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。