我在 Linux 上测试了新的 Claude Desktop——它与竞争对手应用相比如何
Claude Code 终于有了官方的 Linux 桌面应用。如果你遵守规则，它运行得很好，但尝试使用本地 AI 时则变得棘手。
ZDNET 的要点总结 Claude Code 终于推出了 Linux 桌面应用。 如果你按照规则操作，这款应用运行流畅。 尝试使其与本地 AI 配合则徒劳无功。
作为一名硬核 Linux 用户，我一直在寻找能让 Linux 跟上其他平台步伐的应用。你可能感到惊讶，即使在 AI 时代，也不难找到具有竞争力的开源选项。例如，我一直使用 Alpaca 和 Moose，它们都能很好地作为本地安装的 Ollama 的图形界面。这两款应用提供了设计精良的 GUI、本地或云端使用的灵活性，以及高效的资源利用。
但有时，我渴望尝试更主流的选项。新发布的 Claude Code Linux 桌面应用正是如此，它拥有 macOS 和 Windows 版本的所有功能，甚至允许启用开发者选项来扩展功能集。
在我深入之前，需要说明的是，我使用 AI 时几乎总是选择本地模式。我在大部分机器上都安装了 Ollama，原因何在？我不想给电网增加负担，也不愿牺牲隐私。我始终倾向于本地 AI。
尽管如此，我还是想试试 Claude Code Linux 桌面应用，看看它与竞争对手相比如何。以下是针对我的几个重要考量：
- 应用必须拥有设计精良的 GUI，使与模型交互变得简单。
- 应用需要能够轻松连接本地安装的 AI（如 Ollama）。
- 应用在其他操作系统上的功能应与 Linux 版本一致。
- 应用需要明智地使用系统资源。
Claude Code Linux 桌面应用能否满足这些要求？让我们一探究竟。
在 Linux 上安装 Claude Code 首先要做的是：在 Linux 上安装 Claude Code。对于许多 GUI AI 应用，我可以打开发行版的应用商店，搜索并安装。但对于 Claude Code，我需要先添加必要的仓库。需要注意的是，目前 Claude Code 桌面版仅适用于基于 Debian 和 Ubuntu 的发行版。
以下是需要执行的命令：
- 添加 Anthropic 的签名密钥：
sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc https://downloads.claude.ai/claude-desktop/key.asc - 添加仓库：
echo "deb [arch=amd64,arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc] https://downloads.claude.ai/claude-desktop/apt/stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/claude-desktop.list - 更新并安装：
sudo apt update && sudo apt install claude-desktop
安装完成后，我从桌面菜单打开 Claude Code 应用，映入眼帘的——你猜对了——是一个设计精良的 GUI。是时候深入体验了。
连接本地安装的 AI
这一步变得有些坎坷（这并不意外）。我曾为多种桌面客户端配置过本地 AI，但（遗憾的是）Claude Code 并非最容易的。实际上，它相当复杂，如果不先在 Ollama 内部安装 Claude Code（通过 ollama launch claude 命令选择一个 LLM 下载并使用），我根本无法使其工作。
我下载了 Qwen6 LLM（15 GB），所以请谨慎选择。在拉取模型之前，GUI 无法找到任何模型。
完成之后，我需要在 Claude Code 中启用开发者选项（Help > Troubleshooting > Enable Developer Options）。重新启动后，进入 Developer > Configure third-party inference。这里本应允许我连接本地 AI。设置如下：
- Gateway base URL: http://localhost:11434
- Gateway API: ollama
- Gateway auth scheme: bearer
点击 Apply changes 后，需要选择模型使用。滚动到 Models 部分，点击 Add model。但在此处我遇到了看似无法逾越的障碍：即使我指定了本地网关 base URL，Claude Code 仍然拒绝识别我已拉取的任何模型。无论我如何尝试配置，它都拒不配合。这意味着我只能使用免费的 Anthropic 计划，该计划相当有限（尤其是当你试图让 Claude Code 为你编写应用时）。最终，你无法可靠地使用 Claude Code 桌面应用与本地 AI 配合。真可惜。
应用在其他操作系统上的功能是否一致？ 这里有一些好消息。我在 Linux 应用和 macOS 应用之间进行了测试，它们完全相同。功能上没有任何差异（除了细微的 UI 变化）。好极了。
应用是否明智地使用系统资源？ 如果 Claude Code 桌面应用能与本地 AI 配合，这个测试会更有说服力。但实际情况是，它主要依赖云端资源，因此桌面应用几乎没有对我的机器造成任何负担。
我用于测试的查询是：编写一个用于 Pop!_OS COSMIC 桌面的 Linux GUI 应用，用于为客户创建发票。它需要能够跟踪客户和不同的交付物（如文章和视频），包含自定义字段，并将发票导出为 PDF 文档。
尽管我的免费账户无法完成查询，在运行期间我的机器性能保持正常。相比之下，当我使用本地 AI 桌面应用测试相同查询时，机器在运算过程中短暂停滞。
最终，我对无法将 Claude Code 桌面应用连接到本地 AI 感到失望，但我仍可以说：如果你拥有 Anthropic 账户，并希望在 Linux 桌面上简化 Claude Code 的使用，那么这款应用绝对是首选。我通过 Ollama 启动 Claude Code（效果不错），但这条路并不适合初学者。如果你追求简单，这款新的 Claude Code Linux 桌面应用是不错的选择。只需确保你的 Anthropic 账户已付费并准备就绪。如果你希望在 Linux 上使用本地 AI，我建议坚持使用 Alpaca 或 Moose。