TL;DR： Kimi for Coding 是 Moonshot AI 推出的命令列 AI 程式開發工具，透過 uv 套件管理器即可輕鬆安裝。本文涵蓋 macOS、Windows、Linux 三大平台的完整安裝流程、API 設定、進階功能配置，以及與 VS Code、Zsh 的整合方式。無論你是 AI 編碼新手或資深開發者，都能在 10 分鐘內完成設定。
為什麼 Kimi for Coding 值得你的關注？
當 AI 程式開發工具的競爭進入白熱化階段，Moonshot AI 帶著 Kimi K2 模型殺入戰場，數據相當亮眼：一兆參數的 Mixture-of-Experts 架構、每次推論僅啟動 320 億參數、128K token 的超長上下文視窗。
這意味著什麼？讓我們拆解：
- SWE-Bench Verified 得分 65.8%：超越同級開源競爭對手
- LiveCodeBench 得分 53.7%：實戰程式能力獲得驗證
- 128,000 tokens 上下文：可以一次處理整個中小型 codebase
對於習慣使用 Cursor AI 或 Claude Code 的開發者來說，Kimi CLI 提供了另一個強大的選項——尤其是當你需要在終端機環境中進行大規模程式碼重構時。
安裝前的準備工作
在開始之前，確認你的系統符合以下需求：
| 項目 | 需求 |
|---|---|
| 作業系統 | macOS、Linux（Windows 需透過 WSL） |
| Python 版本 | 3.13 或更高 |
| 套件管理器 | uv（Astral 出品的高效能 Python 套件管理器） |
| 網路連線 | 穩定的網際網路連線 |
步驟一：安裝 uv 套件管理器
Kimi CLI 官方強烈建議使用 uv 進行安裝，原因很簡單：速度快、相依性管理乾淨、更新無痛。
macOS / Linux
開啟終端機，執行以下指令：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows（PowerShell）
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
安裝完成後，重新啟動終端機或執行 source ~/.bashrc（或 ~/.zshrc）以載入環境變數。
步驟二：安裝 Kimi CLI
uv 就緒後，安裝 Kimi CLI 只需一行指令：
uv tool install --python 3.13 kimi-cli
驗證安裝是否成功：
kimi --version
如果你看到版本號輸出，恭喜你——安裝完成。
macOS 使用者注意事項： 由於 Apple 的安全機制，首次執行 kimi 指令可能需要等待 10 秒或更長時間。如果遇到安全警告，前往「系統設定」→「隱私與安全性」→「開發者工具」，將你的終端機應用程式加入信任清單。
步驟三：初始設定與 API Key 配置
進入你的專案目錄，啟動 Kimi CLI：
cd your-project-directory
kimi
首次啟動時，系統會提示你尚未配置模型。輸入 /setup 進入設定流程：
Kimi for Coding 會員用戶
- 選擇「Kimi For Coding」
- 輸入你在會員頁面取得的 API Key
- 選擇
kimi-for-coding模型
Moonshot 開放平台用戶
- 選擇對應的平台選項
- 輸入你的 API Key
- 選擇想要使用的模型（如 Kimi K2）
設定完成後，輸入 /help 查看所有可用指令。
核心功能操作指南
雙模式切換：Agent Mode vs Shell Mode
Kimi CLI 的殺手級功能之一是雙模式操作：
- Agent Mode（預設）：AI 助手模式，處理程式碼相關任務
- Shell Mode：標準終端機模式，直接執行 shell 指令
按 Ctrl-X 即可在兩種模式間切換。這意味著你不需要離開 Kimi CLI 就能執行 git status、npm install 等常規指令。
Thinking Mode 思考模式
按 Tab 鍵可切換思考模式的開啟與關閉。開啟後，Kimi 會在回應前展示其推理過程，對於複雜的程式邏輯問題特別有幫助。
進階整合：Zsh Plugin 配置
對於重度 Zsh 使用者，Kimi CLI 提供了專屬的 Oh My Zsh 插件：
git clone https://github.com/MoonshotAI/zsh-kimi-cli.git \
${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/kimi-cli
編輯你的 ~/.zshrc，在 plugins 區塊加入 kimi-cli：
plugins=(git kimi-cli other-plugins)
重新啟動 Zsh 後，按 Ctrl-K 即可快速進入 Kimi CLI 模式。
與 VS Code 整合的三種方式
Kimi K2 模型可以透過多種方式整合進 VS Code 工作流程：
方式一：透過 Cline 擴充功能
- 在 VS Code 擴充功能市場搜尋並安裝「Cline」
- 開啟 Command Palette（
Ctrl+Shift+P） - 執行「Cline: Open Settings」
- Provider 選擇「Anthropic」
- 啟用「Custom Base URL」，輸入
https://api.moonshot.ai/anthropic - 貼上你的 Moonshot API Key
方式二：ACP（Agent Client Protocol）整合
在 ~/.config/zed/settings.json 中加入：
{
"agent_servers": {
"Kimi CLI": {
"command": "kimi",
"args": ["--acp"],
"env": {}
}
}
}
方式三：環境變數配置
直接設定環境變數，讓 Kimi 作為預設 AI 後端：
# macOS / Linux
export KIMI_API_KEY="your_key_here"
# Windows PowerShell
$Env:KIMI_API_KEY = "your_key_here"
MCP（Model Context Protocol）配置
Kimi CLI 支援 MCP 協議，可連接外部工具和服務。建立 ~/.config/kimi/mcp.json：
{
"mcpServers": {
"context7": {
"url": "https://mcp.context7.com/mcp",
"headers": {
"CONTEXT7_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
}
},
"chrome-devtools": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "chrome-devtools-mcp@latest"]
}
}
}
啟動時指定 MCP 配置檔：
kimi --mcp-config-file ~/.config/kimi/mcp.json
常見問題排解
| 問題 | 解決方案 |
|---|---|
| 安裝後找不到 kimi 指令 | 確認 uv 的 bin 目錄已加入 PATH |
| macOS 首次執行卡住 | 等待安全檢查完成，或手動加入開發者工具信任清單 |
| API 連線失敗 | 檢查 API Key 是否正確、網路連線是否穩定 |
| Python 版本不符 | 使用 uv tool install --python 3.13 kimi-cli 指定版本 |
升級與維護
保持 Kimi CLI 在最新版本：
uv tool upgrade kimi-cli --no-cache
定期更新 Zsh 插件：
cd ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/kimi-cli
git pull
這對開發者意味著什麼？
Kimi for Coding 的出現，為 AI 程式開發工具市場投下了一顆震撼彈。當 Cursor、Aider、Claude Code 等工具各據一方，Moonshot AI 選擇了一條不同的路：專注於命令列體驗和超長上下文處理。
對於那些習慣在終端機中工作的開發者來說，這正是他們需要的：不需要離開終端機、不需要在不同應用程式間切換、不需要複製貼上程式碼片段。Kimi CLI 就坐在你的 shell 裡，隨時待命。
當然，生態系統的成熟度仍有待觀察。Moonshot AI 能否持續投入、社群能否活躍起來、企業採用率如何——這些都是未來需要追蹤的指標。
但至少現在，Kimi for Coding 值得一試。安裝只需 10 分鐘，卻可能為你的開發工作流程帶來實質改變。
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