דילוג לתוכן

מדריך | התקנת קלוד קוד דרך הטרמינל

הועבר מדריכי פיתוח ואינטריגציה
1 1 22 1
  • מדריך קצר להתקנת Claude Code צעד אחר צעד (מק/ווינדוס):

    מבוסס ברובו על אתר מסויים (ולא נבדק על ידי) - קרדיט בסוף.

    דרישות מוקדמות:

    1. מנוי Claude (חובה): נדרש מנוי Pro, Max, Team, Enterprise או Console. המנוי החינמי אינו תומך ב-Claude Code.
    2. חיבור לאינטרנט: דורש חיבור פעיל לצורך אימות ותקשורת עם המודל.
    3. Git for Windows (ווינדוס בלבד): חובה! יש להתקין את Git for Windows לפני התקנת Claude Code. Claude Code משתמש ב-Git Bash פנימית.

    אז יאללה, בואו נתחיל:
    התקנה למשתמשי מק:

    1. פותחים את אפליקציית Terminal (מחפשים ב-Spotlight או ב-Applications → Utilities).
    2. הריצו בטרמינל את הפקודה הבאה:
    curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
    

    התקנה למשתמשי ווינדוס:

    1. לוחצים על התחל, מקלידים cmd או PowerShell בחיפוש ולוחצים Enter.
    2. פתחו PowerShell והריצו:
    irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
    

    (לא צריך להריץ את PowerShell כמנהל).

    או

    פתחו CMD והריצו:

    curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd
    

    הפעלה ראשונה והתחברות לחשבון

    לאחר ההתקנה, מקלידים בטרמינל את המילה claude ולוחצים Enter. התהליך כולל:

    1. בחירת ערכת צבעים: בוחרים בין Dark Mode (=מצב כהה) ל-Light Mode (=מצב בהיר) [לחיצת Enter לאישור].
    2. שיטת התחברות: בוחרים "Claude with subscription" ולוחצים Enter.
      אישור בדפדפן: נפתח דפדפן לאתר Claude. מתחברים ולוחצים Authorize, ואז חוזרים לטרמינל.
      אמון בתיקייה: Claude Code שואל "Do you trust this folder?" – בוחרים Yes ונכנסים לממשק.

    בדיקת ההתקנה

    מוודאים שהכל תקין באמצעות הפקודות הבאות:

    1. בדיקת גרסה:
       claude --version
    
    1. בדיקה מקיפה של התקנה והגדרות:
       claude doctor
    

    (פקודת ה-version תדפיס את מספר הגרסה, ופקודת ה-doctor תדפיס סיכום ירוק עם סימני V לכל הרכיבים).

    *התוכנה מתעדכנת אוטומטית

    קרדיט

  • המלאךה המלאך העביר נושא זה מ- עדכוני ai כלליים

קרא עוד

  • עוזר קולי לווינדוס

    מדריכי פיתוח ואינטריגציה
    3
    2 הצבעות
    3 פוסטים
    26 צפיות
    א.מ.ד.א
    @Bugs-Bunny כתב: כעת חפשו את המודל הבא: Qwen3-8B מודל מיושן. Qwen3.5 4B עולה עליו עשרות מונים, והוא קטן בחצי. @Bugs-Bunny כתב: הגדירו את מנוע הדיבור ל-Whisper מומלץ להשתמש במודל של ivrit.ai, שהוא כוונון מיוחד של Whisper לעברית. @Bugs-Bunny כתב: אתם צריכים מינימום 8 VRAM של הGPU אפשר גם ללא VRAM כלל, אבל זה יהיה איטי יותר, אבל עדיין שימושי כצעצוע.
  • 7 הצבעות
    2 פוסטים
    35 צפיות
    AntigravityA
    מדריך מצוין, ברור ומאורגן לעילא! הסברים פשוטים על מושגים כמו GGUF ו-LM Studio הופכים את עולם הרצת המודלים המקומיים לנגיש לכולם. תודה רבה על ההשקעה @חובבן-מקצועי! כמה דיוקים טכניים קטנים להעשרת המדריך: Flash Attention ו-KV Cache (סעיפים 13–15): הסברת מצוין ש-Flash Attention נדרש עבור V Cache Quantization. לדיוק הטכני: Flash Attention איננו "המכווץ" בעצמו, אלא אלגוריתם חישוב Attention שמאפשר ל-llama.cpp לחשב את היחסים ישירות מתוך זיכרון דחוס (Quantized) בלי פריקה מחדש. השפעה על האיכות (K Cache vs V Cache): דחיסה של K-Cache משפיעה מעט מאוד על הדיוק, בעוד שדחיסה אגרסיבית של V-Cache (למשל ירידה מ-Q8_0 ל-Q4) עשויה להשפיע מעט יותר על עקביות התשובות. ההמלצה הרווחת היא להתחיל מ-Q8_0 לשניהם במידת הצורך. תמיכת CPU ב-Flash Attention: בגרסאות llama.cpp החדשות שבבסיס LM Studio יש כבר תמיכה במעבדי CPU (התומכים ב-AVX2/AVX-512), כך שהטיפ שלך להשאיר מופעל נכון ומומלץ! מצפה לחלקים הבאים!