Jun 22, 2026
AIコーディングツールをインストール、設定、実行できませんか？EchoBirdが導入のハードルを下げます
EchoBirdガイド：AIエージェントのインストール、モデルの設定、ローカルLLMのデプロイ
Aprenda a instalar o Claude Code no WSL ou Linux, encaminhá-lo pelo endpoint compatível com Anthropic da DeepSeek, verificar a conexão e cor...
Capa de Claude Code com DeepSeek
Esse é o ponto central por trás do tutorial original e, sinceramente, resolve exatamente o problema que muitos desenvolvedores continuam encontrando: o Claude Code instala corretamente, mas a primeira sessão real falha por causa de acesso regional, roteamento de endpoint ou configuração de modelo.
Então, em vez de transformar isso em uma visão geral vaga sobre “ferramentas de programação com IA”, vamos manter a abordagem prática. Faremos quatro coisas:
Instalar o Claude Code no WSL ou Linux
Roteá-lo por meio da DeepSeek
Corrigir os erros comuns que geralmente aparecem primeiro
Fluxo de configuração do Claude Code e DeepSeek
No papel, o Claude Code é apenas mais um assistente de programação baseado em terminal. Na prática, o que o torna útil é que ele consegue ler seu repositório, executar comandos, inspecionar arquivos e permanecer dentro de um fluxo de desenvolvimento real, em vez de agir como uma caixa de chat que por acaso conhece um pouco de código.
O atrito começa quando a conectividade começa a falhar.
Para desenvolvedores que trabalham em ambientes de rede restritos, a rota padrão oficial pode se tornar o verdadeiro bloqueio. É por isso que a abordagem com a DeepSeek é atraente: você mantém o fluxo de trabalho do Claude Code, mas troca o caminho de backend para um endpoint compatível com Anthropic disponibilizado pela DeepSeek.
É também aqui que o guia se torna mais útil do que uma publicação aleatória de “copie estes comandos”. A diferença entre uma configuração que parece correta e uma que realmente funciona geralmente se resume a:
quais variáveis de ambiente você define
onde você as persiste
qual nome de modelo você usa
se você testa o endpoint antes de iniciar o claude
O artigo de origem usa o caminho de instalação baseado em npm, e isso ainda funciona bem quando você já tem o Node pronto no WSL ou Linux.
Se sua rede estiver instável, primeiro mude para o registro oficial do npm, instale o Claude Code globalmente e depois volte para o espelho que você costuma usar:
# Mudar para o registro oficial do npm
npm config set registry https://registry.npmjs.org
# Instalar o Claude Code globalmente
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# Voltar para o espelho de sua preferência
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
Se sua rede estiver funcionando bem, a versão curta é suficiente:
Depois, confirme a instalação:
claude --version
Se você receber um número de versão, a própria CLI foi instalada corretamente. Isso não significa que o endpoint do modelo já esteja pronto, mas significa que a etapa de instalação local foi concluída.
A documentação atual da Anthropic também recomenda um instalador nativo para macOS, Linux e WSL:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Essa é hoje a rota mais “oficial”, mas para desenvolvedores que já usam ferramentas baseadas em Node dentro do WSL, o caminho via npm ainda é perfeitamente razoável e se encaixa bem no fluxo de trabalho do artigo original.
A publicação original aponta um incômodo bem real: às vezes você tenta editar a configuração local do Claude Code e imediatamente esbarra em um problema de permissões.
Se o vim ou outro editor não conseguir gravar em ~/.claude, corrija primeiro a propriedade e as permissões:
mkdir -p ~/.claude
chown -R "$USER":"$USER" ~/.claude
Isso não é glamoroso, mas economiza tempo. Um número surpreendente de “problemas de configuração do Claude Code” é, na verdade, problema de permissões de arquivo.
Há duas formas sensatas de fazer isso:
variáveis de ambiente temporárias no shell
um ~/.claude/settings.json persistente
O artigo de origem usa a segunda abordagem e, para uso recorrente, acho que essa é a melhor configuração para o dia a dia.
Abra o arquivo de configurações:
vim ~/.claude/settings.json
Em seguida, cole uma configuração mínima funcional como esta:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-deepseek-api-key",
"ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-flash",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-flash"
}
}
Isso reflete a ideia do guia de origem: simples, persistente e suficiente para começar.
A documentação oficial da DeepSeek para integração com o Claude Code agora mostra uma configuração mais rica, com padrões separados para Opus, Sonnet, Haiku, subagentes e nível de esforço. Se quiser uma configuração mais completa, use isto:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-deepseek-api-key",
"ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-flash",
"CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
}
}
A regra simples é esta:
Use deepseek-v4-flash se quiser menor custo e programação diária mais rápida
Use deepseek-v4-pro[1m] se quiser raciocínio mais forte e trabalho mais pesado com contexto longo
Se quiser apenas que a primeira configuração funcione, comece com Flash. Quando o pipeline estiver estável, pode mudar para Pro para tarefas mais difíceis.
Este passo é opcional em teoria, mas na vida real evita que tenha de adivinhar.
Antes de iniciar a CLI, aceda diretamente ao endpoint compatível com Anthropic da DeepSeek:
curl -X POST https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-deepseek-api-key" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"max_tokens": 10,
"messages": [
{
"content": "test"
}
]
}'
Se receber uma resposta JSON normal, o seu endpoint e a sua chave estão ativos.
Isto é importante porque separa duas classes de falhas:
Problemas de encaminhamento da API
Problemas da CLI do Claude Code
Quando a instalação e o teste do endpoint forem bem-sucedidos, inicie o Claude Code normalmente:
claude
Nesse ponto, a experiência deve parecer praticamente normal do lado da CLI. A principal diferença é simplesmente que o tráfego do modelo agora é encaminhado pela interface compatível com Anthropic da DeepSeek.
Isto geralmente não é um problema do Claude. É um problema de permissões do sistema de ficheiros.
Correção:
mkdir -p ~/.claude
chown -R "$USER":"$USER" ~/.claude
chmod -R 755 ~/.claude
Isto geralmente significa que o Claude Code ainda está a tentar usar a rota padrão, ou que a configuração do endpoint está errada.
Verifique se:
ANTHROPIC_BASE_URL é exatamente `https：//api.deepseek.com/anthropic`
o seu ficheiro de configuração é JSON válido
não guardou acidentalmente o ficheiro no caminho errado
Isto é quase sempre uma destas situações:
a chave da API está errada
a chave foi copiada com espaços ou aspas extras
a conta DeepSeek tem um problema de faturação ou saldo
Não complique este caso. 401 geralmente é um problema de chave, não um problema de modelo.
Isto costuma ser um erro no nome do modelo ou no caminho.
Comece por verificar:
caminho do endpoint：https://api.deepseek.com/anthropic
caminho da solicitação para teste：/v1/messages
string do modelo：deepseek-v4-flash ou deepseek-v4-pro[1m]
Se digitou um nome de modelo antigo ou malformado, a solicitação pode falhar mesmo que todo o resto esteja correto.
A forma mais útil de pensar nisto não é “estou a hackear o Claude Code”.
É mais próximo disto:
O Claude Code é o fluxo de trabalho de frontend. A DeepSeek é a rota do modelo de backend.
Quando vê as coisas desta forma, a configuração torna-se mais fácil de depurar:
se claude --version falhar, é um problema de instalação
se o teste com curl falhar, é um problema de rota da API ou autenticação
se ambos forem bem-sucedidos mas a sessão continuar a falhar, é um problema de configuração do lado do Claude
Essa separação por si só pode poupar muito ensaio e erro inútil.
Vale a pena destacar isto porque o ecossistema continua a evoluir.
O tutorial original foca-se numa configuração mínima funcional e usa settings.json juntamente com deepseek-v4-flash, o que ainda é útil. Mas a documentação oficial mais recente adiciona alguns detalhes que tornam o panorama geral mais claro:
O Claude Code agora tem um instalador nativo oficial na documentação da Anthropic
O DeepSeek tem um guia explícito de integração com o Claude Code
O DeepSeek documenta o mapeamento de modelos para famílias de modelos no estilo Claude
o conjunto completo recomendado de variáveis de ambiente é mais amplo do que snippets antigos da comunidade
Portanto, se você está reescrevendo suas próprias notas de configuração, não congele o guia na primeira configuração que por acaso funcionou uma vez. Mantenha a estrutura, mas atualize os detalhes.
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Então, se sua stack está ficando mais afiada, mas sua distribuição ainda está confusa, esse é o próximo gargalo a corrigir.
O artigo original acerta em um ponto importante: o avanço não é instalar o Claude Code em si, mas tornar todo o caminho utilizável em um fluxo de trabalho WSL/Linux real.
Se você quer o caminho mais curto:
instale o Claude Code
configure o endpoint compatível com Anthropic do DeepSeek
armazene sua chave com segurança
teste a API primeiro
depois execute claude
Esse é o jogo inteiro.
E se algo quebrar, não entre em pânico nem reinstale tudo. Na maioria dos casos, o problema é apenas uma destas quatro coisas: permissões, caminho do endpoint, chave de API ou nome do modelo.
Guia de integração do DeepSeek com o Claude Code
Guia da API Anthropic do DeepSeek
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