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Windows WSL2 中安装 Claude Code、Codex 和 Gemini 完全指南
2026-05-02
计算机
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前言
整体架构示意图
准备工作
系统要求
需要的账号和 API 密钥
第一部分：WSL2 环境配置
1.1 启用 WSL2
1.2 安装 WSL2 Linux 内核更新包
1.3 安装 Linux 发行版
1.4 验证 WSL2 安装
1.5 更新 WSL2 中的 Ubuntu 系统
第二部分：安装 Claude Code
2.1 什么是 Claude Code？
2.2 安装前置依赖
2.3 安装 Claude Code CLI
2.4 配置 Claude Code
2.5 验证安装
第三部分：安装 Codex
3.1 什么是 Codex？
3.2 安装 OpenAI CLI
3.3 配置 OpenAI API
3.4 创建 Codex 使用脚本
3.5 测试 Codex
第四部分：安装 Gemini
4.1 什么是 Gemini？
4.2 安装 Google AI SDK
4.3 配置 Gemini API
4.4 创建 Gemini 使用脚本
4.5 测试 Gemini
第五部分：使用 cc-switch 管理 API
5.1 什么是 cc-switch？
5.2 在 Windows 上安装 cc-switch
5.3 配置 cc-switch
5.4 在 WSL2 中使用 cc-switch
5.5 使用 cc-switch 切换模型
5.6 集成到开发工作流
常见问题
Q1: WSL2 启动失败怎么办？
Q2: API 密钥如何安全存储？
Q3: 如何在 WSL2 和 Windows 之间共享文件？
Q4: Claude Code 响应很慢怎么办？
Q5: 如何更新这些工具？
总结
下一步建议
参考资源

前言

随着 AI 辅助编程工具的快速发展，Claude Code、Codex 和 Gemini 已成为开发者提升效率的重要工具。本文将详细介绍如何在 Windows 的 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）环境中安装这些工具，并通过 cc-switch 统一管理多个大模型的 API 接入。

适用人群：

  • Windows 用户
  • 希望在 Linux 环境中使用 AI 编程工具的开发者
  • 需要管理多个 AI 模型 API 的用户

整体架构示意图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Windows 主机                            │
│                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              cc-switch (API 管理工具)               │    │
│  │         统一管理和切换 AI 模型 API                  │    │
│  └────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                          │                                   │
│                          │ 桥接                              │
│  ════════════════════════╪═══════════════════════════════   │
│                          ↓                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                   WSL2 (Ubuntu)                      │   │
│  │                                                      │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────┐ │   │
│  │  │ Claude Code  │  │    Codex     │  │  Gemini  │ │   │
│  │  │   (CLI)      │  │  (OpenAI)    │  │ (Google) │ │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────┘ │   │
│  │         │                  │                │       │   │
│  │         └──────────────────┴────────────────┘       │   │
│  │                          │                           │   │
│  │                   统一 AI 助手接口                   │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ↓
              ┌───────────────────────┐
              │   各 AI 服务提供商     │
              │  Anthropic / OpenAI   │
              │    / Google AI        │
              └───────────────────────┘

准备工作

系统要求

  • 操作系统： Windows 10 版本 2004 及更高版本（内部版本 19041 及更高版本）或 Windows 11
  • 硬件要求：
    • 至少 8GB RAM（推荐 16GB）
    • 至少 20GB 可用磁盘空间
  • 网络要求： 稳定的互联网连接

需要的账号和 API 密钥

  1. Claude API 密钥

  2. OpenAI API 密钥（用于 Codex）

  3. Google AI API 密钥（用于 Gemini）

第一部分：WSL2 环境配置

1.1 启用 WSL2

打开 PowerShell（以管理员身份运行），执行以下命令：

powershell
# 启用 WSL 功能
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

# 启用虚拟机平台
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

重启计算机以使更改生效。

1.2 安装 WSL2 Linux 内核更新包

  1. 下载 WSL2 Linux 内核更新包
  2. 运行下载的安装程序
  3. 安装完成后，打开 PowerShell，设置 WSL2 为默认版本：
powershell
wsl --set-default-version 2

1.3 安装 Linux 发行版

推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS：

powershell
# 查看可用的发行版
wsl --list --online

# 安装 Ubuntu 22.04
wsl --install -d Ubuntu-22.04

安装过程中会要求创建用户名和密码，请妥善保管。

1.4 验证 WSL2 安装

powershell
wsl --list --verbose

确保输出显示 VERSION 为 2。

1.5 更新 WSL2 中的 Ubuntu 系统

进入 WSL2 环境：

bash
wsl

更新系统包：

bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

第二部分：安装 Claude Code

2.1 什么是 Claude Code？

Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手，可以通过 CLI、桌面应用或 IDE 扩展使用。在 WSL2 中，我们主要使用 CLI 版本。

2.2 安装前置依赖

bash
# 安装 Node.js（Claude Code CLI 需要）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs

# 验证安装
node --version
npm --version

2.3 安装 Claude Code CLI

bash
# 使用 npm 全局安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 或使用 npx（无需全局安装）
npx @anthropic-ai/claude-code --version

2.4 配置 Claude Code

创建配置目录：

bash
mkdir -p ~/.claude

配置 API 密钥：

bash
# 方法 1：通过环境变量
echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 方法 2：通过配置文件
cat > ~/.claude/config.json << EOF
{
  "apiKey": "your-api-key-here",
  "model": "claude-sonnet-4-5"
}
EOF

2.5 验证安装

bash
# 测试 Claude Code
claude-code --version

# 或使用 npx
npx @anthropic-ai/claude-code chat "Hello, Claude!"

💡 提示： 如果您计划使用多个 AI 模型，建议先完成第三、四部分的安装，然后跳转到 第五部分：使用 cc-switch 管理 API，通过 cc-switch 统一管理所有 API 密钥和模型切换，这样可以避免重复配置。

第三部分：安装 Codex

3.1 什么是 Codex？

Codex 是 OpenAI 开发的代码生成模型，是 GitHub Copilot 的底层技术。虽然 Codex 模型已被 GPT-4 系列取代，但我们可以通过 OpenAI API 使用类似功能。

3.2 安装 OpenAI CLI

bash
# 安装 Python 和 pip（如果尚未安装）
sudo apt install -y python3 python3-pip

# 安装 OpenAI Python 库
pip3 install openai

# 验证安装
python3 -c "import openai; print(openai.__version__)"

3.3 配置 OpenAI API

bash
# 设置环境变量
echo 'export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3.4 创建 Codex 使用脚本

创建一个简单的 Python 脚本来使用 OpenAI API：

bash
cat > ~/codex-cli.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

def generate_code(prompt):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",  # 或使用 "gpt-3.5-turbo"
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.2
    )
    return response.choices[0].message.content

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: codex-cli.py <prompt>")
        sys.exit(1)
    
    prompt = " ".join(sys.argv[1:])
    result = generate_code(prompt)
    print(result)
EOF

chmod +x ~/codex-cli.py

3.5 测试 Codex

bash
python3 ~/codex-cli.py "Write a Python function to calculate fibonacci numbers"

💡 提示： OpenAI API 配置完成！继续安装 Gemini 后，可以跳转到 第五部分：使用 cc-switch 管理 API，实现多模型的统一管理和快速切换。

第四部分：安装 Gemini

4.1 什么是 Gemini？

Gemini 是 Google 推出的多模态 AI 模型，支持文本、图像、音频等多种输入。

4.2 安装 Google AI SDK

bash
# 安装 Google Generative AI Python 库
pip3 install google-generativeai

# 验证安装
python3 -c "import google.generativeai as genai; print('Gemini SDK installed')"

4.3 配置 Gemini API

bash
# 设置环境变量
echo 'export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4.4 创建 Gemini 使用脚本

bash
cat > ~/gemini-cli.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"))

def generate_response(prompt):
    model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: gemini-cli.py <prompt>")
        sys.exit(1)
    
    prompt = " ".join(sys.argv[1:])
    result = generate_response(prompt)
    print(result)
EOF

chmod +x ~/gemini-cli.py

4.5 测试 Gemini

bash
python3 ~/gemini-cli.py "Explain what is machine learning in simple terms"

💡 提示： 至此，三个 AI 模型都已安装完成！现在进入 第五部分：使用 cc-switch 管理 API，学习如何通过 cc-switch 统一管理这些 API，实现一键切换和便捷调用。

第五部分：使用 cc-switch 管理 API

5.1 什么是 cc-switch？

cc-switch 是一个用于管理多个 AI 模型 API 的工具，可以快速切换不同的模型和配置。

cc-switch 工作流程：

用户命令
   │
   ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│         cc-switch (Windows)             │
│  ┌───────────────────────────────────┐  │
│  │  config.yaml                      │  │
│  │  ├─ claude (Anthropic API)       │  │
│  │  ├─ codex (OpenAI API)           │  │
│  │  └─ gemini (Google AI API)       │  │
│  └───────────────────────────────────┘  │
│              │                           │
│              ↓ 读取配置                  │
│  ┌───────────────────────────────────┐  │
│  │  当前激活模型: claude             │  │
│  │  API Key: ANTHROPIC_API_KEY       │  │
│  │  Endpoint: api.anthropic.com      │  │
│  └───────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────┘
              │
              ↓ 桥接到 WSL2
┌─────────────────────────────────────────┐
│           WSL2 环境                      │
│  执行对应的 AI 工具                      │
│  (claude-code / codex-cli / gemini-cli) │
└─────────────────────────────────────────┘

5.2 在 Windows 上安装 cc-switch

注意： cc-switch 安装在 Windows 主机上，而不是 WSL2 内部。

  1. 打开 PowerShell（以管理员身份）

  2. 如果尚未安装 Scoop 包管理器：

powershell
# 安装 Scoop
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
irm get.scoop.sh | iex
  1. 安装 cc-switch（假设通过 Scoop 或直接下载）：
powershell
# 方法 1：通过 Scoop（如果 cc-switch 在 Scoop 仓库中）
scoop install cc-switch

# 方法 2：手动下载
# 访问 cc-switch 的 GitHub 仓库下载最新版本
# 解压到 C:\Program Files\cc-switch
# 添加到系统 PATH

5.3 配置 cc-switch

创建配置文件 C:\Users\YourUsername\.cc-switch\config.yaml：

yaml
models:
  claude:
    name: "Claude Sonnet 4.5"
    provider: "anthropic"
    api_key_env: "ANTHROPIC_API_KEY"
    model: "claude-sonnet-4-5"
    endpoint: "https://api.anthropic.com/v1"
  
  codex:
    name: "OpenAI GPT-4"
    provider: "openai"
    api_key_env: "OPENAI_API_KEY"
    model: "gpt-4"
    endpoint: "https://api.openai.com/v1"
  
  gemini:
    name: "Google Gemini Pro"
    provider: "google"
    api_key_env: "GOOGLE_API_KEY"
    model: "gemini-pro"
    endpoint: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1"

default_model: "claude"

5.4 在 WSL2 中使用 cc-switch

由于 cc-switch 安装在 Windows 上，我们需要在 WSL2 中创建一个桥接脚本：

bash
cat > ~/cc-switch.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# WSL2 桥接脚本，调用 Windows 上的 cc-switch

CC_SWITCH_PATH="/mnt/c/Program Files/cc-switch/cc-switch.exe"

if [ ! -f "$CC_SWITCH_PATH" ]; then
    echo "Error: cc-switch not found at $CC_SWITCH_PATH"
    exit 1
fi

"$CC_SWITCH_PATH" "$@"
EOF

chmod +x ~/cc-switch.sh
sudo ln -s ~/cc-switch.sh /usr/local/bin/cc-switch

5.5 使用 cc-switch 切换模型

bash
# 查看可用模型
cc-switch list

# 切换到 Claude
cc-switch use claude

# 切换到 Codex (GPT-4)
cc-switch use codex

# 切换到 Gemini
cc-switch use gemini

# 查看当前使用的模型
cc-switch current

模型切换流程示意图：

初始状态: Claude (默认)
     │
     │ 执行: cc-switch use codex
     ↓
┌─────────────────────────────┐
│  切换到 Codex (OpenAI)      │
│  ✓ 加载 OPENAI_API_KEY      │
│  ✓ 设置 endpoint            │
│  ✓ 更新当前模型配置          │
└─────────────────────────────┘
     │
     │ 执行: ai "写一个排序函数"
     ↓
┌─────────────────────────────┐
│  调用 codex-cli.py          │
│  使用 GPT-4 生成代码        │
└─────────────────────────────┘
     │
     │ 执行: cc-switch use gemini
     ↓
┌─────────────────────────────┐
│  切换到 Gemini (Google)     │
│  ✓ 加载 GOOGLE_API_KEY      │
│  ✓ 设置 endpoint            │
│  ✓ 更新当前模型配置          │
└─────────────────────────────┘
     │
     │ 执行: ai "解释机器学习"
     ↓
┌─────────────────────────────┐
│  调用 gemini-cli.py         │
│  使用 Gemini Pro 生成回答   │
└─────────────────────────────┘

5.6 集成到开发工作流

创建一个统一的 AI 助手脚本：

bash
cat > ~/ai-assistant.sh << 'EOF'
#!/bin/bash

current_model=$(cc-switch current)

case $current_model in
    "claude")
        npx @anthropic-ai/claude-code chat "$@"
        ;;
    "codex")
        python3 ~/codex-cli.py "$@"
        ;;
    "gemini")
        python3 ~/gemini-cli.py "$@"
        ;;
    *)
        echo "Unknown model: $current_model"
        exit 1
        ;;
esac
EOF

chmod +x ~/ai-assistant.sh
sudo ln -s ~/ai-assistant.sh /usr/local/bin/ai

现在可以使用统一的命令：

bash
# 使用当前选择的模型
ai "Write a function to sort an array"

# 切换模型后使用
cc-switch use gemini
ai "Explain quantum computing"

常见问题

Q1: WSL2 启动失败怎么办？

A: 检查以下几点：

  1. 确保已启用虚拟化（在 BIOS 中）
  2. 确保 Windows 版本符合要求
  3. 运行 wsl --update 更新 WSL
  4. 检查 Windows 事件查看器中的错误日志

Q2: API 密钥如何安全存储？

A: 建议使用以下方法：

  1. 使用环境变量（不要提交到 Git）
  2. 使用密钥管理工具（如 Azure Key Vault、AWS Secrets Manager）
  3. 在 .bashrc 或 .zshrc 中设置，并确保文件权限为 600
bash
chmod 600 ~/.bashrc

Q3: 如何在 WSL2 和 Windows 之间共享文件？

A:

  • WSL2 访问 Windows 文件：/mnt/c/Users/YourUsername/
  • Windows 访问 WSL2 文件：\\wsl$\Ubuntu-22.04\home\username\

Q4: Claude Code 响应很慢怎么办？

A:

  1. 检查网络连接
  2. 尝试切换到更快的模型（如 Haiku）
  3. 检查 API 配额和限制
  4. 考虑使用代理服务器

Q5: 如何更新这些工具？

A:

bash
# 更新 Claude Code
npm update -g @anthropic-ai/claude-code

# 更新 Python 库
pip3 install --upgrade openai google-generativeai

# 更新 WSL2
wsl --update

总结

通过本指南，您已经学会了：

  1. ✅ 在 Windows 上配置 WSL2 环境
  2. ✅ 在 WSL2 中安装 Claude Code CLI
  3. ✅ 配置和使用 OpenAI API（Codex）
  4. ✅ 配置和使用 Google Gemini API
  5. ✅ 使用 cc-switch 统一管理多个 AI 模型
  6. ✅ 创建便捷的命令行工具来提升开发效率

下一步建议

  • 探索 IDE 集成： 尝试在 VS Code 中安装 Claude Code、GitHub Copilot 等扩展
  • 自动化工作流： 将 AI 工具集成到 CI/CD 流程中
  • 学习提示工程： 掌握如何编写更有效的提示词
  • 监控 API 使用： 定期检查 API 使用情况和成本

参考资源

作者提示： 此文档由Claude code生成

本文作者:sbyu

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