Windows、macOS、Linux 上搭建 AI 编程环境的通用流程

不同系统的细节不同，但 AI 编程环境的核心顺序基本一致：先安装 Git 和终端工具，再准备 Node/Python 等项目依赖，然后配置 API Key、代理、编辑器和测试命令。环境稳定后再接入 Codex、Claude Code、Gemini CLI 或 AI IDE。

实践要点

Windows 用户要重点关注路径、PowerShell 执行策略和本地服务端口；macOS 用户要关注 Homebrew、权限和芯片架构；Linux 用户要关注系统包、用户权限和服务守护进程。跨平台项目最好把命令封装到脚本或 Makefile 中。

验证环境时不要只看工具能否打开，而要让它完成一次真实项目任务：读取仓库、修改小文件、运行测试、生成结果并回滚。这样才能发现权限、依赖和上下文问题。

后续内容

这是一篇种子文章，后续会围绕“Windows、macOS、Linux 上搭建 AI 编程环境的通用流程”补充更完整的操作截图、命令、配置示例和问题排查记录。