如果您一直关注开发者 AI 工具的兴起，您可能已经看到 Gemini CLI 出现在开发者 Twitter、Hacker News 和 GitHub 的讨论中。它是 Google 最新的命令行编程助手，旨在将智能、上下文感知的 AI 直接引入您的终端。
但是在一个充满开源代理和 AI 开发工具的领域，Gemini CLI 实际上如何比较呢？
为了找到答案，我花时间测试了 Gemini CLI 以及 2025 年其他流行的编码代理——包括 Claude CLI、Cody CLI、GPT Engineer 等等。我对每个代理进行了一系列实际任务：调试损坏的脚本、生成测试、重构混乱的代码以及构建简单的 API 框架。
有些工具功能惊人，而有些甚至无法完成安装。
为什么 CLI 编码代理很重要 CLI 代理在功能齐全的 IDE 辅助工具和基于浏览器的代码生成器之间找到了一个最佳平衡点。它们更轻量、更快速，并且可以直接集成到许多开发人员已经在使用的工作流程中，尤其是那些使用 Docker、Git 或服务器端堆栈的开发人员。
它们让你可以在终端上自动生成代码、调试、搭建脚手架，甚至进行任务规划。如果你喜欢使用 .NET tmux、Vim，或者只是不想每 10 秒就离开终端一次，这些工具或许就是未来的趋势。
我如何测试它们 为了公平起见，我在类似的条件下测试了每个工具：
操作系统： Windows 11 CPU：英特尔酷睿 i7（第 13 代） GPU： NVIDIA RTX 3060（笔记本电脑） 内存： 32GB DDR5 环境： VS Code + Git + Windows Terminal 附加功能： WSL2（Ubuntu）、Docker Desktop、Python 3.11、Node.js LTS 语言重点： Python JavaScript 用例： 搭建一个简单的 CRUD API 为函数生成单元测试 调试损坏的脚本 重构混乱的代码 用自然语言询问有关本地项目的问题 评估标准： 设置时间和稳定性 代码输出质量 易于使用（命令、提示、界面） 情境感知（它理解我的项目吗？） 在实际开发工作流程中的实用性 我在真实世界的存储库（而不是演示项目）中测试了这些代理，并记录了每个代理在这些约束下的表现。
代理快速概览 Gemini 命令行界面
它的作用：
一个基于终端的开源 AI 助手，由 Google 的 Gemini 模型提供支持。您可以使用它进行代码生成、调试、shell 命令、编写文档、解决问题以及常规的 AI 辅助工作流程——所有这些都无需离开终端。
设置：
通过 Homebrew/Linux 包管理器安装（支持 macOS 和 Linux-WSL）。 需要一个免费的 Gemini Code Assist 帐户。 无需 Docker 或繁重的依赖关系 — 快速且干净的设置。 表现：
对编码提示和 shell 问题的快速、灵活的响应。 非常适合生成代码片段、编写测试、修复错误或运行研究命令。 支持本地定制和使用 CLI 标志的提示链。 优点：
将 Google 级 LLM 直接带入您的终端 干净、可扩展的界面（Apache 2.0 许可证） 与 Gemini Code Assist 集成，实现共享上下文和提高生产力 缺点：
需要在线访问和 Gemini 帐户 作为最近发布的一部分，一些功能仍在扩展中。 结论：
一款优秀的 AutoCode 现代替代品。Gemini CLI操作体验精良、功能强大，专为热爱终端的开发者设计。如果您正在寻找一款先进且维护良好的 CLI 代理，那么 Gemini CLI 绝对是您目前的最佳选择之一。
Claude 代码 CLI 图片描述
它的作用：
一款基于终端的 AI 编码助手，由 Anthropic 的Claude 3模型提供支持。它专为本地或项目特定任务而设计，能够编写、解释、调试和重构代码，并注重上下文深度和输出安全。
设置：
通过 pip 或 npm 安装（取决于社区版本）。需要 Anthropic API 密钥。轻量级，无需 Docker 或其他依赖项。
表现：
Claude Code CLI 在处理大型代码上下文时表现出色。它可以处理完整文件，并且比大多数代理更好地理解跨多个文件的复杂逻辑链。在用于单一存储库或杂乱的遗留项目时尤其令人印象深刻。
优点：
擅长在长文件中保持上下文 输出是安全的、可读的、可解释的 反应迅速，幻觉少 非常适合结对编程或审查遗留代码 缺点：
需要 Anthropic API 密钥（不适合免费套餐） 没有代理记忆或分步任务规划器 仍在快速开发中 — 功能因版本而异 结论：
Claude Code CLI 感觉就像你终端里最聪明的结对程序员。如果你正在处理棘手的重构、遗留代码，或者需要自信的多文件推理，那么这款工具将脱颖而出——尤其是在那些无法进行长期理解的模型上。
Smol 开发人员
它的作用：
Smol Developer 是一款极简的 CLI 代理，专为速度而打造。您只需输入提示，它就会以代码、解释或文件建议的形式回复，无需代理、内存或复杂的 UI。
设置：
超级简单。克隆代码库，安装依赖，然后运行。无需 Docker，也无需 API 密钥。
表现：
轻松处理诸如“构建 FastAPI CRUD 应用”或“向此 Flask 应用添加登录”之类的基本操作。它不会占用项目范围的内存，但速度快、实用且很少崩溃。
优点：
快速响应 易于安装 不会尝试做太多 缺点：
没有持久内存 无法跨文件推理 结论：
一款快速生成代码片段或文件的优秀助手。学习难度低，实用性强。
OpenHands（以前称为 OpenDevin）
它的作用：
尝试成为完全自主的开发人员——在“大声思考”的同时规划任务、执行步骤和编写代码。
设置：
初次尝试很痛苦。需要 Docker、特定 Python 版本以及系统资源。经常遇到容器问题。
表现：
雄心壮志令人印象深刻。它生成了完整的文件树，讨论了其逻辑，并尝试了多步骤工作流程。但它失败的次数多于成功的次数。
优点：
富有远见的设计 多步推理 终端 GUI 非常流畅 缺点：
设置很脆弱 性能不一致 需要大量系统资源 结论：
非常有前途，但对于日常工作来说还不够稳定——目前还不是。
继续 CLI
它的作用：
Continue IDE 插件的 CLI 配套工具。它就像一个基于 GPT 的代码库 REPL。
设置：
简单直接。只需安装并运行。
安装后，您通常会使用如下命令：
表现：
有助于提问、编写简短函数和解释错误。虽然缺乏深度文件上下文，但速度很快。
优点：
简洁的界面 有助于快速问答 轻的 缺点：
项目意识有限 不自动编辑文件 结论：
一个可靠的“终端副驾驶”。非常适合解决小问题和指导编码。
Devika CLI
它的作用：
接收提示，规划子任务，并分阶段构建项目。解释每一步的操作。
Devika 安装 Devika是一个本地 AI 编码代理（类似于自主开发者）。具体步骤如下：
克隆仓库： 使用以下命令设置 Python 虚拟环境uv： 安装 Playwright 依赖项（用于浏览）： 运行后端： 运行前端： 通过浏览器访问：www.chinaqicheng.com
需要花一点时间来配置，但还不算太糟。
表现：
在处理简单的 Web 应用时，它表现得非常好。对于较大或范围不明确的提示，它会出现幻觉或卡住。但观察它“思考”的过程很有趣。
优点：
子任务规划 清晰的解释 可以生成完整的应用程序 缺点：
容易出错 验证不充分 输出可能有噪音 结论：
适合快速原型设计和实验。不太适合完善或维护代码。
Cody 命令行
它的作用：
Sourcegraph 的 CLI代理能够理解您的实际代码库。您可以询问它诸如“这个类在哪里使用？”或“重构这个函数”之类的问题。
设置：
与 Sourcegraph 的索引工具紧密相关。如果您已经使用过 Sourcegraph，那么这绝对是明智之举。
表现：
就上下文而言，它是最“智能”的。它会根据实际使用情况和文件关系进行回答。但如果没有与 Sourcegraph 完全集成，功能会受到限制。
优点：
深度代码意识 准确的答案 出色的搜索 缺点：
需要 Sourcegraph 在其生态系统之外帮助较小 结论：
对于使用 Sourcegraph 的团队来说，这真是太棒了。虽然小众，但功能强大。
GPT工程师
它的作用：
只要输入一个规范，它就能从头开始构建一个项目。其中包含思考过程日志和逐个文件的解释。
设置：
需要适当的 Python 设置和 API 密钥。
表现：
擅长结构化提示。比如，你可以说：“用 Flask 构建一个带登录功能的待办事项应用”，它就会开始工作，创建文件和评论。
优点：
易于迭代 解释推理 可定制的配置 缺点：
大型提示速度慢 需要抛光 不验证或测试 结论：
非常适合 MVP 或创意探索。手动审核所有输出。
ChatDev
它的作用：
一家 AI “公司”，CEO、CTO 和 Dev 等角色共同协作开发软件。没错，真的。
设置：
内容很繁琐，但有据可查。
表现：
更像是个玩具。观看 AI 角色就架构进行辩论固然有趣，但结果却不一致，而且往往冗长。
优点：
独特的想法 很有趣 多代理逻辑 缺点：
慢的 容易出现奇怪的输出 不适用于严肃的项目 结论：
最适合作为新奇玩意儿。不适用于生产工作。
比较表 比较表 我的精选
令我惊讶的是 当提示非常具体时，大多数代理产生的幻觉较少。 那些不试图完成所有事情的工具通常表现最佳。 CLI UX 比我想象的更重要——清晰的日志和结构化的步骤带来了巨大的变化。 CLI AI代理的现状 它们准备好取代你的完整开发环境了吗？没有。
但它们现在有用吗？绝对有用。
对于脚手架、解释或小型自动化任务，CLI 代理已经非常有用。对于大型重构或全栈构建，它们正在逐步实现，但仍然需要监督。
我接下来想看什么 线下/本地法学硕士支持 更智能的文件编辑（不仅仅是生成） 更好地处理多文件项目 Git 感知工作流程（例如，生成提交消息、建议 PR） 结论 CLI 编码代理不再只是一个概念——它们是真实存在的、功能齐全的，在某些情况下甚至非常出色。虽然大多数代理目前还不能“设置后就忘记”，但它们绝对可以帮助你减轻心理负担，加快开发速度。
不妨试试，尤其是如果你在航站楼待了很长时间的话。只要保持你的期望值合理——并且保持git diff清洁即可。有没有我遗漏了的最喜欢的 CLI 编码代理？告诉我吧——我随时准备测试新的。访问官网了解更多：www.mytiesarongs.com
