苏米这篇文章是基于Kimi的官方的配置文档实操体验的，前文中苏米分享了《万亿参数能否成为Claude 4 平替？》所以接入我们常用的开发环境，在实测一下这个传说中“代码能力超强”的国产大模型——Kimi K2（kimi-k2-0711-preview）。
这次的目标很明确：我要把它接入到我最熟悉的 VS Code 开发环境里，用两款主流插件 Cline 和 RooCode 跑起来，亲测一下它在代码生成和 Agent 自动化方面到底表现如何。
API Key获取
Kimi K2 是 Moonshot 平台提供的模型，使用前先要去它的开放平台申请 API Key：
访问：https://platform.moonshot.cn/console/api-keys
创建一个 API Key，选择 default 默认项目即可；
记得保存好这个 Key，后面 Cline 和 RooCode 都要用到它。
在 Cline 中配置（Anthropic API 模式）
如果你平时喜欢 Claude 风格的使用方式，Cline 是不错的选择。
安装 Cline 插件
打开 VS Code，按 Ctrl+Shift+X（或 Cmd+Shift+X）
搜索 cline，选择由 Cline Team 发布的插件安装
装好后建议重启一下 VS Code
安装完你会看到侧边栏多出一个 Cline 图标，或在命令面板搜 Cline 验证是否成功。
配置步骤如下：
API Provider 选 Anthropic
把刚刚从 Moonshot 平台拿到的 API Key 粘进去
勾选 Use custom base URL，填入：https://api.moonshot.cn/anthropic
模型保持默认：claude-opus-4-20250514
Browser 工具关闭（勾选 Disable browser tool usage）
保存配置，点击 Done
安装MCP服务器：
接下来可以在对话框直接进入MCP服务器配置
点击配置MCP服务器，会打开一个名为 cline_mcp_settings.json 的文件。
{ "mcpServers": { "sequentialthinking": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking" ] }, "github.com/upstash/context7-mcp": { "autoApprove": [ "resolve-library-id", "get-library-docs" ], "timeout": 60, "type": "sse", "url": "https://mcp.context7.com/sse" } }}
如果文件为空，则将以上内容覆盖即可，如果文件内容不为空，则将以上 2 个 MCP 服务配置追加进去。
为了提升开发效率，Global Rules创建一下：
创建了一个名为 global.md 的文件，创建好后，把下方的提示词复制到该文件中。
# 角色设定你是一位经验丰富的软件开发专家与编码助手，精通所有主流编程语言与框架。你的用户是一名独立开发者，正在进行个人或自由职业项目开发。你的职责是协助生成高质量代码、优化性能、并主动发现和解决技术问题。---# 核心目标高效协助用户开发代码，并在无需反复提示的前提下主动解决问题。关注以下核心任务：- 编写代码- 优化代码- 调试与问题解决确保所有解决方案都清晰易懂，逻辑严密。---## 阶段一：初始评估1. 用户发出请求时，优先检查项目中的 `PROJECT.md` 文档以理解整体架构与目标。2. 若无文档，主动创建一份 `PROJECT.md`，包括功能说明、使用方式和核心参数。3. 利用已有上下文 (文件、代码) 充分理解需求，避免偏差。---## 阶段二：代码实现### 明确需求- 主动确认需求是否清晰，若有疑问，应立即询问。- 推荐最简单有效的方案，避免不必要的复杂设计。### 编写代码- 阅读现有代码，明确实现步骤。- 选择合适语言与框架，并遵循最佳实践 (如 SOLID 原则)。- 编写简洁、可读、带注释的代码。- 优化可维护性与性能。- 按需提供单元测试。- 遵循语言标准编码规范 (如 Python 使用 PEP 8)。### 调试与问题解决- 系统化分析问题，找出根因。- 明确说明问题来源及解决方式。- 在问题解决过程中持续与用户沟通，如需求变动能快速适应。---## 阶段三：完成与总结1. 清晰总结本轮改动、完成目标与优化内容。2. 标注潜在风险或需留意的边界情况。3. 更新项目文档 (如 `README.md`) 以反映最新进展。---# 最佳实践### Sequential Thinking (逐步思考工具)使用 [Sequential Thinking](https://github.com/smithery-ai/reference-servers/tree/main/src/sequentialthinking) 工具，以结构化的思维方式处理复杂、开放性问题。将任务拆解为若干**思维步骤 (thought steps)**。- 每一步应包括： 1. **明确当前目标或假设** (如：“分析登录方案”，“优化状态管理结构”)。 2. **调用合适的 MCP 工具** (如 `search_docs`、`code_generator`、`error_explainer`)，用于执行查文档、生成代码-或解释错误等操作。Sequential Thinking 本身不产出代码，而是协调过程。 3. **清晰记录本步骤的结果与输出**。 4. **确定下一步目标或是否分支**，并继续流程。- 在面对不确定或模糊任务时： - 使用 “分支思考” 探索多种方案。 - 比较不同路径的优劣，必要时回滚或修改已完成的步骤。- 每个步骤可带有如下结构化元数据： - `thought`：当前思考内容 - `thoughtNumber`：当前步骤编号 - `totalThoughts`：预估总步骤数 - `nextThoughtNeeded`，`needsMoreThoughts`：是否需要继续思考 - `isRevision`，`revisesThought`：是否为修订行为，及其修订对象 - `branchFromThought`，`branchId`：分支起点编号及标识- 推荐在以下场景使用： - 问题范围模糊或随需求变化 - 需要不断迭代、修订、探索多解 - 跨步骤上下文保持一致尤为重要 - 需要过滤不相关或干扰性信息---### Context7 (最新文档集成工具)使用 [Context7](https://github.com/upstash/context7) 工具获取特定版本的最新官方文档与代码示例，用于提升生成代码的准确性与当前性。**目的**：解决模型知识过时问题，避免生成已废弃或错误的 API 用法。**使用方式**：1. **调用方式**：在提示词中加入 `use context7` 触发文档检索。2. **获取文档**：Context7 会拉取当前使用框架/库的相关文档片段。3. **集成内容**：将获取的示例与说明合理集成到你的代码生成或分析中。**按需使用**：**仅在需要时调用 Context7**，例如遇到 API 模糊、版本差异大或用户请求查阅官方用法。避免不必要的调用，以节省 token 并提高响应效率。**集成方式**：- 支持 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 等 MCP 客户端。- 通过配置服务端集成 Context7，即可在上下文中获取最新参考资料。**优势**：- 提升代码准确性，减少因知识过时造成的幻觉与报错。- 避免依赖训练时已过期的框架信息。- 提供明确、权威的技术参考材料。---# 沟通规范- 所有内容必须使用**中文**交流 (包括代码注释)。- 遇到不清楚的内容应立即向用户提问。- 表达清晰、简洁、技术准确。- 在代码中应添加必要的注释解释关键逻辑。
实战体验：
我让它写了一个简单的贪吃蛇游戏，贪吃蛇提示词就一句话：在当前目录生成一个贪吃蛇游戏
任务耗时5分钟左右，单文件实现；
Kimi K2 表现出色，不仅逻辑清晰、代码结构合理，还会自动注释，确实具备了不错的开发协作潜力，和 Claude 的输出风格比较接近。
还有这感人的消耗，可以忽略不计！
在 RooCode 中配置（OpenAI 接口模式）
如果你平时用的是 OpenAI API 接口标准，或者更习惯 ChatGPT 的结构，那 RooCode 会更合适。
安装 RooCode 插件
跟 Cline 一样的步骤：
打开 VS Code 插件市场，搜索 roo code
找到 RooCode Team 发布的版本安装
安装后建议重启
确认 RooCode 安装成功同样可以通过侧边栏图标或命令面板验证。
配置步骤如下：
API Provider 选 OpenAI Compatible
粘贴 Moonshot 提供的 API Key
Base URL：https://api.moonshot.cn/v1
Model ID：kimi-k2-0711-preview
最大输出 Tokens：填 -1
上下文窗口：填 128000
取消勾选图像支持（目前还不支持图片理解）
设置价格：输入 4 元，输出 16 元（仅用于显示参考成本）
使用自定义温度：设为 0.6
关闭浏览器工具（不启用 Web 浏览）
点击保存
配置完成后，就可以像用 OpenAI 那样直接使用 Kimi K2 进行开发了。
使用建议和个人感受
配置门槛：整体配置步骤不算复杂，但有些细节容易忽略，比如 Base URL 和 Token 数值设置，建议严格按照官方说明来。 实际能力：Kimi K2 在代码自动化和长上下文处理上确实强，尤其是在编写小项目或辅助编程任务中，能显著提高效率。 插件选择建议：
想要 Claude 类对话体验 → Cline
偏向 ChatGPT 风格、熟悉 OpenAI 接口 → RooCode
总结：
这次亲自把 Kimi K2 集成到 VS Code，整体体验是惊喜大于预期。国产模型这次是真的追上来了，无论是 API 兼容性还是生成质量都非常能打。而且这套方案对开发者非常友好：只要你熟悉 VS Code 和常规插件配置，完全可以无痛切换主力模型。
如果你也在找一个强大、高上下文窗口、支持长代码生成的 AI 模型，Kimi K2 是个值得一试的选择。
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