为什么在 Cursor 已经如此成功的情况下，Claude Code 和 Gemini CLI 仍坚持用命令行？
这看似逆潮流的选择，其实背后隐藏着深刻的产品哲学、用户洞察和战略路径呢？
这两天看到 @oran_ge 和 @op7418 都在讨论 Claude code 和 Gemini CLI，我自己也都深入使用了几天之后，一些想法记录下来，欢迎大家讨论。
1/N
2/N CLI 是开发者最强大的原生接口
对于许多开发者来说，终端不仅仅是一个输入命令的窗口，在这里，可以用一条命令把 grep、awk、sed、curl 等工具像拼乐高一样串联起来，数据在管道里流转，工作流在指尖生发。
Shell 的 pip 和 compose 哲学，让你能够把简单的命令变成复杂的自动化流程，像魔术师一样解决那些琐碎又重复的任务。
CLI 的迷人之处在于它的极致自由和掌控感。你可以直接操作本地环境，也可以一条命令 ssh 到远程服务器，甚至在 CI/CD 流水线和容器里无缝切换。
没有图形界面的束缚，哪里有终端，哪里就能部署和执行你的意图。这种“所见即所得”的力量，是许多 GUI 难以比拟的。
更有趣的是，命令行天然鼓励探索和创造。每个开发者都可以根据自己的需求，写出属于自己的脚本和工具，像手工匠人一样不断打磨手里的“兵器”。
而 Claude 和 Gemini 的出现，让这种自由和创造力被进一步放大——它们理解你的自然语言，自动生成和组合命令，甚至能帮你调试、修复、优化，把命令行的门槛降到前所未有的低。
在这个被“图形化”包围的时代，CLI 反而成为那些追求极致效率、喜欢用代码和世界对话的人的“精神角落”。
我认为，Claude 和 Gemini 正是瞄准了这一点，不仅是因为 CLI 是开发者最常驻的工作界面，更因为这里的自由、灵活和创造力，是推动技术进步最原始的动力。
3/N 官方态度：CLI 是“开发者的家”
🔖 Gemini CLI 官方博客强调：
> “For developers, the command line interface isn’t just a tool—it’s home.”
Google 将 CLI 明确定义为开发者最高效、最自由的工作场所。因此，Gemini CLI 并不是为了重塑界面，而是为了将 AI 注入现有开发流程中。
🔖 Anthropic 也在文档中明确表示：
“Claude Code is intentionally low-level and unopinionated… this makes it flexible, scriptable, and safe.”
Claude Code 的目标并不是打造另一个“智能编辑器”，而是成为一个贴近系统、强可定制的 AI Agent 平台。
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4/N AI + Shell 是一种全新的交互范式
AI + Shell 的结合，正在悄然改变我们与计算机的对话方式。Claude Code 和 Gemini CLI 虽然披着传统命令行的外衣，实则是一种全新的“智能对话式 Shell”。
🧠 自然语言理解 + 命令生成
🔁 多轮对话、保留上下文
⚙️ 自动执行命令、调试、修复
📁 理解当前目录结构、项目配置、代码内容
它们的核心能力远超传统命令行，不仅能理解你的自然语言需求，自动生成并执行命令，还能在多轮对话中持续追踪上下文，像一位耐心的助手一样陪伴你解决问题。更妙的是，它们能读懂当前目录结构、项目配置甚至代码内容，真正做到了“知你所需，行你所想”。
比如，你只需一句“帮我部署这个项目”，AI 就能自动识别构建脚本、执行部署流程，甚至在一切就绪后帮你发出通知——无需你再敲繁琐的命令。这种体验，像极了你和一位经验丰富的同事并肩作战，而不是孤军奋战在冰冷的终端前。
AI + Shell 不只是命令行的升级，而是开发者与计算机协作方式的根本性转变。
过去 Shell 是“人适应机器”，AI + Shell 则是“机器适应人”。
未来的 Shell 可能成为开发者的“数字分身”，主动理解意图、自动完成任务，而不仅仅是被动执行命令。
🧑💻 真实场景补充：在 Anthropic 和 Google 内部，AI + Shell 已经成为工程师日常开发的主力工具：
在 Anthropic，工程师们已经把 Claude Code 当成一种“对话式 Shell”来用——它不仅能自动读懂项目目录、配置文件，甚至能通过 这样的文档，理解团队的工作习惯、代码风格和各种“潜规则”。比如新成员入组，不再需要师傅手把手带，而是直接和 Claude 聊天，问它“这个项目怎么起步”“测试流程有哪些坑”，Claude 会像老员工一样，带着你少走弯路。
多 AI 协作成为常态：一个终端写代码，一个终端写测试，另一个终端做代码审查，AI 们像乐队成员一样协同推进复杂项目，各司其职，比周伯通的左右互搏还要高级。
在 Google Gemini CLI，AI + Shell 更像是“能力的无限叠加”。开发者可以用自然语言让 Gemini 查资料、跑脚本、批量处理文件，甚至一键生成视频和图片。比如你想做个自动化报告，只需一句话，Gemini CLI 就能帮你抓取数据、生成图表、整理成文档。任何人都能把自己的专属脚本、API、工作流无缝集成进来，每个人都能打造属于自己的“超级 Shell”。
5/N 产品策略：CLI 是最通用、最容易落地的方式
相比集成到 VS Code 或独立 IDE，CLI 具备无可比拟的普适性和灵活性：
⚡ 极速发布：无需图形界面，几乎零依赖，下载即用，几分钟内就能跑起来。对于追求极致效率的开发者来说，这种“即插即用”的体验极具吸引力。
🧩 无缝融入现有流程：CLI 天生就是开发者的主场，无需额外学习 IDE 的操作逻辑，也不用担心插件冲突或环境兼容。你可以直接把 AI 能力嵌入到日常脚本、CI/CD 流水线、远程服务器、容器等各种场景中，真正做到“所见即所得”。
🌐 跨平台部署，弹性无限：无论是本地开发机、云服务器，还是 Docker、Kubernetes 等现代基础设施，CLI 都能轻松适配。对于需要大规模自动化、批量处理、远程运维的团队来说，CLI 是最稳妥、最具扩展性的选择。
🔓 开源与可定制性：Gemini CLI 完全开源（Apache 2.0），不仅让企业可以放心自定义部署、集成自有安全策略，还能让社区开发者参与共建、持续进化。你可以根据实际需求，扩展命令、集成自有 API，甚至打造专属的 AI 工作流。
💡 真实场景补充：在 Anthropic 和 Google 内部，CLI 作为 AI Agent 的“主战场”，已经被广泛用于自动化测试、批量代码重构、日志分析、自动化报告生成等高频场景。比如，工程师可以用一句自然语言指令，让 AI 自动完成一系列复杂操作——从拉取代码、运行测试、修复 bug，到生成 PR 并推送到远程仓库，整个流程无需手动干预。对于需要高效协作和极致自动化的团队来说，CLI + AI 的组合正在成为“新生产力范式”。
这种“无界、可编排、极致高效”的 CLI 策略，正是 AI + Shell 能够快速落地、广泛普及的关键所在。
Claude 和 Gemini CLI 坚持命令行，并不是对 GUI 的否定，而是选择了一条更贴近工程、更适合自动化、更利于 Agent 化的路径。命令行只是形式，本质是它们想成为开发者的“AI 协作系统”。
6/N 未来展望：AI + Shell，会走向哪里？
也许未来的 Shell 不再是“黑底白字”的冰冷窗口，而是你和 AI 并肩作战的“第二大脑”。你说一句“帮我梳理下这个项目的依赖”，AI 就能自动分析、生成可视化结构，甚至给出优化建议。Shell 变成了“对话空间”，你和 AI 可以像搭档一样讨论、推演、实验，复杂的自动化流程也能一句话触发。
更进一步，AI + Shell 可能让团队协作方式发生变化——每个人的终端里，都有一个懂你习惯、了解上下文的“数字助手”，让沟通、分工、复盘变得前所未有的高效和自然。
当然，我也设想过另外的场景， 对很多用户而言，CLI 的体验终究还是不如 GUI。Cursor 应该也会借鉴 Claude code 的优势，强化 CLI 的能力，以及 Chat 与 CLI 之间的通信&交互。 甚至很多的 GUI 客户端软件都会接入一个强大的 CLI？相当于给 AI + Shell 还是披上一层 GUI，我个人的感觉是能够解决一部分用户需求，但是还是会有很多开发者喜欢 CLI 的感觉。
7/N AI + Shell 的路也绝非坦途。
首先是安全问题：AI 能自动执行命令，万一误解你的意图，或者被恶意利用，后果可能非常严重。其次是信任与可解释性：当 AI 变得越来越“聪明”，我们如何确保每一步操作都在掌控之中？还有生态兼容性——Shell 世界千变万化，AI 如何适配不同的环境、工具链，避免“水土不服”？这些问题，都需要开发者、产品和社区共同思考和探索。
但也正是这些挑战，让 AI + Shell 的未来充满了悬念与可能。或许，正如王小波所说：“一切有趣的灵魂，都是在冒险中成长起来的。”AI + Shell 这场冒险，才刚刚开始。
如果你也对 AI + Shell 的未来感兴趣，不妨现在就试试，把你的终端变成一个真正的智能伙伴。
