Claude Code на GLM: запуск с нуля в шесть шагов

В российских реалиях доступ к AI ломается быстрее, чем появляется понятная инструкция. Практикум проводит участника от чистого ноутбука до первого запроса, на который Claude Code отвечает через модель GLM. Результат со слайда сформулирован прямо: «Claude Code отвечает через GLM».

Проблема: доступ ломается раньше, чем появляется инструкция

Автор перечисляет, что мешает начать работать с AI-агентами:

• VPN не подключается, и сайт, установщик или авторизация недоступны именно во время практикума.
• AI-аккаунты блокируют. Регистрация не гарантирует, что сервис продолжит работать завтра.
• Российские карты не проходят, подписке нужен отдельный платёжный маршрут.
• LLM обновляются. То, что сегодня настраивается отдельным инструментом, завтра может появиться в продукте нативно.
• AI-агенты меняются. Сейчас популярен Claude Code, через несколько месяцев рабочим стандартом может стать другой агент.
• Политическая обстановка влияет на доступность сервисов.

Практикум рассчитан на участников без готовой AI-инфраструктуры. Несмотря на название презентации, вся работа идёт в консольном Claude Code, а не в настольном приложении.

Маршрут: шесть шагов

У каждого шага на слайдах есть ориентир по времени. В сумме выходит около 45 минут.

1. Установка Claude Code, 10 минут. Node.js 18 или новее, Git, затем npm install -g @anthropic-ai/claude-code и проверка claude --version.
2. Регистрация в Z.ai, 5 минут. Регистрация на доступную почту, вход по коду из письма, страница Coding Plan остаётся открытой для оплаты.
3. Оплата, 10 минут. Подробности — в следующем разделе.
4. API-ключ GLM, 5 минут. В обзоре Individual Coding Plan найти блок API Key, создать отдельный ключ для практикума и скопировать его сразу после создания.
5. Coding Tool Helper, 10 минут. В терминале запустить мастер npx @z_ai/coding-helper, выбрать Global Coding Plan, вставить ключ, отметить Claude Code и запустить проверку npx @z_ai/coding-helper doctor.
6. Первый запуск, 5 минут. Создать чистую папку glm-practice, запустить claude, подтвердить использование API key, разрешить доступ только к этой папке и отправить проверочный запрос.

Оплата: как есть на слайдах

Прямой оплаты российской картой нет. На слайде маршрут такой: зарубежная предоплаченная карта, выпущенная через российский платёжный сервис. Порядок:

• указать почту для получения реквизитов карты;
• выбрать номинал не ниже цены плана;
• проверить итог и оплатить через СБП;
• ввести реквизиты карты на странице подписки Z.ai.

Важная оговорка со слайда: такая карта не работает там, где нужен 3-D Secure. Цену плана слайды не называют. Подходит ли такой маршрут для корпоративных расходов, руководителю стоит решить отдельно — в презентации этот вопрос не разбирается.

Что получает руководитель

Для команды, где у части людей нет доступа к AI-инструментам, это воспроизводимый путь к рабочему агенту за одно занятие. Настройку GLM мастер Z.ai делает автоматически, а итог проверяется отдельной командой.

В практикуме заложены две полезные привычки:

• Ключ — как пароль. «Не отправляйте ключ в чат и не показывайте на проекторе». Для практикума заводится отдельный ключ.
• Минимальный доступ. Первый запуск идёт в чистой папке, и агенту разрешается доступ только к ней.

Ограничения и честные оговорки

• Гайд стареет. Он записан 17 сентября 2026 года. Названия планов, шаги мастера и платёжный маршрут могут измениться. Если китайские LLM станут недоступны, автор советует искать актуальный гайд по подключению отечественного AI.
• Доступ не гарантирован. Регистрация сегодня не означает, что сервис будет работать завтра.
• Модель другая. Интерфейс остаётся от Claude Code, а отвечает GLM. Ожидать от неё поведения моделей Claude не стоит.
• Инструменты меняются. Отдельный мастер настройки может стать ненужным, а сам Claude Code — уступить место другому агенту.

Как начать

Перед практикумом стоит проверить, что на ноутбуке ставится Node.js 18 или новее и открывается сайт Z.ai. Дальше — шесть шагов по порядку, с проверкой в конце каждого: claude --version после установки и doctor после мастера. Если проверочный запрос в папке glm-practice получил ответ, цель практикума достигнута.