简介
开发者的命令行长期以来一直是精确、命令式指令的堡垒，如今正经历深刻变革。它正从一个简单的 shell 演变为由新一代工具驱动的智能协作工作空间：AI 智能体命令行界面（CLI）。这些智能体不仅仅执行命令；它们能够理解自然语言，保持对整个代码库的上下文，并能够执行复杂的多步骤任务，从而自动化开发生命周期中的大量工作。
本指南深入介绍这一新兴领域中的四位领先者，探讨其独特优势、理想使用场景和不同理念，帮助你确定哪款工具最适合你的工作流。需要强调的是，为某个特定工具提供的许多示例用例，通常也可以由其他智能体完成。区分这些工具的关键，往往在于它们在给定任务上所能实现的结果的质量、效率与细腻程度。已有专门的基准测试用于衡量这些能力，后续章节将进行讨论。
Claude CLI（Claude Code）
Anthropic 的 Claude CLI 被设计为一个高层次的编码智能体，对项目架构有深入而整体的理解。其核心优势在于“智能体化”的特性，能够为复杂的多步骤任务构建你的代码库的心智模型。交互方式高度对话化，类似结对编程会话，它会在执行前解释其计划。这使其非常适合专业开发者在大规模项目中进行重要的重构，或实现具有广泛架构影响的功能。
示例用例：
- 大规模重构： 你可以这样指示它：“我们当前的用户认证依赖会话 Cookie。将整个代码库重构为使用无状态 JWT，更新登录/登出端点、中间件，以及前端的令牌处理。”随后，Claude 会读取所有相关文件并执行协调一致的更改。
- API 集成： 在提供了一个新的天气服务的 OpenAPI 规范后，你可以这样说：“集成这个新的天气 API。创建一个服务模块来处理 API 调用，添加一个用于显示天气的新组件，并更新主控制面板以包含它。”
- 文档生成： 针对一个文档较差的复杂模块，你可以请求：“分析 ./src/utils/data_processing.js 文件。为每个函数生成完整的 TSDoc 注释，说明其用途、参数和返回值。”
Claude CLI 作为一款专门的编码助手，内置了用于核心开发任务的工具，包括文件摄取、代码结构分析和编辑生成。它与 Git 的深度集成方便直接的分支和提交管理。该智能体的可扩展性由多工具控制协议（MCP）进行调度，用户可以定义并集成自定义工具。这使其能够与私有 API 交互、执行数据库查询以及运行项目特定脚本。这种架构将开发者置于智能体功能范围的裁决者位置，有效地将 Claude 定位为由用户定义工具增强的推理引擎。
Gemini CLI
Google 的 Gemini CLI 是一款兼顾强大与易用的多功能开源 AI 智能体。它凭借先进的 Gemini 2.5 Pro 模型、巨大的上下文窗口和多模态能力（处理图像和文本）而脱颖而出。其开源特性、慷慨的免费额度以及“推理与行动”（Reason and Act）循环，使其对于从业余爱好者到企业开发者的广大用户，尤其是身处 Google Cloud 生态的用户，成为透明、可控且全面出色的选择。
示例用例：
- 多模态开发： 你提供来自设计文件的网页组件截图（gemini describe component.png），并指示它：“编写 HTML 和 CSS 代码来构建一个看起来与此完全一致的 React 组件。确保它具有响应式能力。”
- 云资源管理： 利用其内置的 Google Cloud 集成，你可以下达命令：“查找生产项目中所有版本低于 1.28 的 GKE 集群，并生成一个 gcloud 命令逐一对它们进行升级。”
- 企业工具集成（通过 MCP）： 一位开发者为 Gemini 提供了一个名为 get-employee-details 的自定义工具，用于连接公司内部的 HR API。提示词为：“为我们的新员工起草一份欢迎文档。首先使用 get-employee-details --id=E90210 工具获取他们的姓名和团队，然后将这些信息填充到 welcome_template.md 中。”
- 大规模重构： 一位开发者需要对大型 Java 代码库进行重构，用新的结构化日志框架替换已弃用的日志库。他们可以对 Gemini 提示如下：读取 'src/main/java' 目录下的所有 *.java 文件。对于每个文件，将所有 'org.apache.log4j' 的导入及其 'Logger' 类替换为 'org.slf4j.Logger' 和 'LoggerFactory'。重写记录器实例化以及所有 .info()、.debug() 和 .error() 调用，使其使用带键值对的新结构化格式。
Gemini CLI 配备了一套内置工具，使其能够与环境交互。这些工具包括用于文件系统操作（如读写）的工具、用于运行命令的 shell 工具，以及通过网络获取与搜索访问互联网的工具。为了获得更广的上下文，它使用专门的工具一次读取多个文件，并提供一个内存工具将信息保存到后续会话中。此功能建立在安全基础之上：沙箱将模型的操作进行隔离以降低风险，而 MCP 服务器则充当桥梁，使 Gemini 能够安全地连接到你的本地环境或其他 API。
Aider
Aider 是一款开源的 AI 编码助手，通过直接在你的文件上工作并将更改提交到 Git，充当真正的结对程序员。它的核心特征是直接性；它会应用编辑、运行测试以验证它们，并自动提交每次成功的更改。由于对模型持中立态度，它让用户对成本和能力拥有完全的控制权。其以 Git 为中心的工作流使其非常适合重视效率、可控性以及对所有代码修改进行透明审计追踪的开发者。
示例用例：
- 测试驱动开发（TDD）： 开发者可以说：“为一个计算数字阶乘的函数创建一个失败的测试。”在 Aider 编写测试且测试失败后，下一条提示是：“现在，编写代码使测试通过。”Aider 实现该函数并再次运行测试以确认。
- 精准修复漏洞： 给定一份缺陷报告，你可以指示 Aider：“billing.py 中的 calculate_total 函数在闰年会失败。将该文件加入上下文，修复该漏洞，并通过现有测试套件验证你的修复。”
- 依赖更新： 你可以这样指示它：“我们的项目使用了过时版本的 ‘requests’ 库。请遍历所有 Python 文件，更新 import 语句和任何已弃用的函数调用以兼容最新版本，然后更新 requirements.txt。”
GitHub Copilot CLI
GitHub Copilot CLI 将流行的 AI 结对编程扩展到终端，其主要优势在于与 GitHub 生态的原生、深度集成。它理解 GitHub 中项目的上下文。其智能体能力允许它被分配一个 GitHub issue，着手修复，并提交一个供人工审查的 pull request。
示例用例：
- 自动化问题解决： 经理将一个缺陷工单（例如，“Issue #123：修复分页中的 off-by-one 错误”）分配给 Copilot 智能体。该智能体随后检出新分支、编写代码，并提交引用该 issue 的 pull request，全程无需开发者手动介入。
- 仓库感知型问答： 团队中的新开发者可以问：“在这个仓库的哪里定义了数据库连接逻辑？它需要哪些环境变量？”Copilot CLI 凭借对整个仓库的认知，提供带有文件路径的精确答案。
- Shell 命令助手： 当不确定复杂的 shell 命令时，用户可以询问：gh? 查找所有大于 50MB 的文件，压缩它们，并将其放入 archive 文件夹。Copilot 会生成执行该任务所需的精确 shell 命令。
Terminal-Bench：用于命令行界面中 AI 智能体的基准测试
Terminal-Bench 是一个新颖的评估框架，旨在评估 AI 智能体在命令行界面中执行复杂任务的熟练程度。终端被认为是 AI 智能体运行的理想环境，因为其基于文本且具有沙盒特性。初始发布版本 Terminal-Bench-Core-v0 包含 80 个手工策划的任务，覆盖科学工作流、数据分析等领域。为确保公平比较，开发了一个极简智能体 Terminus，作为各类语言模型的标准化测试平台。该框架具有可扩展性，允许通过容器化或直接连接集成多样化的智能体。未来发展包括实现大规模并行评估以及纳入既有基准。该项目鼓励开源贡献，以扩展任务并协作完善框架。
总结
这些强大的 AI 命令行智能体的出现标志着软件开发的根本转变，使终端成为一个动态且协作的环境。正如我们所见，没有单一的“最佳”工具；相反，一个充满活力的生态正在形成，每个智能体都提供其专长。理想选择完全取决于开发者的需求：Claude 适合复杂的架构任务，Gemini 适合多才多艺的多模态问题求解，Aider 擅长以 git 为中心的直接代码编辑，GitHub Copilot 则在 GitHub 工作流中无缝集成。随着这些工具的不断演进，熟练运用它们将成为一项必备技能，从根本上改变开发者构建、调试和管理软件的方式。
参考资料
- Anthropic. Claude. docs.anthropic.com/en/docs/cla…
- Google Gemini Cli github.com/google-gemi…
- Aider. aider.chat/
- GitHub Copilot CLI docs.github.com/en/copilot/…
- Terminal Bench: www.tbench.ai/
