两个 Max 20 账号接连被封后，我用 Claude Code + DeepSeek 续命：一切丝滑，唯独不识图——这边教你一招搞定

JEECG官方博客

175人浏览 · 2026-07-09 12:53:51

JEECG官方博客 · 2026-07-09 12:53:51 发布

两个 Max 20 账号接连被封后，我用 Claude Code + DeepSeek 续命：一切丝滑，唯独不识图——这边教你一招搞定

JeecgBoot AI专题研究 | 给 DeepSeek 装上"眼睛"：claude-code-vision-skill 视觉外挂配置实战

从封号说起：被逼出来的 Claude Code + DeepSeek 组合

先交代背景：最近一周，我的两个 Claude Max 20 账号（200 美元/月的顶配订阅）先后被 Anthropic 封禁，没有警告、没有申诉余地，剩余订阅周期直接作废。这波封号潮波及面之广，圈内不少大佬都中了招，这里不再展开。

Claude Code + DeepSeek 组合概念图

账号没了，活还得干。我把 Claude Code 的后端切到了 DeepSeek 的 Anthropic 兼容端点，主力模型用 deepseek-v4-pro[1m]（100 万 token 超长上下文版本），快速任务走 deepseek-v4-flash。跑了几天下来的真实体感是：一切都很丝滑。写代码、改 Bug、跑自动化脚本、大仓库长上下文，撑得住日常开发强度，成本还便宜了一大截。

给同样想切换的朋友贴一下我的 ~/.claude/settings.json 关键配置：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的DeepSeek密钥",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
  },
  "model": "deepseek-v4-pro"
}

几个要点：deepseek-v4-pro[1m] 后缀 [1m] 表示启用 100 万 token 上下文；把 Sonnet/Opus/Haiku 三个档位全部映射到 DeepSeek 对应模型，Claude Code 内部无论调哪一档都不会打到 Anthropic；API_TIMEOUT_MS 拉长避免长任务超时。

但有一个硬伤很快就暴露了——它不识别图片。

痛点：截图贴进去，模型根本"看不见"

DeepSeek 的模型（V4 系列，包括更早的 V3、R1）纯文本能力很强，但至今不支持多模态。而 Claude Code 官方只对 Anthropic 自家的 Claude 模型做了图片支持。两边一凑，就出现了一个很尴尬的局面：

在 Claude Code 里粘贴截图 → 模型收不到图片内容 → 白贴。

对日常开发来说这个缺口不小：报错截图、UI 布局图、架构图、Excel 表格截屏……很多时候一张图比三百字描述高效得多。以前用 Claude 随手一贴就行，换了 DeepSeek 之后，等于把"眼睛"给蒙上了。

好在这个问题有一个近乎零门槛的解法：claude-code-vision-skill。它相当于给 Claude Code 装了一个视觉"外挂"——检测到图片时，自动调用第三方视觉模型（通义千问 / 豆包 / GPT-4o）识图，把识别结果转成文字喂给 DeepSeek。

原理：视觉模型当"眼睛"，DeepSeek 当"大脑"

整条链路非常直白：

你发截图 → Claude Code → vision skill 拦截图片
                              ↓
              Qwen / Doubao / GPT-4o 视觉模型识图
                              ↓
              返回文字描述 → DeepSeek 文本模型处理

vision skill 工作原理流程图

整个过程对使用者完全透明：发图、等几秒、模型就"看到"了图片内容，接着正常对话。本质上是一次职责拆分——视觉模型只负责"看"，DeepSeek 负责"想"，两者通过文字描述衔接。

准备工作：只需要三样东西

你需要	说明
Claude Code	已配置 DeepSeek 端点
Python 3	运行 vision 脚本
视觉模型 API Key	三选一（推荐千问，最便宜）

三家视觉模型的获取渠道和费用对比：

提供商	模型	获取地址	费用
通义千问	qwen-vl-max	bailian.console.aliyun.com	百万 token 约几块钱
豆包	doubao-seed-2-0-pro	console.volcengine.com	有免费额度
OpenAI	gpt-4o	platform.openai.com	较贵

选型建议一句话：日常用千问就够了——中文识别准、价格便宜，UI 截图、表格、文档扫描都拿手。豆包胜在速度快且有免费额度，GPT-4o 综合能力最强但贵，留给复杂场景。

懒人版：一句话让 Claude Code 自己配好

最省事的方式，是直接把配置任务丢给 Claude Code 自己干。打开 Claude Code，粘贴这句话：

帮我配置 claude-code-vision-skill，让 DeepSeek 支持看图。
视觉提供商用通义千问，API Key 是 sk-你的key，设为默认。

把 sk-你的key 换成你的 DashScope API Key（去阿里云百炼控制台免费开通即可拿到）。想用豆包或 GPT-4o，把"通义千问"换成对应名字就行。

它会自动完成克隆仓库、安装脚本、写入配置的全部动作。搞定后重启 Claude Code，发张截图试试——模型就能"看见"了。

用 AI 编程工具给 AI 编程工具装外挂，这大概是 2026 年最顺理成章的操作。

手动版：五步配置，全程十分钟

如果你想搞清楚每一步都发生了什么，或者一句话配置中途出了岔子，手动流程也很简单。

第一步：克隆仓库

git clone https://github.com/xiincs/claude-code-vision-skill.git ~/claude-code-vision-skill

第二步：获取 API Key

以通义千问为例，到阿里云百炼控制台开通 DashScope 服务，拿到 sk- 开头的 Key。

第三步：一键安装

cd ~/claude-code-vision-skill
python install.py \
  --api-key qwen:sk-你的key \
  --default-provider qwen \
  --merge-claude

安装脚本会做三件事：

把 vision.py 拷贝到 ~/.claude/skills/vision/
把 API Key 写入 ~/.claude/settings.json
把视觉能力指令合并进 ~/.claude/CLAUDE.md

第四步：安装 Python 依赖

pip install openai

如果环境里 pydantic 版本有冲突，强制重装一次即可：

pip install --force-reinstall pydantic pydantic-core

第五步：重启 Claude Code

关掉重开，确认可用 skill 列表里能看到 vision，配置就完成了。

五步配置流程示意图

验证：贴图即测，也可以命令行手动跑

最直接的验证方式：在 Claude Code 里粘贴一张截图，模型会自动调用 vision skill 识别。

也可以在命令行手动测试脚本本身是否工作：

python ~/.claude/skills/vision/vision.py "screenshot.png" "描述这张图的内容"

临时切换提供商用 --provider 参数：

# 用千问分析 UI 布局
python vision.py --provider qwen "ui.png" "分析布局问题"

# 用豆包快速解读图表
python vision.py --provider doubao "chart.png" "解读图表数据"

# 用 OpenAI 处理复杂图片
python vision.py --provider openai "photo.jpg" "描述图片细节"

进阶：多提供商共存与环境变量

手里有多家的 Key，安装时可以一次全配进去，随用随切：

python install.py \
  --api-key qwen:sk-千问的key \
  --api-key doubao:豆包的key \
  --api-key openai:sk-OpenAI的key \
  --default-provider qwen \
  --merge-claude

日常切换有两条路：VISION_PROVIDER 环境变量改默认提供商，--provider 参数临时指定单次调用。

完整的环境变量清单：

变量	说明	示例
`DASHSCOPE_API_KEY`	千问 API Key	`sk-xxx`
`DOUBAO_API_KEY`	豆包 API Key	`xxx`
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API Key	`sk-xxx`
`VISION_PROVIDER`	默认提供商	`qwen`
`VISION_MODEL`	覆盖默认模型	`qwen-vl-plus`
`VISION_MAX_TOKENS`	最大输出 token	`4096`