Rumah >Peranti teknologi >AI >Bermula dengan Kod Claude
Sonnet Claude 3.7 Anthropic dan alat pengekodan bersepadu, Claude Code, merevolusi pembangunan perisian. Model AI yang kuat ini menyelaraskan tugas pengekodan, meningkatkan produktiviti pemaju dan meningkatkan kualiti kod. Artikel ini meneroka keupayaan, tanda aras, dan aplikasi praktikal Claude Code.
Penanda aras prestasi
seni bina claude code: sekilas
Mengakses kod claude
akses baris perintah juga tersedia:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project-directory
Jalankan arahan claude
di terminal anda.
Lengkapkan proses OAuth satu kali menggunakan akaun konsol antropik anda. Pastikan pengebilan aktif di console.anthropic.com.
Dokumentasi dan sumber yang komprehensif boleh didapati di laman web Anthropic dan repositori GitHub.
mari kita menggambarkan keupayaan Claude Code dengan contoh. Pertimbangkan untuk membina API rehat yang mudah menggunakan python dan fastapi:
"menghasilkan API REST FASTAPI asas di Python dengan titik akhir '/hello' yang mengembalikan ucapan JSON."
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/hello") async def say_hello(): return {"message": "Hello from Claude Code!"} # Run with: uvicorn main:app --reload
Ini menunjukkan penjanaan titik akhir API yang cepat. Kod Claude juga mencadangkan penambahbaikan seperti pengesahan input dan pengoptimuman tindak balas.
Untuk tugas pembelajaran mesin, kod Claude menjana skrip latihan dan mengautomasikan pra -proses data.
"Buat skrip Python menggunakan Sklearn's RandomForestClassifier untuk melatih dataset IRIS. Termasuk pemisahan data, latihan model, dan penilaian ketepatan."
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # Load data iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) # Train model model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluate predictions = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
ini mempamerkan keupayaan kod Claude untuk mempercepat aliran kerja pembelajaran mesin.
Pietro Schirano (@skirano) menyerlahkan keupayaan Claude Code untuk menjana keseluruhan sistem reka bentuk, sementara Ammaar Reshi (@ammaar) menunjukkan membina permainan ular yang dikawal oleh kadar jantung untuk Apple Watch menggunakan hanya beberapa arahan. Ujian kami sendiri mengesahkan keupayaan prototaip cepat Claude Code.
Claude 3.7 Sonnet dan Claude Code mewakili lonjakan yang ketara dalam alat pembangunan berkuasa AI. Penyelesaian Anthropic meningkatkan produktiviti dan pengalaman pemaju dengan menggabungkan automasi agensi dengan penalaran hibrid. Apabila AI berevolusi, alat -alat seperti Claude Code akan menjadi sangat diperlukan untuk pemaju. Terokai kod Claude untuk meningkatkan kecekapan pengekodan anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan Kod Claude. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!