Panduan Membina Kemahiran GLM5 Percuma dengan Keupayaan Claude/Codex

GLM-5 ialah model MoE terkini daripada Zhipu, dengan jumlah parameter 744B (aktif 40B), peningkatan ketara daripada GLM-4.5 dengan 355B, dan data pra-latihan meningkat kepada 28.5T token. Direka khusus untuk kejuruteraan sistem kompleks dan tugas ejen jangka panjang, ia cemerlang dalam pengekodan dan aliran kerja Agentic.

Awan Ollama kini menyokong glm-5:cloud, dengan tetingkap konteks sehingga 198K, kelajuan pantas dan permulaan percuma (kapasiti telah dioptimumkan, terdapat had kadar sementara pada peringkat awal, tetapi kini telah ditingkatkan).

Sekarang saya akan mengajar anda cara mendapatkan GLM-5 + pembinaan kemahiran secara percuma

Langkah 1: Pasang Ollama dan Tarik GLM-5

Muat turun Ollama terkini (https://ollama.com/download), pastikan versi menyokong model awan.

Log masuk ke akaun Ollama (mesti, untuk menggunakan model awan)

Tarik model

ollama pull glm-5:cloud atau terus

ollama run glm-5:cloud Kali pertama anda menjalankannya, anda akan digesa untuk membenarkan penggunaan awan, hanya bersetuju. Selepas berjaya, anda boleh terus berdialog dengan GLM-5 dalam terminal.

Versi percuma mempunyai had kadar, sesuai untuk ujian/kegunaan harian; untuk penggunaan frekuensi tinggi, anda boleh menaik taraf kepada pelan berbayar.

Langkah 2: Jambatan Satu Klik ke Persekitaran Kemahiran Claude/Codex

Ollama launch membolehkan GLM-5 menjadi otak belakang untuk alatan ini dengan lancar:

Kod Claude

ollama launch claude --model glm-5:cloud atau konfigurasi manual

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Mesti Kosong kemudian mulakan

claude --model glm-5:cloud Jika berjaya, anda akan melihat antara muka alu-aluan seperti berikut:

✦ Claude Code v2.1.xModel: glm-5:cloudContext: 198KWelcome back!Codex

ollama launch codex --model glm-5:cloudOpenClaw

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

Langkah 3: Bina Kemahiran dengan Cekap dalam 5 Langkah

Kemahiran ialah folder, fail teras ialah SKILL.md, menggunakan format Markdown + metadata hadapan YAML. Direktori pilihan lain:

• scripts/: menyimpan skrip boleh laku (Python, Bash, dll.).

• references/: dokumen rujukan, fail templat, Claude boleh memuatkan mengikut keperluan.

• assets/: ikon, fon dan sumber lain.

Prinsip Reka Bentuk (Kunci Kecekapan):

• Pendedahan Progresif: YAML hanya mengandungi penerangan teras (membolehkan Claude menilai dengan cepat sama ada ia sesuai), kandungan utama diletakkan dalam teks MD, dan fail tambahan dimuatkan mengikut keperluan. Elakkan letupan konteks.

• Kebolehgabungan: Kemahiran harus serasi dengan kemahiran lain, jangan anggap monopoli.

• Kebolehpindahan: Kemahiran boleh digunakan secara universal dalam Claude Web, Claude Code dan API.

• Integrasi MCP (Pilihan): Jika terdapat pelayan MCP (Managed Claude Platform), panggilan alat kemahiran boleh dipertingkatkan (seperti akses API).

Petua Cekap: Mulakan dengan kes penggunaan yang mudah. Pilih 2-3 tugas pengaturcaraan yang anda ulangi setiap hari (seperti "menjana templat REST API" atau "menyahpepijat ralat Python"), dan elakkan membina kemahiran yang kompleks pada mulanya.

Gunakan Kod Claude itu sendiri untuk membantu membina (teknik meta-kemahiran: biarkan Claude membantu anda menjana rangka kerja kemahiran). Jalankan claude --model claude-4-opus (atau GLM5) dalam terminal, kemudian bina secara perbualan.

1. Rancang Kes Penggunaan dan Struktur

• Jelas Matlamat: Contohnya, "Cipta kemahiran untuk membantu menjana seni bina Python Flask API yang cekap, termasuk laluan, pengendalian ralat dan templat ujian."

• Gunakan Kod Claude untuk sumbang saran: Masukkan /plan atau terus katakan "Bantu saya merancang kemahiran penjanaan Flask API, termasuk struktur YAML dan MD." Claude akan mengeluarkan draf.

• Teknik Cekap: Nyatakan "Pastikan ringkas, YAML < 200 perkataan, MD < 1000 perkataan". Rekod keputusan penting, seperti parameter input (cth., senarai titik akhir API) dan format output (fail JSON atau kod).

2. Cipta Folder Kemahiran

• Cipta folder baharu di bawah ~/.claude/skills/ (laluan lalai), seperti flask-api-generator.

• Cipta SKILL.md, tambahkan hadapan YAML:

---name: Flask API Generatordescription: Generates complete Flask API structures with routes, error handling, and tests.version: 1.0author: Your Nametriggers: ["flask api", "generate rest api", "python web app"]dependencies: ["flask", "pytest"] # Pilihan, Claude akan menyemak persekitaran---- Teknik Cekap: Gunakan perkataan pencetus (triggers) untuk membolehkan Claude menemui kemahiran secara automatik. Elakkan penerangan umum, fokus pada senario khusus.

3. Tulis Arahan Teras (Teks MD)

• Tulis langkah terperinci selepas YAML:

`## Langkah 1. Tanya pengguna untuk spesifikasi API: titik akhir, kaedah, parameter.2. Jana app.py: mengandungi aplikasi Flask, laluan dan pengendalian ralat asas.3. Jana tests.py: ujian unit menggunakan pytest.4. Fail output: simpan ke direktori semasa menggunakan arahan /write_file.

Contoh input- Pengguna: Jana API pengurusan pengguna, termasuk GET /users dan POST /users.

Amalan Terbaik- Sentiasa gunakan petua jenis dan docstrings.- Utamakan keselamatan: tambahkan pengesahan input.`- Tambahkan contoh skrip: Letakkan generate_routes.py di bawah scripts/, Claude boleh memanggil.

• Teknik Cekap: Gunakan langkah bernombor + contoh. Semasa menguji, biarkan Claude "mensimulasikan pelaksanaan": katakan "gunakan kemahiran ini untuk mengendalikan tugas contoh", dan ulangi untuk mengoptimumkan.

4. Tambahkan Komponen Pilihan

• **Skrip: seperti skrip Python untuk mengautomasikan beberapa logik (cth., menggunakan Jinja2 untuk menjana templat). Claude boleh melaksanakan melalui /run_script. **

• Fail rujukan: Letakkan references/best_practices.md, menerangkan spesifikasi keselamatan Flask.

• Aset: seperti fail templat assets/base_app.py.jinja.

• Teknik Cekap: Hanya tambahkan item yang diperlukan. 80% kemahiran hanya memerlukan SKILL.md. Pengguna MCP boleh menyepadukan alatan luaran (seperti sambungan pangkalan data).

5. Uji dan Ulang

• Muatkan kemahiran: Masukkan /load_skill flask-api-generator dalam Kod Claude atau biarkan ia menemui secara automatik.

• Uji: Masukkan tugas pencetus, perhatikan output. Semak penggunaan konteks (gunakan /context untuk melihat sama ada ia terlebih muat).

• Ulang: Jika gagal, gunakan pemikiran "Heal Skill" (teknik komuniti): analisis ralat, kemas kini MD (seperti menambahkan langkah "mengendalikan pergantungan yang hilang").

• Teknik Cekap: Gunakan ujian perbualan berbilang pusingan. Rekod log: /log on untuk menangkap interaksi, mudah untuk menyahpepijat.