CLI 编码工具：大模型时代开发者的新选择

在人工智能大模型 (LLM) 技术蓬勃发展的今天，开发者们正不断探索如何将其融入到日常的编码工作中。传统的集成开发环境 (IDE) 虽然功能强大，但有时显得笨重，效率不足。而基于命令行界面 (CLI) 的编码工具，以其简洁、高效的特性，为开发者提供了一种全新的选择。本文将深入探讨这一新兴领域，重点比较 Aider、Claude Code 和 Codex CLI 这三款领先的 Agentic CLI 编码工具，分析它们的优势、应用场景以及未来发展趋势，助力开发者们在大模型时代更好地提升生产力。

CLI 编码工具：大模型与命令行的碰撞

CLI 编码工具的核心理念，是将大模型直接引入到终端环境中。这就像拥有了一个随时待命的人工智能助手，通过简单的命令行指令，即可调用各种模型，例如 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列，或 Google 的 Gemini，来完成代码生成、调试、修复错误等任务。与需要繁琐 UI 操作的 IDE 相比，CLI 编码工具简化了交互流程，让开发者能够更专注于编码本身。

例如，想象一下你正在开发一个 Python 项目，遇到了一个难以排查的 bug。如果使用传统的 IDE，你需要一步步地调试、查看变量、搜索资料。而使用 Aider，你只需在终端中输入 aider "请帮我修复这个 bug"，它就会自动分析代码，定位问题，并给出修复建议。这种便捷性大大提高了问题解决的效率。

Agentic 特性：赋予 CLI 工具智能灵魂

Agentic CLI 编码工具不仅仅是简单的模型调用工具，更重要的是，它们具备一定的自主决策能力。这意味着，你可以赋予它们特定的任务，例如 “编写一个单元测试”，然后它们会自主地分析代码，生成测试用例，并自动运行测试，最后将结果反馈给你。这种自主性极大地解放了开发者的双手，让他们可以专注于更具创造性的工作。

Claude Code 是一个典型的例子，它拥有强大的内置工具，如 WebSearch 和 WebFetch，可以根据需求自动搜索互联网上的信息，并将其整合到代码中。例如，你可以让 Claude Code 自动查找某个库的最新版本，并将其添加到你的项目中。

三款领先的 Agentic CLI 编码工具：Aider, Claude Code 和 Codex CLI

目前，Agentic CLI 编码工具领域涌现出了不少优秀的产品，但其中 Aider、Claude Code 和 Codex CLI 无疑是最具代表性的三款。

Aider：开源的自由之选

Aider 是一款开源的 Agentic CLI 编码工具，它最大的特点就是其开放性和灵活性。开发者可以自由选择自己喜欢的模型，例如 Claude 4 Opus、OpenAI o3 或 DeepSeek-R1-0528，并且可以根据自己的需求进行定制和扩展。Aider 还支持自动 Git 提交、语音输入、代码 Linting 等功能，进一步提升了开发效率。

例如，使用 Aider 可以轻松地生成 SwiftUI 代码：
```
aider --model o3-mini --api-key openai=<key>
```
Aider 的开源特性意味着开发者可以自由地贡献代码，参与到社区的建设中来，共同推动 Agentic CLI 编码工具的发展。
Claude Code：Anthropic 的安全之盾

Claude Code 是 Anthropic 推出的一款 Agentic CLI 编码工具，它最大的优势在于其安全性和隐私性。Claude Code 采用了多重安全机制，确保用户的代码和数据不会泄露给第三方。同时，它还提供了强大的权限管理功能，可以控制不同用户的访问权限，防止恶意攻击。

Claude Code 还提供了命令行 SDK，方便开发者将其集成到自己的应用程序中。例如，你可以使用 Claude Code 构建一个智能代码审查系统，自动检测代码中的潜在问题。
Codex CLI：轻量级的实验先锋

Codex CLI 是一款实验性的 Agentic CLI 编码工具，它最大的特点就是其轻量级和易用性。Codex CLI 的安装和配置非常简单，只需几条命令即可完成。同时，它还提供了多种审批模式，例如 Suggest、Auto Edit 和 Full Auto，让开发者可以根据自己的需求灵活地控制代码的修改过程。

Codex CLI 支持多模态输入，这意味着你可以通过文本、图片、甚至草图来与模型进行交互。例如，你可以将一个手绘的设计草图发送给 Codex CLI，让它自动生成相应的代码。

CLI 编码工具的应用场景：无限可能

CLI 编码工具的应用场景非常广泛，几乎可以应用于所有与编码相关的任务。

代码审查： Agentic CLI 编码工具可以自动审查代码，检测潜在的 bug 和安全漏洞，并给出修复建议。这可以大大提高代码质量，减少错误发生的概率。
代码生成： Agentic CLI 编码工具可以根据自然语言描述自动生成代码，例如，你可以让它生成一个用于处理 CSV 文件的 Python 脚本。
代码调试： Agentic CLI 编码工具可以帮助开发者快速定位 bug，并给出修复建议。这可以大大缩短调试时间，提高开发效率。
代码重构： Agentic CLI 编码工具可以帮助开发者优化代码结构，提高代码可读性和可维护性。
自动化测试： Agentic CLI 编码工具可以自动生成测试用例，并运行测试，确保代码的正确性。
Vibe Coding: CLI 编码工具擅长 vibe coding，就像传统的 AI 代码编辑器一样。它们可以更快地浏览、审查或监督生成的代码。
重复性工程任务： 自动化团队经常拖延的重复且乏味的开发任务。
个人贡献者的生产力助推器： 帮助团队中的个人贡献者将其编码生产力提高约 10 倍。
金融： 使用这些工具进行非编码功能，例如编辑和改进数据工作流程，甚至为财务或运营团队解析 CSV。
数据团队： 构建可用于可视化信息的生产就绪仪表板应用程序。
基础设施团队： 执行有效的安全分析、审批和审查。
营销： 评估广告和活动的表现并提出改进建议。
DevRel： 在 GitHub 存储库中编写、编辑、审查和管理文档和技术教程。
产品设计团队： 使用提示执行视觉编辑并管理设计状态。

CLI 编码工具的挑战与未来

虽然 CLI 编码工具具有诸多优势，但也面临着一些挑战。

学习曲线： 对于不熟悉命令行的开发者来说，使用 CLI 编码工具可能需要一定的学习成本。
UI 缺失： CLI 编码工具缺乏图形化界面，这可能会让一些开发者感到不习惯。
成本： 一些 Agentic CLI 编码工具，例如 Claude Code，使用成本较高，需要仔细评估。

然而，随着技术的不断发展，这些挑战将会逐渐得到解决。未来，我们可以期待 CLI 编码工具拥有更强大的功能、更友好的用户体验以及更低的成本。例如，可以通过集成语音识别技术，让开发者可以通过语音来与 Agentic CLI 编码工具进行交互。

此外，随着大模型技术的进一步发展，Agentic CLI 编码工具将会变得更加智能，能够更好地理解开发者的意图，并提供更准确、更高效的帮助。

结语

CLI 编码工具作为一种新兴的开发方式，正在逐渐改变开发者们的工作方式。它们以其简洁、高效的特性，为开发者提供了一种全新的选择。尽管目前 Agentic CLI 编码工具 仍处于发展初期，但其潜力巨大，未来可期。作为开发者，我们应该积极拥抱这一新技术，将其融入到日常的编码工作中，从而更好地提升生产力，创造更优秀的软件产品。拥抱 Aider, Claude Code 和 Codex CLI，开启你的 Agentic CLI 编码之旅吧！

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