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AI-Konfigurations-Skill

Konfiguriere KI-Anbieter (Provider) für verschiedene KI-Programmiertools mit nur einem Befehl.

Unterstützte Tools und Anbieter

Tool	GLM	OpenRouter	OpenAI	Anthropic
Claude Code	✅	❌	❌	✅
Codex CLI	✅	✅	✅	❌
OpenCode	✅	❌	✅	❌
Cline	✅	❌	✅	❌
OpenClaw	✅	❌	❌	❌

Zwei Konfigurationsmethoden

Methode A: Automatische Installation (empfohlen)

Nutze das offizielle Tool für automatische Installation, Konfiguration und MCP-Verwaltung.

GLM (Zhipu Coding Plan) – Ein-Klick-Konfiguration:

npx @z_ai/coding-helper

Dieses Tool erledigt automatisch:

• Tool-Installation (Claude Code / OpenCode / Crush / Factory Droid)
• API-Key-Konfiguration
• Modellpaket-Ladung
• MCP-Server-Verwaltung

OpenCode (mit integrierter GLM-Unterstützung):

opencode auth login
# Wähle "Zhipu AI Coding Plan", gib API-Key ein
opencode
# /models wähle GLM-Modell

Methode B: Vorlagen kopieren

Kopiere vorgefertigte Vorlagen aus ai-config/templates/ an den Zielort. Der Benutzer muss lediglich den API-Key anpassen.

Vorlagendateien der einzelnen Tools und Zielpfade:

Tool	Vorlagendatei	Kopieren nach
Claude Code + GLM	templates/claude-code/glm.sh	source ins Terminal
Claude Code + GLM-Modell-Map	templates/claude-code/glm-settings.json	Zusammenführen mit ~/.claude/settings.json
Claude Code + Anthropic	templates/claude-code/anthropic.sh	source ins Terminal
Codex + GLM	templates/codex/glm.toml	~/.codex/config.toml
Codex + OpenRouter	templates/codex/openrouter.toml	~/.codex/config.toml
Codex + OpenAI	templates/codex/openai.toml	~/.codex/config.toml
OpenCode + GLM	templates/opencode/glm.json	~/.config/opencode/opencode.json
OpenCode + OpenAI	templates/opencode/openai.json	~/.config/opencode/opencode.json
Cline + GLM	templates/cline/glm.md	Siehe IDE-interne Konfiguration
OpenClaw + GLM	templates/openclaw/glm.json	Zusammenführen mit ~/.openclaw/openclaw.json

Anleitung

Wenn der Benutzer sagt: „GLM konfigurieren“, „OpenRouter konfigurieren“, „ai-config glm“ usw., dann:

Schritt 1: Anbieter bestätigen

• glm → Vorzug Methode A (npx @z_ai/coding-helper), auch Methode B möglich
• openrouter / openai → Verwende Methode B (Vorlagen kopieren)
• anthropic → Verwende Methode B

Schritt 2: Konfiguration ausführen

GLM-Konfiguration (empfohlen: Methode A)

npx @z_ai/coding-helper

Folge der interaktiven Anleitung. Wenn der Benutzer die manuelle Konfiguration bevorzugt, verwende Methode B:

# Claude Code + GLM
source ai-config/templates/claude-code/glm.sh
# Zusammenführen von glm-settings.json mit ~/.claude/settings.json, um das Modell auf GLM-5.1 umzustellen

# Codex CLI + GLM
mkdir -p ~/.codex
cp ai-config/templates/codex/glm.toml ~/.codex/config.toml

# OpenCode + GLM
cp ai-config/templates/opencode/glm.json ~/.config/opencode/opencode.json

OpenRouter / OpenAI-Konfiguration (Methode B)

# Codex CLI + OpenRouter
mkdir -p ~/.codex
cp ai-config/templates/codex/openrouter.toml ~/.codex/config.toml

# Codex CLI + OpenAI
mkdir -p ~/.codex
cp ai-config/templates/codex/openai.toml ~/.codex/config.toml

Schritt 3: API-Key setzen lassen

Anbieter	Umgebungsvariable	Bezugsquelle
GLM	ANTHROPIC_API_KEY (Claude Code) / GLM_API_KEY (Codex)	https://open.bigmodel.cn
OpenRouter	OPENROUTER_API_KEY	https://openrouter.ai
OpenAI	OPENAI_API_KEY	https://platform.openai.com
Anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	https://console.anthropic.com

echo 'export XXX_API_KEY="dein-key"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Wichtige API-Endpunkte

Verwendung	Endpunkt-URL
GLM Coding Plan (allgemein)	https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
GLM Coding Plan (Claude Code)	https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
GLM Allgemeine API	https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1
OpenAI	https://api.openai.com/v1

Modellzuordnung für Claude Code

Nach der GLM-Konfiguration werden Claude-Code-Modelle automatisch zugeordnet:

Claude-Modellstufe	Standard-GLM-Modell
Opus	GLM-5.1
Sonnet	GLM-5.1
Haiku	GLM-4.5-Air

Dies ist das Ergebnis der Konfiguration über glm-settings.json. Wenn diese Konfiguration nicht verwendet wird, lautet die Standardzuordnung: Opus→GLM-4.7, Sonnet→GLM-4.7, Haiku→GLM-4.5-Air.

Nach dem Start kannst du mit /status den aktuellen Modellstatus überprüfen.

Vorlagenverzeichnisstruktur

ai-config/
├── SKILL.md                                  # Diese Datei
└── templates/
    ├── claude-code/
    │   ├── glm.sh                            # Claude Code + GLM Umgebungsvariablen
    │   ├── glm-settings.json                 # Claude Code + GLM Modellzuordnung
    │   └── anthropic.sh                      # Claude Code + Anthropic Wiederherstellung
    ├── codex/
    │   ├── glm.toml                          # Codex CLI + GLM
    │   ├── openrouter.toml                   # Codex CLI + OpenRouter
    │   └── openai.toml                       # Codex CLI + OpenAI
    ├── opencode/
    │   ├── glm.json                          # OpenCode + GLM
    │   └── openai.json                       # OpenCode + OpenAI
    ├── cline/
    │   └── glm.md                            # Cline + GLM Konfigurationshinweise
    └── openclaw/
        └── glm.json                          # OpenClaw + GLM Konfigurationsfragment

Hinweise

1. API-Key-Sicherheit: Gib API-Keys niemals in ein Git-Repository.
2. GLM Coding Plan – spezifischer Endpunkt: Verwende zwingend coding/paas/v4 anstelle von paas/v4, da sonst kein Verbrauch des Tarifkontingents erfolgt.
3. Bestehende Claude-Benutzer: Falls die bestehende Konfiguration nicht überschrieben werden soll, verwende einen Alias: alias glm-cc='ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic ANTHROPIC_API_KEY="dein-key" claude'.
4. Verfügbare GLM-Modelle: GLM-5.1, GLM-5, GLM-4.7, GLM-4.6, GLM-4.5, GLM-4.5-Air.
5. Codex CLI – Konfigurationspriorität: Projektbezogene .codex/config.toml überschreibt die globale ~/.codex/config.toml.