Hack on Nekonull's Garden

让 Claude Code 使用 tmux/screen 执行交互式操作

Wed, 13 Aug 2025 00:45:01 +0800

起因是逛 YouTube 时看到了 Armin Ronacher 的这两个视频：

看起来很酷炫，但实际上原理很简单：screen/tmux 都支持通过命令行传递输入并返回当前正在展示的内容，只需要写个文档让 Claude Code 用就好了（见文末）。

Screen: -X stuff 输入，-X hardcopy 输出
Tmux: send-keys 输入，capture-pane 输出

甚至还可以 attach 上去看看在做什么。

Screen: screen -r ${session_name} (Ctrl+A D 释放)
Tmux: tmux attach-session -t ${session_name} (Ctrl+B D 释放)

两者相比，tmux 似乎更好一些，因为 screen 只能输出到文件，llm 还需要再 read 一次；tmux 的输出直接在 stdout，不用多绕一道。

这是一个 GIF 示例，展示了 Claude Code 在 tmux 中使用 gdb 解决经典的 bomb lab 问题。（加速 10x）

这只是一个通用能力的展示；如果你真的想要用 gdb，可能 mcp-gdb 是更好的选择。

完整 prompt：

# Debugging Guide for AI Agents
This guide provides instructions for debugging using `gdb` within terminal multiplexers. It covers two options: `screen` and `tmux`. Use these multiplexers to run a command in a detached session, allowing for input sending, output capturing, and session management. Sessions are named using `${session_name}` for consistency.
Sessions can be started with a specific command (e.g., `gdb`) or empty, with commands sent later. Examples assume a session running `gdb`.
## Using Screen
- **Starting the Session**: Start a detached `screen` session named `${session_name}`. Use flags like `-S` (session name), `-d` (detach), and `-m` (create even if detached). The `${command}` can be `gdb [optional-program]` or any other command.
```bash
screen -S ${session_name} -d -m ${command}
# Example: screen -S my-debug-session -d -m gdb my_program
# Example: screen -S my-shell-session -d -m bash
```
- **Sending Input**: Send strings or commands into the session using the `stuff` command. Use `$'\n'` for newlines.
```bash
screen -S ${session_name} -X stuff $'${input_string}\n'
# Example: screen -S my-debug-session -X stuff $'run < /usr/share/dict/words\n'
# Example: screen -S my-shell-session -X stuff $'ls -l\n'
```
- **Reading Output**: Screen does not output directly to stdout, so use a workaround: Capture the session output to a text file using `-X hardcopy`, then read the file.
```bash
screen -S ${session_name} -X hardcopy tmp_screen_out.txt
cat tmp_screen_out.txt
```
- **Closing the Session**: When debugging is finished, quit the session.
```bash
screen -S ${session_name} -X quit
```
## Using Tmux
- **Starting the Session**: Start a detached `tmux` session named `${session_name}`. Use `new-session` with `-s` (session name) and `-d` (detach). The `${command}` can be `gdb [optional-program]` or any other command.
```bash
tmux new-session -s ${session_name} -d ${command}
# Example: tmux new-session -s my-debug-session -d gdb my_program
# Example: tmux new-session -s my-shell-session -d bash
```
- **Sending Input**: Send strings or commands into the session using `send-keys`. Use `C-m` for Enter (newline).
```bash
tmux send-keys -t ${session_name} '${input_string}' C-m
# Example: tmux send-keys -t my-debug-session 'run < /usr/share/dict/words' C-m
# Example: tmux send-keys -t my-shell-session 'pwd' C-m
```
- **Reading Output**: Capture the pane output directly to stdout using `capture-pane` with `-p`.
```bash
tmux capture-pane -t ${session_name} -p
```
- **Closing the Session**: When debugging is finished, kill the session.
```bash
tmux kill-session -t ${session_name}
```
```

让 Claude Code 使用其他模型

Sun, 22 Jun 2025 19:43:02 +0800

最近在尝试各类 agent 项目，大部分都支持使用任何 OpenAI 兼容 API 格式的模型提供商，但是作为这个流派最著名的 Claude Code 却只能用自家模型。自家模型其实也不错，但是对我这种无法在生产环境使用，只是用来自己探索和 side project 的场景下太贵了。搜了下似乎没有人介绍过如何让 Claude Code 和非官方模型配合使用，于是决定记录下。

这一方法的核心是 Claude Bridge 这个项目。实现上，和任何计算机科学问题的解决方式一样，加了一个中间层。具体而言，是 patch 了 node 的 fetch 方法，拦截所有向 Anthropic 官方的请求，转换成标准的 OpenAI 格式（其实是作者自己的一个统一 format），调用指定的提供商，在流式响应的时候再转换回 Claude 的 SSE 格式。

安装依赖

# 官方的 claude-code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# claude-bridge
npm install -g @mariozechner/claude-bridge

准备 API Key 提供脚本

这一步参考了 Claude Code 的一个 issue How can I use my API key without signing in?，以及这篇文章 Setting up Claude-Code with API Key。

本步骤解决的问题是，Claude Code 默认情况下只能以 Claude 账号的形式登录（重定向到官方登录页），但不能在不登入账号的情况下直接使用 API Key 发起请求。然而实际上有办法绕过这一限制，只需要创建一个 apiKeyHelper 即可。

首先在 ~/.claude/settings.json 中增加如下内容。（文件没有的话可以先创建）

{
 "apiKeyHelper": "~/.claude/anthropic_key.sh"
}

然后创建 ~/.claude/anthropic_key.sh，填入如下内容：

echo "sk_your_anthropic_api_key"

（因为我们会用第三方模型提供商，所以这里可以随便填写）

最后给让这个 shell 脚本可执行。

chmod +x ~/.claude/anthropic_key.sh

运行 Claude Code

用目标提供商和模型替换命令中的参数即可。第一个 openai 参数是提供商格式，也可以换成 gemini 等。详情请参考 Claude Bridge 的 readme 文件。

claude-bridge openai {{model_name}} --baseURL {{base_url}} --apiKey {{api_key}}

当然这一方法也不是万能的，有一些已知限制：

token 计数不准
不能输入图片
网络搜索/fetch 不可用
thinking/reasoning 部分可能无法被正常解析

（之后可能会写一篇文章对比不同的 agent，但是得看有没有时间了…）

构造能匹配所有 emoji 的正则表达式

Mon, 13 Dec 2021 16:50:43 +0300

在研究一个 CSS 定制 Emoji 字体问题的时候，看到了一个 RegEx，可以匹配所有的 Emoji（至 2018 年版本），也给出了相应的测试例子，见此：Regex to match all emoji - Regex Tester/Debugger

(\u00a9|\u00ae|[\u2000-\u3300]|\ud83c[\ud000-\udfff]|\ud83d[\ud000-\udfff]|\ud83e[\ud000-\udfff])

看完之后我半信半疑，因为这个 RegEx 太简单了，于是手动转换成了对应的 Unicode codepoint 范围检查了一下，结果发现的确有问题：这个 RegEx 的匹配范围太大了，忽略 Copyright 和 Registered 符号（u+00a9, u+00ae），剩下的区间分别是 [u+2000, u+3300] 和 [u+1f000, u+1fbff]。后者还算合理，查 Wikipedia 上 Unicode 平面映射，基本上也就是新增 Emoji 的对应 codepoint；然而前一个区间就太过广泛了，甚至连日文平假名、片假名都会被匹配上。（不过的确覆盖了几乎完全的 Emoji codepoint，虽然有些类似于 Selector 之类的边角没覆盖到）

那么怎么做一个能精确匹配 Emoji 的 RegEx 呢？思路很简单，首先从 Unicode 官网获取 Full Emoji List，解析其中所有属于 Emoji 的 codepoint，排序，最后把相邻的 codepoint 合并成一个 range。然而说起来容易做起来难，RegEx 的视角中，字符是 UTF-16 的（如果要用 \uabcd 的形式的话），因此需要把高于 u+ffff 的 codepoint 用代理对的方式表示。

最后结果如下：(测试地址：regex101 ）

(\u00a9|\u00ae|\u203c|\u2049|\u20e3|\u2122|\u2139|[\u2194-\u2199]|[\u21a9-\u21aa]|[\u231a-\u231b]|\u2328|\u23cf|[\u23e9-\u23f3]|[\u23f8-\u23fa]|\u24c2|[\u25aa-\u25ab]|\u25b6|\u25c0|[\u25fb-\u25fe]|[\u2600-\u2604]|\u260e|\u2611|[\u2614-\u2615]|\u2618|\u261d|\u2620|[\u2622-\u2623]|\u2626|\u262a|[\u262e-\u262f]|[\u2638-\u263a]|\u2640|\u2642|[\u2648-\u2653]|[\u265f-\u2660]|\u2663|[\u2665-\u2666]|\u2668|\u267b|[\u267e-\u267f]|[\u2692-\u2697]|\u2699|[\u269b-\u269c]|[\u26a0-\u26a1]|\u26a7|[\u26aa-\u26ab]|[\u26b0-\u26b1]|[\u26bd-\u26be]|[\u26c4-\u26c5]|\u26c8|[\u26ce-\u26cf]|\u26d1|[\u26d3-\u26d4]|[\u26e9-\u26ea]|[\u26f0-\u26f5]|[\u26f7-\u26fa]|\u26fd|\u2702|\u2705|[\u2708-\u270d]|\u270f|\u2712|\u2714|\u2716|\u271d|\u2721|\u2728|[\u2733-\u2734]|\u2744|\u2747|\u274c|\u274e|[\u2753-\u2755]|\u2757|[\u2763-\u2764]|[\u2795-\u2797]|\u27a1|\u27b0|\u27bf|[\u2934-\u2935]|[\u2b05-\u2b07]|[\u2b1b-\u2b1c]|\u2b50|\u2b55|\u3030|\u303d|\u3297|\u3299)|(\ud83c(\udc04|\udccf|[\udd70-\udd71]|[\udd7e-\udd7f]|\udd8e|[\udd91-\udd9a]|[\udde6-\uddff]|[\ude01-\ude02]|\ude1a|\ude2f|[\ude32-\ude3a]|[\ude50-\ude51]|[\udf00-\udf21]|[\udf24-\udf93]|[\udf96-\udf97]|[\udf99-\udf9b]|[\udf9e-\udff0]|[\udff3-\udff5]))|(\ud83d([\udc00-\udcfd]|[\udcff-\udd3d]|[\udd49-\udd4e]|[\udd50-\udd67]|[\udd6f-\udd70]|[\udd73-\udd7a]|\udd87|[\udd8a-\udd8d]|\udd90|[\udd95-\udd96]|[\udda4-\udda5]|\udda8|[\uddb1-\uddb2]|\uddbc|[\uddc2-\uddc4]|[\uddd1-\uddd3]|[\udddc-\uddde]|\udde1|\udde3|\udde8|\uddef|\uddf3|[\uddfa-\ude4f]|[\ude80-\udec5]|[\udecb-\uded2]|[\uded5-\uded7]|[\udedd-\udee5]|\udee9|[\udeeb-\udeec]|\udef0|[\udef3-\udefc]|[\udfe0-\udfeb]))|(\ud83e([\udd0c-\udd3a]|[\udd3c-\udd45]|[\udd47-\uddff]|[\ude70-\ude74]|[\ude78-\ude7c]|[\ude80-\ude86]|[\ude90-\udeac]|[\udeb0-\udeba]|[\udec0-\udec5]|[\uded0-\uded9]|[\udee0-\udee7]))|(\udb40([\udc62-\udc63]|\udc65|\udc67|\udc6c|\udc6e|[\udc73-\udc74]))

最后的灵魂问题：你真的应该用正则处理 Emoji 吗？

后记：自己造完了轮子之后，才发现已经有人做过这样的工作了，emoji-test-regex-pattern。而且相比我的单字符匹配方式，这个 repo 里的 Regex 可以匹配代表 Emoji 的字符序列（如中国国旗=国旗+中国），更加符合 spec。

调用栈也是栈

Sun, 22 Aug 2021 22:02:00 +0300

又到了秋招的季节，刷题的时候遇到了一道有趣的题，简化如下：

定义一类字符串为 NB 串，每个 NB 串有一个对应的 NB 值
空串是一个 NB 串，且其 NB 值为 1
对一个 NB 串，在其两侧加上括号后依然是一个合法的 NB 串，且其 NB 值为原串 NB 值加 1
对两个 NB 串，将其拼接后依然是一个合法的 NB 串，且其 NB 值为两个原串 NB 值的乘积
问：给定一个已知合法的 NB 串，求其 NB 值

样例

(())() -> 3*2 = 6
(()())() -> 5*2 = 10
()()()(()) -> 2*2*2*3 = 24

看到括号，第一反应当然是用栈。先想了一会有没有只扫描一遍字符串的做法，但是很可惜没想出来。最后想了一个先构造树，再在树上遍历的做法，解答如下。

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;

public class NBString {
 public static void main(String[] args) {
 String s = "(()())()";
 NBNode root = buildTree(s);
 System.out.println(getNode(root) - 1);
 }

 public static NBNode buildTree(String s){
 NBNode root = new NBNode(null);
 char[] chars = s.toCharArray();
 Stack<NBNode> stack = new Stack<>();

 for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
 char c = chars[i];

 if(c=='('){
 NBNode father;
 if(stack.isEmpty()){
 father = root;
 } else {
 father = stack.peek();
 }

 NBNode newNode = new NBNode(father);
 father.child.add(newNode);
 stack.push(newNode);

 } else if (c==')'){
 stack.pop();
 }
 }

 return root;

 }

 public static int getNode(NBNode node){
 if(node==null) return 1;
 int layerProd = 1;
 for (NBNode NBNode : node.child) {
 layerProd *= getNode(NBNode);
 }
 return layerProd + 1;
 }

}

class NBNode {
 NBNode head;
 List<NBNode> child;

 public NBNode(NBNode _head){
 head = _head;
 child = new LinkedList<>();
 }

}

但是如果换个角度来看，其实题目描述的 NB 串，可以被视为是一个简单的类型定义，语法大致如下。然后要做的，就是把输入数据视作代码，构造抽象语法树，然后在语法树上操作得到结果了。

NBString = "" | "(" NBString ")" | NBString NBString

如果 OJ 提供了类似于 Haskell 之类内置支持模式匹配的语言，那么就很简单了：把输入 tokenize，写一个 calc 函数，然后直接按照题目要求写匹配规则和返回值就好了。伪代码如下。

calc :: NBString -> Int
calc = match str
case "": return 1
case "(" sub ")": return 1 + calc sub
case sub1 sub2: return calc sub1 * calc sub 2

然而现实并没有这么美好。但是难道就应该就此放弃吗？未必。实际上编程语言内的调用栈，也是一个栈，或者说语言本身就提供了我们所期望的解析语法树的功能。高人指点之下，可以用以下的 hack 来实现：

def f(x=1):
 return x+1

s = "(()())()"
s = s.replace("(","f(").replace(")f(",")*f(")
print(eval(s))

上文代码所做的，实际上就是把输入串，替换成了一系列函数调用，并添加了符合题目要求的函数体。最后只需要直接调用 Python 内置的 eval，就可以得到正确的答案了。