从长期来看，它会极大提高你在求职和职业发展中的竞争力：你会更能扛事儿，更能在不确定环境中找到突破口，也更有能力把 AI 变成真正落地的产品，而不是停留在“玩玩 Demo”阶段。

提问的艺术：AI 时代的必备技能#

在 AI 时代，提问也属于一种 “基本功”。同一份代码、同一个报错，你怎么提问，几乎决定了 AI 能给出怎样的答案：是泛泛而谈，还是一步一步给出可落地的改法。

养成好习惯：把“向 AI 提问”当成日常开发流程的一部分：遇到不懂、卡住的问题就立刻问。

为什么这是必备技能？#

现实很少有完整文档：更多时候你面对的是不清晰的需求、半成品代码、零散的错误信息
AI 是你随身的导师 + 同事：会提问的人，能把它变成“高质量的结对编程”
能力上限由沟通决定：你越能提供关键信息、越能约束输出格式，答案越可用

常见误区：只问一句“为啥报错？”通常只能得到一堆猜测。把上下文补齐，才会得到可执行的方案。

如何把信息"喂给"AI：截图 vs 复制粘贴#

两种方式都可以，但用途不同：

方式	适用场景	关键要求
复制粘贴	报错堆栈、日志、代码、配置、API 返回	尽量完整，不要只截一行关键字
截图	UI 布局问题、交互异常、工具界面找不到按钮	截全屏 + 标注重点区域，最好配一句文字说明

⚠️ 重要前提

并非所有 AI 都支持图片输入。截图沟通需要 AI 具备多模态能力（即能够理解和分析图片）。目前支持图片输入的 AI 包括：Claude (Anthropic)、GPT-4V/GPT-4o (OpenAI)、Gemini (Google)、以及部分国产大模型如通义千问、文心一言等。

如果你使用的 AI 不支持图片输入，截图将无法被识别，此时请改用复制粘贴文字的方式沟通。

让 AI “解释得很好”的提示词技巧#

如果你不是只要答案，而是要“学会”答案。使用类似下面指令能显著提升解释质量：

学习型提问示例

“请先用 5 句话讲清楚这个概念，再给几个问题提问我验证我理解对了没。”
”请你详细解释一下这个报错信息，我不理解为什么会报错。”

开始接入 Crazyrouter#

如果你准备把 Claude Code、国产模型或自己的应用统一接入 Crazyrouter，可以按这个顺序推进：

到 Crazyrouter 控制台创建一个专用 API Token，并按项目或团队单独管理权限。
Claude Code 使用根域名：https://cn.crazyrouter.com；OpenAI 兼容 SDK 使用：https://cn.crazyrouter.com/v1。
需要自动检查环境或快速写入配置时，使用 Crazyrouter Claude Code 一键配置脚本。
调试失败时先看控制台日志，再核对 API Endpoint 说明，重点检查 Base URL 是否多写了 /v1。

需要评估模型成本或选择不同模型时，可以先查看 Crazyrouter 价格与模型页，再把常用模型加入 Token 白名单。