GLM-4.7加持Claude Code：零代码打造出海数字人视频平台实战

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GLM-4.7与Claude Code的强强联手

GLM-4.7的发布不仅仅是一次版本号的更新，它在前端审美、全栈编程能力、Agent智能体能力以及写作情商上都有了质的飞跃。在Lmarena的全球代码盲测排行榜上，它甚至超越了部分顶尖模型，排名世界第六。

而Claude Code作为一款强大的AI编程助手，一直以来都是开发者眼中的神器。然而，原生的Claude官方服务在Token消耗和网络访问上对国内用户存在一定门槛。通过将GLM-4.7接入Claude Code，我们不仅能够享受到媲美Claude官方中文版的流畅体验，还能利用GLM的高性价比优势，进行大规模的“Vibe Coding”（氛围感编程）。

实战案例：打造出海营销数字人平台

为了验证这一组合的威力，我们参考了一个真实的MVP（最小可行性产品）项目开发过程：构建一个一键生成海外营销数字人短视频的平台。

这个产品的逻辑非常清晰，且具有真实的商业价值： 1. 输入：一段口播文案（音频）+ 数字人形象（图片）+ 视频提示词（文字）。 2. 处理：利用GLM-4.7生成文案，通过TTS转语音，配合图像生成模型，最后通过数字人模型（如infiniteTalk）合成。 3. 输出：高质量的数字人营销短视频。

真正的挑战不在于单个模型的效果，而在于如何将这些分散的开源能力整合成一个完整的、工程化的SOP（标准作业程序）。而GLM-4.7 + Claude Code的组合，正是解决这一工程难题的钥匙。

颠覆传统的开发流程：SOP化编程

在这次开发实战中，传统的“上来就写代码”的模式被彻底抛弃。取而代之的是一套以AI为核心的全新工作流。对于不熟悉代码但想尝试开发的读者，这其实是一份极佳的Claude使用指南。

第一步：反AI的深度需求梳理

在项目初期，我们必须通过人脑进行深度的需求构思。页面布局、用户流转、API选择、数据库结构，这些都需要在“第一天”就想清楚。如果你跳过这一步，后续AI生成的代码将面临无休止的返工。

第二步：利用Codex评审与细化需求

将初步的想法交给接入了GLM-4.7的Codex。这里并不是让它写代码，而是让它扮演产品经理和架构师的角色。通过不断的对话，让AI帮你挑毛病、对齐需求。最终，它可以输出一份包含技术架构、接口定义、数据库表结构等九大板块的千行需求文档。

第三步：Claude Code进场与Plan Mode

这是最关键的一步。在Claude国内如何使用受限的情况下，通过配置接入GLM-4.7的Claude Code展现了强大的能力。 1. 初始化：执行 /init，让Claude Code读取并熟悉所有需求文档。 2. 计划模式：开启 Plan Mode，制定详细的开发计划。 3. 执行：确认无误后，AI开始逐个模块编写代码。

与以往模型“修好一个Bug，造出三个新Bug”的崩溃体验不同，GLM-4.7表现出了极强的边界意识。它清楚地知道修改的范围，只在必要的位置进行修复，这让整个开发过程变得可控且令人安心。

技术配置指南：如何连接GLM与Claude Code

对于想要复刻这一过程的开发者，以下是核心的配置方法。这也可以被视为一种高级的Claude教程，教你如何灵活运用API。

接入Claude Code配置 (setting.json):

你需要将Base URL指向兼容的API地址，并填入你的API Key。

通过这种方式，你实际上是在使用Claude Code的交互界面，驱动GLM-4.7的大脑。这对于寻找Claude镜像站或替代方案的用户来说，是一种极具性价比的“曲线救国”方式。当然，如果你希望体验原汁原味的Claude 3.5 Sonnet或Opus模型，访问 Claude镜像站依然是获取原生体验的最佳途径。

结语：AI时代的编程新范式

这次实战证明了，随着GLM-4.7等开源模型的崛起，技术正在被快速平权。现在，代码能力不再是唯一的壁垒，谁能精准捕捉需求、利用AI工具以最低成本跑通流程，谁就是赢家。

无论你是资深程序员，还是不懂代码的创业者，利用好这些工具，你都能将自己的创意转化为现实。如果你在配置过程中遇到困难，或者想直接使用现成的Claude官方能力，不妨关注相关的Claude教程或直接访问 Claude镜像站获取更多资源。

AI编程的时代已经到来，不要停留在观望中，给自己设定一个小目标，动手做出来，答案就在运行的那一刻变得清晰。