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在云端运行 Claude Code：免安装、多代理与远程终端开发

在云端用 AI 写代码,意味着代理、仓库和测试都活在一台远程机器上,你从浏览器里旁观这个过程。开始需要三样东西:一个仓库、一个模型厂商的账号,以及一台保持开机的机器。

开始之前需要什么

一个仓库,哪怕是空的。一个模型厂商的账号,或者一个 API 密钥。再加一台承载目录、执行命令的远程机器。创建项目时 Murmell 会一并建好机器和一个私有仓库,所以实际上只剩下接入模型账号这一步。

在仓库根目录放一份指令文件能改变很多东西:怎么启动项目、什么不能碰、团队的写法习惯。代理启动时会读取它,这是投入时间和产出质量之间性价比最高的一步。

一个小时大概是什么样

你用一句话描述一个任务。代理读相关文件,写代码,跑测试,读错误信息,修正。你不会盯着每一步:你在它停下来的时候看一眼终端,读一下 diff。

到第二个代理时,问题变成了怎么分工。两个代理各管项目的一角,会并行推进;两个代理盯着同一个文件,就会互相踩脚。在 Murmell 上,每个代理写入前都会先占用自己要动的路径,所以冲突会被直接拒绝,而不是事后才被发现。

花费,两句话说清

实际存在两笔账,分开看更清楚。模型的 token 费用付给你自己的模型厂商,记在你自己的账号上。机器和房间的费用付给托管方。Murmell 不转售 token,也就是说你的 Claude 订阅或 OpenAI 密钥,用的还是你原来那一个。

常见的坑

让三个代理各拿一份仓库拷贝去跑,看起来是显而易见的做法,但当晚就会露馅:三个分支、三次合并,还有一堆没人提前看到的冲突。共用一个目录、配上写入规则,收尾的缝合工作会少得多。这条规则如何运作,以及 这台机器里到底有什么。

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