前言
随着 AI 编程工具的持续演进，Claude Code 凭借其出色的代码理解与多轮交互能力，成为许多开发者的选择。不过，由于其部署门槛较高、访问存在限制，实际使用过程中仍有一定障碍。
与此同时，国内开源社区推出了性能强劲的 MoE 架构大模型 Kimi K2。本文将介绍如何结合 Kimi K2 与开源 Claude CodeUI 工具，在本地构建低门槛、高效率的 AI 编程助手，支持 Mac/Linux 一键安装，提升开发效率。
一、Kimi K2：基于 MoE 架构的国产开源大模型
Kimi K2 是一款基于 MoE（Mixture of Experts）架构的千亿级参数模型，在推理、编程等任务中表现出色，具备出色的 Agent 能力，已在多个测评任务中获得优异成绩。
关键能力
128K 上下文支持：适用于代码项目、多轮交互、长任务流处理；
编程任务表现优异：在 LiveCodeBench、SWE-Bench 等多个测评中得分领先；
原生 Agent 能力：支持任务拆解与工具调用，具备较强的实用扩展性。
二、结合 Claude CodeUI 打造本地 AI 编程助手
Claude Code 是近年来热门的代码生成与工具控制 AI，但其使用需依赖特定环境或商业接口。开源项目 Claude CodeUI 结合本地部署和 Kimi K2 模型，提供了轻量、交互性强的编程助手解决方案。
项目功能包括：
- 可本地运行，支持终端和 Web 界面
- 模型调用接口兼容 Claude 协议，支持 API Key 直连
- 简洁的 UI 操作界面，便于上手使用
三、使用体验与功能亮点
功能优化
- 移动端适配：界面兼容触摸设备；
- 交互式开发体验：支持代码高亮、编辑与终端集成；
- 多模型兼容性：支持 Kimi K2 等多种 Claude 兼容模型调用；
- Git 与会话管理支持：内置 Git 操作模块与会话恢复功能。
主要功能界面展示
交互式聊天和代码编辑：
设置 API Key：
四、部署步骤
以下示例适用于 macOS / Linux 用户
安装命令
npm install -g lanyuncodingui@latest
lanyuncodingui
首次启动后创建本地账号（仅本地保存，无需联网），进入系统界面。
五、总结
通过结合开源模型 Kimi K2 与 Claude CodeUI 项目，开发者可在本地部署一套可视化的 AI 编程辅助工具，既保障了数据隐私，也降低了使用门槛。随着国内大模型能力持续增强，本地部署方案正成为 AI 应用落地的有效补充方式，未来也有望支持更多高性能模型和实际开发场景。
附录
Claude CodeUI 开源项目地址（GitHub）：
https://github.com/LanyunAI-labs/lanyuncodingUI
Kimi K2 模型体验地址：
https://maas.lanyun.net/#/model/modelSquare
API Key 设置页面：
https://maas.lanyun.net/#/system/apikey