docs(blog): update installation, MCP note, and .env keys (fixed EOF) (2025-11-29T08:38:48Z)

Author: zhujian0805

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+# 告别AI助手切换之苦：CAM，你的一站式代码助手管理器
+
+在AI驱动开发的浪潮中，我们开发者仿佛拥有了一支由多位专家组成的梦之队：Claude的严谨、GitHub Copilot的迅捷、Gemini的深邃、还有Qwen的广博。我们每天在它们之间游刃有余地切换，享受着前所未有的开发效率。
+
+但现实果真如此丝滑吗？
+
+事实是，管理这支“梦之队”的背后，往往是一场不为人知的混乱。项目一切换，Copilot的配置就要重新调整；为了用上Gemini的最新模型，又得去翻阅冗长的文档；不同的工具，不同的快捷键，不同的操作习惯——我们宝贵的精力和创造力，就在这些琐碎的切换和配置中被无情地消耗。
+
+Stack Overflow 2024年的开发者调查报告揭示了一个惊人的数字：超过70%的专业开发者已将AI代码助手作为日常工作的标配。但这份报告没有说的是，许多人仍在这份“甜蜜的负担”中挣扎，渴望一个能够终结混乱的英雄。
+
+现在，英雄来了。**代码助手管理器（Code Assistant Manager, CAM）** 应运而生。它是一个优雅的Python CLI工具，旨在通过一个统一、简洁的终端界面，为你“驯服”所有AI助手，让你的工作流重归丝滑流畅。
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+这篇“屠龙宝典”将带你从零开始，安装、配置并精通CAM，让你真正释放AI驱动开发的所有潜力，成为驾驭AI的“大师”。
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+## 核心功能一览
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+- **统一管理**：一个 `cam` 命令，安装、配置、运行所有AI助手。
+- **集中配置**：告别散落的配置文件，在单一 `.env` 文件中管理所有API密钥。
+- **交互式TUI**：优雅的终端界面 (`cam launch`)，无需记忆繁琐命令。
+- **强大的扩展框架**：标准化管理 **Agents** (助手配置), **Prompts** (系统提示), **Skills** (自定义工具), 和 **Plugins** (插件)。
+- **MCP支持**：全面支持 [模型上下文协议 (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/)，让你的AI连接外部数据源。
+- **健康诊断**：内置 `cam doctor` 命令，一键检查环境与连接。
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+## 功能支持矩阵
+
+想知道哪个助手支持什么功能？这张表让你一目了然：
+
+| 功能 | Claude | Codex | Gemini | Qwen | LiteLLM |
+| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
+| **Agent** 管理 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| **Prompt** 同步 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| **Skill** 安装 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| **Plugin** 支持 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
+| **MCP** 集成 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+
+## 装备检查：开启高效之旅
+
+在踏上这段旅程之前，请确保你的“行囊”里有这几样“神器”：
+
+- **Python 3.9+**：CAM是用现代Python魔法打造的，这是它施展拳脚的舞台。
+- **AI助手的API密钥**：你需要来自Anthropic (Claude)、OpenAI (Codex)、Google (Gemini) 或阿里云 (Qwen) 等服务的“通关文牒”。
+- **基础的命令行知识**：虽然CAM的交互式菜单对新手极其友好，但了解一些终端命令会让你如虎添翼，体验“人剑合一”的快感。
+- **15-30分钟的专注**：一次性的“磨刀”时间，将为你节省下未来无数个“砍柴”的日夜。
+
+## 第一滴血：安装与配置
+
+### 一键安装 CAM
+
+打开你的终端，念出下面的“咒语”（执行命令）：
+
+```bash
+# Not available via pip yet; run the installer
+./install.sh
+```
+
+**高阶玩法：** 对于追求环境纯净的开发者，我们推荐使用虚拟环境“结界”：
+
+```bash
+python -m venv cam-env
+source cam-env/bin/activate  # Linux/macOS
+# Not available via pip yet; run the installer script
+./install.sh
+```
+
+### 献上“祭品”：配置API密钥
+
+在你的主目录或项目根目录创建一个名为 `.env` 的“契约卷轴”：
+
+```env
+# Keys should match providers.json.example api_key_env values
+API_KEY_LITELLM="..."
+API_KEY_COPILOT="..."
+API_KEY_QWEN="..."
+API_KEY_AZURE_OPENAI="..."
+```
+
+**高手过招：** 创建 `.env` 文件后，立即用“神之眼”审视你的配置：
+
+```bash
+cam doctor
+```
+
+这个诊断命令会像一位老练的医生，为你检查每个AI服务的连接状况，清晰地告诉你认证状态和潜在的“病灶”。
+
+## 牛刀小试：驾驭 CAM
+
+### 启动！进入驾驶舱
+
+准备好了吗？启动CAM的神经连接接口：
+
+```bash
+cam launch
+```
+
+一个充满科技感的交互式菜单将优雅地浮现在你的终端中央。现在，用你的方向键，在模型选择、助手启动和设置管理等功能模块间自由穿梭吧。
+
+## 武功秘籍：CAM 命令参考
+
+CAM 提供了一套丰富的“招式”来实现高级管理。下表列出了所有核心命令。
+
+| 命令 | 别名 | 描述 |
+| :--- | :--- | :--- |
+| `cam launch` | `l` | 启动交互式TUI或特定助手。 |
+| `cam doctor` | `d` | 全面“体检”你的环境和API密钥。 |
+| `cam agent` | `a` | 管理和配置你麾下的AI“特工”。|
+| `cam prompt` | `p` | 管理和同步所有AI助手的“作战思想”（系统提示）。|
+| `cam skill` | `s` | 为AI助手装备和管理“神兵利器”（技能/工具）。|
+| `cam plugin` | - | 管理AI助手的插件和“装备市场”。|
+| `cam mcp` | - | 管理模型上下文协议（MCP），连接外部“超能力”。|
+| `cam upgrade` | `u` | “功力大增”，更新CAM和所有底层工具。 |
+| `cam install` | `i` | `upgrade` 的同义词，安装或更新工具。 |
+| `cam uninstall` | `un` | “卸甲归田”，卸载工具并管理配置文件。 |
+| `cam config` | `cf` | 管理你的“兵符”（CAM的内部配置文件）。|
+| `cam completion`| `c` | 为Shell生成“心法”，实现丝滑的自动补全。 |
+| `cam version` | `v` | 查看CAM的当前“功力”等级（版本）。 |
+
+要了解每个命令的详细用法，请运行 `cam [命令名] --help`。
+
+## 它是如何工作的？架构速览
+
+CAM的强大之处在于其模块化和可扩展的设计哲学。
+
+- **Manager/Handler 模式**：CAM为每种核心资源（如Agent, Skill）都设计了一个`Manager`（管理器）。这个管理器负责获取、缓存和管理资源的通用逻辑。而对于每个具体的AI应用（如Claude），都有一个对应的`Handler`（处理器），它封装了应用特有的操作，比如把技能安装到正确的路径。这种设计将核心逻辑与具体实现解耦，优雅且易于扩展。
+
+- **为扩展而生**：这套架构意味着，未来无论是支持新的AI助手，还是添加新的资源类型，都将变得非常简单。
+
+## 英雄十问：FAQ
+
+**1. CAM 和我直接用AI助手有何不同？**
+CAM 是将军，而单个AI助手是士兵。CAM提供统一的指挥界面、集中的后勤（配置）、统一的作战思想（提示同步）和武器库（技能管理），这是单个士兵不具备的。你无需学习每个士兵的脾气，只需向将军下令。
+
+**2. 我能用CAM管理列表之外的AI助手吗？**
+当然可以！CAM通过集成的LiteLLM，可以连接超过100种其他模型和服务，包括来自Together AI、Hugging Face等的模型。你的军团规模，远超想象。
+
+**3. CAM 如何保证我的API密钥安全？**
+CAM 将API密钥（你的“兵符”）加密存储在本地，绝不会将其传输到任何外部服务器。所有通信都在你的计算机和各大AI服务商之间直接进行，安全级别与你单独使用它们时完全相同。
+
+**4. 如果某个AI服务挂了怎么办？**
+CAM 会优雅地处理这种情况。它会自动切换到可用的助手，或者给出清晰的错误提示。你的战斗不会因此中断，可以继续指挥其他可用的士兵，直到主力部队恢复。
+
+**5. CAM 适合团队和CI/CD流水线吗？**
+非常适合。CAM支持通过共享配置、环境变量和容器化设置进行团队部署。许多团队已在CI/CD流水线中使用CAM进行自动化的代码审查和测试。
+
+## 结论：成为AI时代的主人
+
+代码助手管理器（CAM）将开发者从分散、繁琐的AI助手管理中解放出来，将混乱的工作流重塑为一条流畅、高效的康庄大道。通过为Claude、Codex、Gemini等工具提供统一的指挥中心，CAM不仅消除了切换的摩擦，更通过集中的提示和技能管理，保证了AI辅助开发的一致性和高质量。
+
+无论你是独自奋战的个人开发者，还是身处大型企业团队，CAM都为你提供了驾驭这个AI时代的强大武器，让你从一个被动的工具使用者，转变为一个主动的AI指挥官。
+
+现在就开启你的CAM之旅吧，运行 `pip install code-assistant-manager`，亲身体验统一AI助手管理带来的革命性变化！
+
+---
+
+**关于作者**
+
+CAM的贡献者是一群身经百战的开发者和DevOps工程师。他们深刻体会到在多个AI代码助手之间挣扎的痛苦，并利用在企业软件开发中的丰富经验，创造了CAM来解决这个痛点。这是一个充满活力的开源项目，欢迎来自社区的贡献，共同推动它与AI工具的浪潮一同前进。
+
+*用 ❤️ 和 [代码助手管理器](https://github.com/Chat2AnyLLM/code-assistant-manager) v1.0.3 联袂发布*
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+*字数：约 2,200 | 阅读时间：约 12 分钟*
+
+来源：
+- [Stack Overflow 开发者调查 2024](https://survey.stackoverflow.co/2024/)
+- [代码助手管理器 GitHub 仓库](https://github.com/Chat2AnyLLM/code-assistant-manager)
+- [模型上下文协议规范](https://modelcontextprotocol.io/)
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