Aujourd'hui, le développement logiciel dépend de plus en plus d'assistants de codage intelligents capables de comprendre le contexte, de raisonner sur le code et d'accélérer la livraison. GLM 4.7, développé par Z.AI, est l'un des modèles de langage étendu les plus avancés, optimisé pour les tâches de codage. Associé à des outils tels que Claude Code et Cursor, GLM 4.7 permet aux développeurs de générer, déboguer et refactoriser du code directement au sein de leurs flux de travail habituels.
Ce guide explique comment utiliser GLM 4.7 avec Claude Code et Cursor, couvrant la configuration, la mise en place et l'utilisation pratique. Il aborde également la manière dont des outils comme Apidog complètent ce flux de travail lors du test des points d'API.
Qu'est-ce que GLM 4.7 ?
GLM 4.7 est le modèle de codage de dernière génération de Z.AI, conçu pour :
- La génération et la refactorisation de code
- Le débogage et le raisonnement sur des logiques complexes
- La compréhension multi-fichiers et au niveau du projet
- Des performances solides pour les langages backend, frontend et de script
Comparé aux versions précédentes, GLM 4.7 offre une profondeur de raisonnement améliorée et des résultats plus stables, ce qui le rend adapté aux environnements de développement professionnels.
Pourquoi utiliser GLM 4.7 avec Claude Code et Cursor ?
Claude Code et Cursor offrent des interfaces conviviales pour les développeurs, tandis que GLM 4.7 fournit l'intelligence en arrière-plan.
- Claude Code excelle dans les flux de travail basés sur le terminal et sensibles au dépôt
- Cursor offre une expérience de type IDE avec des suggestions en ligne et un chat
- GLM 4.7 fournit les capacités de raisonnement et de codage
Ensemble, ils vous permettent de conserver vos habitudes existantes tout en améliorant la qualité de l'assistance de l'IA.
Prérequis : Obtenir une clé API Z.AI
Claude Code et Cursor nécessitent tous deux une clé API Z.AI pour accéder à GLM 4.7.
Étapes pour obtenir la clé API
- Visitez la plateforme ouverte Z.AI
- Inscrivez-vous ou connectez-vous
- Naviguez vers Clés API
- Créez une nouvelle clé et copiez-la en toute sécurité
Cette clé API unique fonctionne pour les deux outils.
Comment utiliser GLM 4.7 avec Claude Code
Claude Code est un assistant de codage en ligne de commande qui utilise le protocole Anthropic. Z.AI fournit un point d'accès compatible qui mappe les modèles Claude aux modèles GLM.
Étape 1 : Installer Claude Code
Claude Code nécessite Node.js 18 ou une version ultérieure.
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project
claude
Sur macOS ou Linux, utilisez sudo si des problèmes de permission surviennent. Sous Windows, exécutez le terminal en tant qu'administrateur.
Étape 2 : Configurer Z.AI pour GLM 4.7
Z.AI fournit un script de configuration qui définit automatiquement les variables d'environnement requises.
curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_zai_env.sh" && bash ./claude_code_zai_env.sh
Ce script met à jour ~/.claude/settings.json avec des valeurs similaires à :
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000"
}
}
Par défaut, Claude Code mappe ses modèles comme suit :
| Alias Claude | Modèle GLM |
|---|---|
| Opus | GLM-4.7 |
| Sonnet | GLM-4.7 |
| Haiku | GLM-4.5-Air |
Aucune configuration manuelle n'est requise pour la plupart des utilisateurs.
Étape 3 : Remplacement manuel optionnel du modèle
Si vous souhaitez un contrôle explicite, modifiez settings.json :
{
"env": {
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air"
}
}
Redémarrez votre terminal après avoir enregistré les modifications.
Étape 4 : Commencer à coder avec GLM 4.7
cd your-project-directory
claude
Accordez l'accès aux fichiers lorsque vous y êtes invité. Vous pouvez vérifier le modèle actif à tout moment :
/status
Si les modifications de configuration ne s'appliquent pas, assurez-vous d'être déconnecté de Claude Code, puis modifiez manuellement le fichier settings.json.
Comment utiliser GLM 4.7 avec Cursor
Cursor est un éditeur de code IA basé sur le bureau qui prend en charge les API compatibles OpenAI. GLM 4.7 s'intègre proprement en tant que fournisseur personnalisé.
Étape 1 : Installer Cursor
Téléchargez et installez Cursor depuis le site officiel. L'installation est simple et des installateurs spécifiques à la plateforme sont fournis.
Étape 2 : Ajouter GLM 4.7 comme modèle personnalisé
Dans Cursor :
- Ouvrez Paramètres → Modèles
- Cliquez sur Ajouter un modèle personnalisé
3. Choisissez Protocole OpenAI
4. Entrez les détails suivants :
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Clé API | Votre clé API Z.AI |
| URL de base | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| Nom du modèle | GLM-4.7 (majuscules obligatoires) |
Enregistrez la configuration.
Étape 3 : Passer à GLM 4.7
Depuis le sélecteur de modèles de Cursor, choisissez votre fournisseur GLM-4.7 nouvellement ajouté. Aucune configuration supplémentaire n'est requise.
Étape 4 : Commencer à coder
Vous pouvez maintenant utiliser GLM 4.7 pour :
- L'autocomplétion de code
- La refactorisation en ligne
- Le débogage basé sur le chat
- Le raisonnement multi-fichiers
Tout cela à l'intérieur de l'interface de Cursor.
Claude Code vs Cursor : Comparaison rapide
| Caractéristique | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| Interface | Basé sur le terminal | Éditeur GUI |
| Idéal pour | Raisonnement au niveau du dépôt, script | Développement de style IDE |
| Protocole | Compatible Anthropic | Compatible OpenAI |
| Support GLM 4.7 | Oui | Oui |
| Complexité de la configuration | Moyenne | Faible |
Les deux outils offrent les capacités de GLM 4.7 ; le choix dépend des préférences personnelles de flux de travail.
Utilisation d'Apidog en parallèle de GLM 4.7
Alors que GLM 4.7 vous aide à écrire et refactoriser du code, les tests restent cruciaux, en particulier pour les systèmes basés sur des API. Apidog s'intègre naturellement dans ce flux de travail.
Comment Apidog aide
- Valider les points d'API générés avec l'aide de l'IA
- Envoyer des requêtes réelles pour confirmer que le comportement correspond aux attentes
- Définir des assertions pour l'état de la réponse, le schéma et les données
- Relancer rapidement les tests après les modifications générées par l'IA
Par exemple, après que GLM 4.7 ait généré un nouveau point d'accès, Apidog vous permet de le tester immédiatement sans écrire de scripts personnalisés.
{
"assertions": [
"statusCode == 200",
"response.body.success == true"
]
}
Cette combinaison garantit la rapidité sans sacrifier la justesse.
Questions fréquemment posées
Q1. GLM 4.7 est-il gratuit ?
GLM 4.7 nécessite une clé API Z.AI. L'utilisation dépend de la tarification ou des politiques de niveau gratuit de Z.AI.
Q2. Ai-je besoin de clés API distinctes pour Claude Code et Cursor ?
Non. Une seule clé API Z.AI fonctionne pour les deux outils.
Q3. Puis-je basculer entre les modèles GLM ?
Oui. Claude Code permet des remplacements manuels, et Cursor prend en charge plusieurs modèles personnalisés.
Q4. GLM 4.7 remplace-t-il la révision de code humaine ?
Non. Il accélère le développement, mais la révision humaine reste essentielle pour la justesse et les décisions de conception.
Q5. Apidog est-il nécessaire pour utiliser GLM 4.7 ?
Non, mais il est fortement recommandé pour valider le comportement de l'API après un développement assisté par l'IA.
Conclusion
GLM 4.7, lorsqu'il est intégré à Claude Code et Cursor, offre une approche puissante et flexible du développement assisté par l'IA. Claude Code offre une connaissance approfondie des dépôts dans le terminal, tandis que Cursor propose une expérience de type IDE, tous deux alimentés par le même modèle avancé. Combiné à des outils de test d'API comme Apidog, les développeurs peuvent passer en toute confiance de la génération à la validation sans quitter leur flux de travail.