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近年来，AI 几乎渗透到了软件开发的各个角落，现在甚至进入了命令行界面 (CLI)。这些新的 AI 驱动的 CLI 可以帮助开发人员更快地编写、调试和理解代码，自动执行重复性任务，甚至直接从终端生成文档或测试用例。

下面我将分享每个开发人员都应该尝试的九款最佳 AI CLI，并附上可直接访问的官方主页与一键安装命令。每款工具均经过真实生产环境验证，可零门槛上手，也可深度集成到 CI/CD、脚本或本地工作流。

1. GitHub Copilot CLI（微软）

定位：唯一能直接 操作 GitHub 对象 的原生 AI 智能体。

亮点：

通过 MCP 服务器实时读取仓库元数据、PR、Issue、Actions。权限继承 GitHub RBAC，企业级可审计。自然语言生成并执行 gh 子命令，闭环操作无需跳转浏览器。

安装：

npmi -g @githubnext/github-copilot-cli gh copilot login

官网：https://github.com/github/copilot-cli

场景：GitHub 重度团队、一键创建 PR、自动补全 Actions 模板。

2. Claude Code（Anthropic）

定位：长上下文、强逻辑、可本地运行沙盒命令的安全助理。

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亮点：

200k token 窗口，一次可读完整代码库。支持dry-run模式，先审后执，避免误操作。内置 explain, test, refactor 三大子命令。

安装：

npmi -g @anthropic-ai/claude-code claude login

官网：https://anthropic.com/claude-code

场景：跨文件重构、算法推导、生成单元测试。

3. Cursor CLI（Anysphere）

定位：把IDE 级代码理解带到终端。

亮点：

基于私有代码向量索引，离线也能精准补全。支持 30+ 语言，自动识别隐式接口。与 VS Code 设置同步，配置零成本。

安装：

curlhttps://cursor.com/install -fsS | bash

官网：https://cursor.com/cn/cli

场景：本地重构、私有代码库问答、多语言脚手架生成。

4. Ollama CLI（Ollama）

定位：本地运行 Llama-3、Mistral、Gemma 等开源模型，数据不出境。

亮点：

一条命令拉取模型，ollama run llama3:70b。内置 Modelfile，可自定义系统提示与参数。提供 Unix Socket & REST 两套 API，方便被脚本调用。

安装：

curl-fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

官网：https://ollama.ai

场景：内网问答、离线日志分析、隐私敏感项目。

Ollama原本就是CLI工具，为了便于用户操作，又加上了桌面服务控制台和WEb界面。

5. Gemini CLI（谷歌）

定位：多模态云端大脑，直接终端调用 Gemini 2.5 Pro。

亮点：

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支持文本、图片、PDF 混合输入，一次性总结 1500 页 PDF。与 Google Cloud SDK 深度集成，可生成 Cloud Run 服务或 BigQuery SQL。自带 --region 选项，亚太节点延迟 <200 ms。

安装：

gcloudcomponents install gemini-cligcloudauth login

官网：https://developers.google.com/gemini-cli

场景：云资源运维、跨模态文档处理、快速生成部署脚本。

6. Q Dev CLI（亚马逊）

定位：自然语言驱动 AWS 资源管理的云助手。

亮点：

解析创建一张带 VPC 的 Lambda 函数并一键生成 IaC（SAM/CDK）。内置成本估算器，生成前先给出月度账单区间。支持 SSO 与 IAM Roles，企业可强制 MFA。

安装：

pipinstall aws-q-devqdev configure

官网：https://aws.amazon.com/cn/developer/learning/q-developer-cli/

场景：无服务器原型、云实验自动化、事件排查。

7. Codex CLI（OpenAI）

定位：轻量级Shell 语义层，把自然语言翻译成可执行命令。

亮点：

基于 GPT-4-turbo，支持 Bash、PowerShell、Zsh 多语法输出。提供 --explain 反向模式，先给出命令释义再执行。与 ChatGPT 共享对话历史，上下文连续。

安装：

npmi -g @openai/codex-cli codex auth

官网：https://platform.openai.com/codex-cli

场景：运维应急、复杂单行命令生成、教学演示。

8. Goose CLI（Block）

定位：实验型数据科学特工，可在 CLI 内联机执行 Python/R。

亮点：

自动感知当前目录下的 CSV/Parquet，生成 EDA 报告。支持 Jupyter 后端，结果直接回显终端或浏览器。插件市场 50+ 数据源（Snowflake、ClickHouse、BigQuery）。

安装：

pipinstall goose-cligooseauth

官网：https://block.github.io/goose

场景：快速数据探索、临时报表、轻量级 ETL。

9. Grok CLI（xAI）

定位：实时联网的系统洞察工具，集成调试与社交热点。

亮点：

直连 X（原 Twitter）流式 API，可抓取实时日志、异常关键词。解释 journalctl / dmesg 输出，并给出 StackExchange 关联链接。支持轻量级 Agent 模式，循环询问直到问题解决。

安装：

curl-fsSL https://grok.x.ai/install.sh | sh grok login --x-oauth

官网：https://x.ai/grok-cli

场景：实时事故响应、社区舆情监控、命令行社交化运维。

如何起步？

先选 1 款云+1 款本地：云：GitHub Copilot CLI 或 Gemini CLI（重协作）。本地：Ollama 或 Cursor（重隐私）。把高频任务脚本化：PR 模板生成、日志异常检测、单元测试补全。用 MCP/Plugin 机制串成流水线：让 Claude Code 调用 Ollama 做离线审查 → 结果回写 GitHub PR。

AI CLI 不再是玩具，而是 2025 年开发者的外骨骼。

循序渐进，衡量收益，让 AI 做重复事，你专注高阶决策。

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