告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 从一个真实的依赖升级任务说起如果你维护过一个半年没动的 Python 仓库大概经历过这种场景pip install -r requirements.txt装完import就报错pytest一跑一片红。手动一个个查版本、改约束、再验证来回折腾一两个小时很正常。这篇文章记录一次完整的 Agent 实战让 Claude Code 在一个带requirements.txt的 Python 仓库里完成依赖升级、修复导入报错并用pytest验证关键路径。整个过程通过 TaoToken 作为默认供应商接入模型使用 DeepSeek V4.1 Flash。你可以在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_content 创建一个 Key然后把 Claude Code 的 Base URL 指向https://taotoken.net/api就能复现下面的流程。目标很明确不是让 AI 随便改代码而是让它按步骤读依赖、定位冲突、给出可审查的 diff最后用测试证明改动没破坏功能。同时我们会记录 Claude Code 在每个阶段消耗的 Token 情况方便你评估成本。2. 环境准备与 Claude Code 安装先确认本地有 Node.js 18 和 Python 3.10。Claude Code 通过 npm 全局安装npm i -g anthropic-ai/claude-code安装完成后进入你的 Python 仓库根目录。假设仓库结构如下my-python-repo/ ├── requirements.txt ├── src/ │ └── app/ │ ├── __init__.py │ └── main.py └── tests/ └── test_main.py先手动跑一次确认当前失败状态python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt pytest -q你会看到类似ModuleNotFoundError或ImportError的报错。把这个报错信息保留下来后面交给 Claude Code 作为上下文。3. TaoToken 接入与 Claude Code 配置这一步是整篇文章的关键把 TaoToken 设为 Claude Code 的默认供应商。TaoToken 提供兼容 Anthropic 的接口所以 Claude Code 可以直接通过环境变量或settings.json接入。方式一环境变量推荐适合临时会话export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_TAOTOKEN_API_KEY export ANTHROPIC_MODELdeepseek-v4.1-flash方式二settings.json适合长期使用在项目根目录或~/.claude/settings.json中写入{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_TAOTOKEN_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }如果你同时使用 Codex 或 CC Switch 三件套配置逻辑类似Codex 改config.tomlCC Switch 里把供应商 Base URL 填成https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken 控制台生成的 Key。模型 ID 以官网文档为准不同时期可选的模型会有调整。配置完成后启动 Claude Codeclaude如果出现 401优先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格如果出现 404检查 Base URL 是否误写成了带路径的地址。TaoToken 的 API 入口就是https://taotoken.net/api不要自行拼接/v1之类的后缀。4. 让 Claude Code 执行依赖升级进入 Claude Code 交互界面后用一段清晰的 prompt 描述任务。关键是给它可验证的目标而不是模糊的“帮我升级依赖”。当前仓库的 requirements.txt 安装后 import 报错pytest 失败。 请按以下步骤操作 1. 读取 requirements.txt 和报错信息列出冲突的包和版本。 2. 给出升级后的 requirements.txt diff尽量保持主版本兼容。 3. 修改因升级导致的导入语句变化。 4. 运行 pytest确认关键路径通过。 5. 每一步说明你消耗的 Token 大致情况。Claude Code 会先读取文件然后给出分析。典型的升级前后 diff 摘要如下- requests2.25.1 requests2.32.3 - urllib31.26.5 urllib32.2.2 - pydantic1.8.2 pydantic2.7.1注意pydantic从 1.x 升到 2.x 属于大版本变更导入路径和校验写法都可能变。Claude Code 会提示你pydantic.BaseModel的配置方式变化并给出对应修改。这一步是 Agent 实战里最有价值的部分它不只是改版本号还会追踪代码层面的连带影响。修复导入报错时常见改动包括# 升级前 from pydantic import BaseModel, validator # 升级后 from pydantic import BaseModel, field_validator改完后运行pytest -q如果测试通过说明关键路径没有被破坏。如果仍有失败把新的报错贴回 Claude Code让它继续定位。5. Token 消耗记录与可验证结果在 Claude Code 中每次交互后可以查看本次会话的 Token 使用情况。一次典型的依赖升级任务消耗分布大致如下阶段主要动作Token 消耗特征读取与分析读 requirements.txt、报错日志输入为主输出较短生成 diff输出升级方案输出中等修改导入逐文件编辑输入输出均衡运行测试执行 pytest、读结果输入为主修复回归根据失败继续改视失败数量而定需要说明的是本文不含排行分数也不引用任何公开榜单的评测数据。Token 消耗会因仓库大小、报错复杂度和模型版本而不同建议以 TaoToken 控制台的实际账单为准。你可以在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_content 的 console 页面查看用量明细。可复现的产出包括三样环境变量片段ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_API_KEY、ANTHROPIC_MODEL三行。启动命令claude以及可选的taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m deepseek-v4.1-flash。升级前后 diff 摘要上面展示的版本变更和导入修改。失败分支也要提前想好如果升级后某个包与 Python 版本不兼容Claude Code 会建议降级或换替代包如果测试环境本身有问题先修环境再谈升级。不要跳过pytest直接提交否则依赖升级很容易变成隐性回归。6. 限制、成本与模型选择依赖升级这类任务有几个天然限制。第一大版本跳跃风险高比如 pydantic 1→2、SQLAlchemy 1→2自动修改可能不完整必须靠测试兜底。第二私有包和内部索引无法被模型直接感知需要你提供额外上下文。第三测试覆盖率低的仓库即使 pytest 通过也不代表没问题。成本方面DeepSeek V4.1 Flash 在 TaoToken 上的定价以官网为准不同模型档位差异明显。轻量任务用 Flash 足够复杂重构可以换更强的模型。模型 ID 和可用列表请以 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_content 的文档页为准不要硬编码过期的模型名。如果你打算长期做 Agent 开发建议走 Coding Plan如果只是接入排障或插件配置先看 API Keys 和接入文档。TaoToken 在这里的角色是默认供应商不是被评测对象。把 Base URL 指向https://taotoken.net/apiClaude Code 就能在一个统一的入口下调用不同模型省去反复改配置的麻烦。最后提醒一句依赖升级完成后记得把requirements.txt和代码改动一起提交并在 CI 里保留pytest步骤。Agent 可以帮你提速但验证的最后一公里仍然要由测试来守。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度