AI编程

OpenAI Codex CLI 是一个强大的终端 AI 编程助手，但它默认只支持 OpenAI 自家的模型。如果你更倾向于使用国内的大模型，比如智谱 AI 的 GLM 系列，该怎么办？ codex-glm-proxy 就是解决这个问题的工具——一个轻量级的本地代理，让 Codex CLI 无缝对接 GLM 模型。 它做了什么？ 简单来说，Codex CLI 使用的是 OpenAI 的 Responses API 格式，而智谱 GLM 使用的是 Chat Completions API 格式。两者协议不同，无法直接通信。 codex-glm-proxy 在中间做双向格式转换： Codex CLI ──Responses API──▶ 本地代理 (localhost:18765) ──Chat Completions──▶ GLM API 你不需要改 Codex 的源码，也不需要等官方适配，启动代理、改个配置文件就行。 核心特性 流式响应：实时 SSE 流式输出，打字效果和 OpenAI 原生体验一致 工具调用：完整支持 apply_patch、exec 等 Codex 全部工具，AI 可以直接帮你改代码、跑命令 多轮对话：完整保持上下文，支持连续追问和迭代 连接池复用：内置 TCP+TLS 连接池，多实例并发时性能更好 单文件无依赖：整个代理就一个 proxy.py，纯 Python 标准库，不用 pip install 任何东西 支持哪些模型？ 代理支持智谱 GLM 全系列 Coding 模型： ...

一、问题：代码量大，AI 上下文装不下 当项目代码量很大时，Claude Code 直接从头到尾阅读代码很容易超过上下文窗口限制。解决方案是让 Claude Code 通过 LSP（Language Server Protocol） 精准定位代码，而不是全文阅读。 有无 LSP 的区别 无 LSP 有 LSP（clangd） 以文本形式解析代码，用 Grep 模糊搜索 直接调用语言服务器，获取精确语法结构 查找引用/定义需反复搜索，Token 消耗高 单次查询到位，Token 消耗降低 40%+ 不理解类型信息 能获取类型签名、跨文件引用 没有 LSP，Claude Code 是"聪明的文本搜索"；有了 LSP，才具备 IDE 级别的代码理解能力。 二、clangd 是什么 clangd 是 LLVM/Clang 项目提供的 C/C++ 语言服务器，它能： 精确的代码补全（比 VS 原生 IntelliSense 在复杂模板代码中更准） 跨文件的符号查找（定义、引用、调用关系） 实时诊断（类型错误、未使用变量等） 代码导航（跳转到定义、查找所有引用） clangd 的局限 clangd 不是实时分析的，它依赖一个 compile_commands.json 文件来了解每个文件的编译参数（包含路径、宏定义、编译选项等）。没有这个文件，clangd 就无法正确工作。 三、轻量方案：手动创建 .clangd 配置文件 如果你的项目结构比较简单，或者不想安装额外工具生成 compile_commands.json，可以手动创建一个 .clangd 配置文件来告诉 clangd 需要检索的包含目录。 在项目根目录创建 .clangd 文件（YAML 格式）： ...