ZCode 是一个智能编程智能体，能读懂你的项目、自主规划任务、读写文件、调用工具。 搭配 GLM 5.2 的强大推理，它不只是一个补全工具——而是一个能干活的 AI 搭档。
传统 AI 只能给你下一行代码。ZCode 能理解你的目标、自主拆解任务、调用工具、修改文件、运行测试——像一个真人队友一样干活。
给一个目标，它自己拆成子任务、安排执行顺序、边做边调整，不需要你逐步指挥。
能浏览目录、读懂上下文、跨文件修改、保持风格一致，真正"住"在你的代码库里。
运行命令、执行测试、安装依赖、操作 Git——所有 IDE 里能干的事它都能干。
复杂任务先给你方案让你确认，避免误操作。改架构、动核心逻辑前必先征求意见。
通过 MCP、Hooks、Skills、插件把能力撑到无限——连数据库、调 API、跑脚本任你配。
遇到独立子任务，能并行派发多个智能体同时干活，大幅缩短复杂任务的完成时间。
智谱新一代大模型，专为复杂推理、长上下文与工具调用深度优化，是 ZCode 最强的大脑。
在算法、调试、重构等任务上表现优异，能理解复杂逻辑并给出可运行的方案。
200K+ Token 上下文，整个中型项目一次性塞进来也能精准理解全局。
对 Function Calling / 工具调用深度优化，多步工具链稳定可靠。
国产模型中文理解最自然，需求描述、注释、文档全中文也毫不违和。
从安装到第一个能跑的程序，比你想象的简单得多。跟着这四步走，立刻拥有 AI 队友。
一行命令搞定，支持 macOS / Linux / Windows（含 WSL）。
# macOS / Linux / WSL 一键安装 curl -fsSL https://zcode.ai/install.sh | bash # 或者用 npm（需 Node 18+） npm install -g @zcode/cli # 验证安装 zcode --version
首次运行会引导你登录智谱开放平台并绑定 API Key，全程图形化引导。
# 启动后按提示登录，或手动设置 zcode config set model "glm-5.2" zcode config set provider "zhipu" # 检查是否就绪 zcode doctor # ✅ 全绿即代表配置完成
在任意项目目录下启动，ZCode 会自动扫描代码、理解结构，然后等你下指令。
cd ~/my-project zcode ╭──────────────────────────────────────╮ │ ZCode 已就绪 · 已索引 42 个文件 │ │ 输入你的需求，或按 / 查看命令 │ ╰──────────────────────────────────────╯
用最自然的人话描述需求即可。下面这些是新手最常用的开场白：
# 摸清项目 这个项目是做什么的？给我讲讲整体架构和主要模块。 # 写新功能 帮我加一个用户登录页面，用 JWT 鉴权，前端用 React。 # 修 Bug 运行测试报了这个错：AssertionError at line 42，帮我定位修复。 # 读文档干活 读一下 README，然后按里面的说明把项目跑起来。
四个真实场景，从 0 到 1 的全流程。点开任意一个看看 ZCode 实际是怎么思考和执行的。
把题目附件丢给它，ZCode 自主分析、逆向、构造 exploit、验证 flag，全程不需要你查资料。
你 ▸ 帮我做这道 pwn 题，附件在 ./chall， 远程在 nc pwn.ctf.io 1337 ▸ 规划 1. file/checksec 分析二进制 2. 反编译找漏洞点 3. 写 exploit 并本地调试 4. 远程打，拿 flag ✓ file chall → ELF 64-bit, dynamically linked ✓ checksec → NX enabled, No PIE, Partial RELRO, 有 canary ✓ 反编译 main() 发现格式化字符串漏洞 printf(user_input); // ← 漏洞！ ▸ 思路：用 %n 泄露 canary 并改写 返回地址到后门函数 win() ✓ 写入 exploit.py（含本地+远程双模式） ✓ 本地测试通过 ✓ 远程连通 flag{zcode_makes_pwn_easy_2026}
从空目录到能跑的应用，ZCode 自己搭前后端、设计数据库、写测试，你只管验收。
你 ▸ 做一个团队任务看板（类 Trello）， 支持拖拽、用户登录、实时同步 ▸ 技术选型 前端 React + DnD Kit 后端 Node + Express + Prisma 数据库 PostgreSQL + WebSocket ✓ 初始化 monorepo 结构 ✓ 后端：Schema / 迁移 / 12 个 API ✓ 前端：登录 / 看板 / 拖拽组件 ✓ WebSocket 实时同步逻辑 ✓ 编写 28 个测试用例 ✓ 全绿 ✓ 生成 docker-compose.yml ▸ 运行：docker compose up 然后访问 http://localhost:3000 // 总计创建 34 个文件，约 2400 行代码
不用自己 Google，ZCode 能跑测试、读堆栈、定位代码、给出修复，并验证修复有效。
你 ▸ CI 挂了，错误： TypeError: Cannot read properties of undefined ( reading 'map' ) at UserList.jsx:23 ✓ 读取 src/UserList.jsx 第 23 行 ✓ 发现 users 可能为 undefined ▸ 根因：API 返回空响应时 data.users 不存在，但代码没做空值保护 修复： users?.map(...) ?? null + 加载状态分支渲染 ✓ 重跑 npm test → 32 passed ✓ 新增边界测试用例覆盖空数据
ZCode 能读数据、清洗、画图、写结论报告，最后还能导出成 PDF 或 PPT。
你 ▸ 分析 sales.csv，找出销售最好的 三个品类和它们的月度趋势 ✓ 读取 sales.csv（12,840 行） ✓ 清洗：去重 18 行、补缺失值 ✓ 按品类聚合，计算总销售额 ▸ Top 3 品类： 1. 电子产品 ¥4.2M ↑23% 2. 服装 ¥3.1M ↑11% 3. 家居 ¥2.8M ↓5% ✓ 生成 3 张趋势图 ✓ 导出分析报告 report.pdf // 报告含图表、数据表、结论与建议
Hooks 是事件钩子——在特定时机（提交前、写文件前、工具调用前…）自动触发脚本。用它来强制规范、自动格式化、拦截危险操作。
每次 Edit/Write 文件后自动跑 Prettier / Black，代码风格永远统一，团队不再为缩进吵架。
{
"hooks": {
"PostToolUse": [{
"matcher": "Edit|Write",
"command": "npx prettier --write $FILE"
}]
}
}
禁止 AI 执行 rm -rf、强制推送、删数据库等高危操作，给生产环境加一道护栏。
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "Bash",
"command": "scripts/guard.sh"
}]
}
}
每次你发消息时，自动把当前 Git 分支、最近改动注入到提示词，让 AI 始终知道你在干嘛。
#!/usr/bin/env bash echo "当前分支: $(git branch --show-current)" echo "最近改动:" git diff --stat HEAD~3
每次启动 ZCode，自动拉取最新代码、安装依赖、跑一遍测试，让你打开就是就绪状态。
{
"hooks": {
"SessionStart": [{
"command": "git pull && npm install"
}]
}
}
Skill 是一份带说明书的"能力包"——写一段 Markdown，告诉 AI 在某类任务里该怎么做。官方已经内置了一堆，你也可以自己造。
/pdf官方生成专业 PDF：报告、海报、论文、简历，四种工作流自动路由，LaTeX / 报表 / 创意全覆盖。
/docx官方创建和编辑 Word 文档，支持修订、批注、格式保留，毕业论文利器。
/skill-creator官方用 AI 帮你写新的 Skill——把你的重复工作流封装成可复用的能力包。
/diagnosing-hooks官方自动诊断 Hooks 配置问题：事件名、matcher、脚本权限、模板变量，一查就通。
/diagnosing-mcp官方MCP 服务器连不上？工具不显示？这个 skill 一步步帮你定位修复。
/my-homework自定义举例：自己写一个"作业模式" skill，让 AI 用学生口吻解题、附步骤、不出超纲答案。
/company-api自定义把公司内部 API 文档喂进去，让 AI 按你们的规范写代码、用你们的 SDK。
/deploy-flow自定义固化部署流程：构建 → 测试 → 推镜像 → 上线 → 通知，一句话触发全链路。
✨ 写一个自己的 Skill，只需一个 Markdown 文件：
--- name: my-homework description: 用学生口吻解答作业题，分步骤写过程，不直接给超纲答案 trigger: 当用户提到「作业」「习题」「考试」时自动激活 --- # 作业解题模式 当用户提交作业题时，请遵循： 1. 先复述题目，确认理解无误 2. 分步骤求解，每步说明依据的公式/定理 3. 最终答案单独标出 4. 附思考过程，帮用户真正学会 5. 若超纲，提示「这超出了当前知识点范围」并引导 # 输出风格 - 语气像同学之间讨论 - 关键步骤用 ▸ 标注 - 公式用 LaTeX 渲染
从一个指令到一套工作流，这是从「会用」到「玩转」的完整路径。每一阶段都有清晰的能力跃迁。
⚡ 高手玩家还可以接入 MCP，无限扩展 AI 的手脚：
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["@modelcontextprotocol/server-github"]
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp/server-postgres",
"postgresql://localhost/mydb"]
},
"browser": {
"command": "npx",
"args": ["@mcp/server-puppeteer"]
}
}
}
// 接入后，AI 就能：查 GitHub PR / 查数据库 / 操控浏览器
// 想让它能干什么，就挂什么 MCP 服务器
从今天的第一行命令开始，让 GLM 5.2 + ZCode 成为你的开发超能力。