為什么一夜之間大家都在做 CLI？

飛書(shū)、Google、Stripe、ElevenLabs、網(wǎng)易云音樂(lè)。

最近幾個(gè)月，一群看起來(lái)毫不相關(guān)的公司不約而同做了同一件事：發(fā)布 CLI 工具。

Karpathy 最近寫(xiě)了一篇文章記錄自己用 AI 做 app 的全過(guò)程。

他大部分時(shí)間不是在寫(xiě)代碼，主要是在瀏覽器標(biāo)簽之間跳來(lái)跳去，配 API Key、改 DNS、填環(huán)境變量。

他的原話(huà)是：

"你的服務(wù)應(yīng)該有一個(gè) CLI 工具。不要讓開(kāi)發(fā)者去訪(fǎng)問(wèn)、查看或點(diǎn)擊。直接指示和賦能他們的 AI。"

2026 年了，為什么大家突然回去做"命令行"這種看起來(lái)很復(fù)古的東西？

CLI 到底是什么

如果你不是程序員，CLI 聽(tīng)起來(lái)很技術(shù)。其實(shí)概念很簡(jiǎn)單。

GUI（圖形界面）是打開(kāi) app，看到按鈕菜單，鼠標(biāo)點(diǎn)來(lái)點(diǎn)去。

CLI（命令行）是打開(kāi)一個(gè)黑色窗口，敲一行文字，按回車(chē)，事情做完了。

打個(gè)比方：GUI 是去餐廳看菜單、指給服務(wù)員"我要這個(gè)"。

CLI 是直接對(duì)廚房喊"宮保雞丁，少油，多辣"。結(jié)果一樣，但 CLI 更精確，更容易被自動(dòng)化。

那為什么 CLI 和 AI 特別適配？因?yàn)?AI 就是"文字進(jìn)、文字出"的。GUI 是給眼睛看的，AI 沒(méi)有眼睛。

CLI 是純文字的，AI 天生就在這個(gè)世界里運(yùn)作。

AI 想幫你壓縮視頻，不需要打開(kāi) Premiere 找導(dǎo)出按鈕。它跑一行ffmpeg -i input.mp4 -crf 28 output.mp4就完事了。

人類(lèi)沒(méi)有重新愛(ài)上命令行。是 AI 原本就生活在命令行里。

AI 的能力邊界在哪？

很多人把 AI 想象成全知全能的大腦。

更準(zhǔn)確的比喻是：一個(gè)非常聰明的新員工，什么都能學(xué)，學(xué)得快，但需要兩樣?xùn)|西，工具和說(shuō)明書(shū)。

裝了 ffmpeg，AI 能處理視頻。裝了飛書(shū) CLI，AI 能幫你查日程、發(fā)消息。

裝了 Google Workspace CLI，AI 能管你的郵箱和云盤(pán)。

沒(méi)裝？"不好意思，這個(gè)我做不了。"

ffmpeg：一款開(kāi)源音視頻處理工具，幾乎是視頻處理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。brew install ffmpeg就能裝上，AI 從此能幫你壓縮視頻、轉(zhuǎn)格式、截片段。

AI 的實(shí)際能力 = 它能調(diào)用的工具 + 它拿到的上下文。

工具好理解。"上下文"是什么？簡(jiǎn)單說(shuō)就是說(shuō)明書(shū)。

對(duì)于 ffmpeg 這種經(jīng)典工具，AI 在訓(xùn)練時(shí)已經(jīng)見(jiàn)過(guò)海量用法，不需要額外說(shuō)明書(shū)。

但飛書(shū) CLI 是 2026 年剛發(fā)布的，AI 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)里完全沒(méi)有，你不給說(shuō)明書(shū)，AI 根本不知道它存在。

所以新一代 CLI 工具都自帶一種叫 Skills 的文件，本質(zhì)就是 Markdown 寫(xiě)的說(shuō)明書(shū)，告訴 AI 這個(gè)工具能做什么、怎么用。

這里有個(gè)推論值得注意：工具越新，AI 越依賴(lài)這種顯式說(shuō)明書(shū)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)追不上工具發(fā)布速度，說(shuō)明書(shū)只會(huì)越來(lái)越重要。

CLI 正在被重新發(fā)明

過(guò)去的 CLI 和現(xiàn)在的 CLI，雖然都叫 CLI，已經(jīng)是兩種東西了。

傳統(tǒng) CLI，比如 ffmpeg、jq、curl，是給程序員用的。

輸出是給人眼看的彩色文字。遇到需要選擇的時(shí)候會(huì)彈交互式菜單，對(duì)人來(lái)說(shuō)很自然，但 AI 遇到這種彈窗直接卡住。

新一代 CLI 從設(shè)計(jì)之初就假設(shè)調(diào)用者可能是 AI：

所有操作通過(guò)參數(shù)一次性傳入，不彈菜單；

輸出 JSON 格式，AI 直接解析；自帶 Skills 說(shuō)明書(shū)；

支持--dry-run預(yù)覽，讓 AI 執(zhí)行前先看看會(huì)發(fā)生什么；

AI 還能問(wèn)工具"你有哪些命令？需要什么參數(shù)？"不用讀完整文檔。

拿飛書(shū) CLI 舉例：裝完以后 200 多條命令，覆蓋日歷、消息、文檔、任務(wù)、郵箱等 11 個(gè)領(lǐng)域。

你說(shuō)"幫我看看明天有什么安排"，AI 調(diào)用lark-cli calendar +agenda；

說(shuō)"給張三發(fā)條消息說(shuō)會(huì)議改到三點(diǎn)"，AI 調(diào)用對(duì)應(yīng)的消息命令。整個(gè)過(guò)程不用打開(kāi)飛書(shū) app。

Google Workspace CLI 更極端，一條命令啟動(dòng)一個(gè) MCP 服務(wù)，讓 AI 直接通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議操作 Gmail、Google Drive、Google Calendar。

MCP（Model Context Protocol）：AI 與外部服務(wù)之間的標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議，下節(jié)有完整解釋。

CLI 正在變成 AI 的萬(wàn)能插件

這里說(shuō)一個(gè)我在做 CodePilot 過(guò)程中觀察到的現(xiàn)象，目前還很少被討論到。

先用一句話(huà)解釋三個(gè)概念：

MCP：AI 和外部服務(wù)之間的標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議。你可以理解成 AI 世界的 USB 接口。

Skills：告訴 AI"這個(gè)工具怎么用"的說(shuō)明書(shū)。

Plugin：把工具、協(xié)議、說(shuō)明書(shū)打包在一起的可安裝擴(kuò)展。類(lèi)似手機(jī)上的 App。

AI 圈一直在討論這三個(gè)東西哪個(gè)會(huì)成為主流。

但你仔細(xì)看新一代 CLI 在做什么，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們把這三樣全打包了。

Google Workspace CLI 就是典型：CLI 命令提供執(zhí)行能力，內(nèi)置 MCP 服務(wù)提供標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議，自帶 Skills 文件充當(dāng)使用說(shuō)明書(shū)。

飛書(shū) CLI、Stripe CLI、ElevenLabs CLI、網(wǎng)易云音樂(lè) CLI，全是這個(gè)模式。

一個(gè) CLI 工具就是一個(gè)事實(shí)上的 Plugin。

但它比 Plugin 多了幾個(gè)好處。

Claude Code 的 Plugin 只能在 Claude Code 里用。

飛書(shū) CLI 裝了以后，Claude Code、Cursor、Gemini CLI 都能用，不鎖平臺(tái)。

這一點(diǎn)在國(guó)內(nèi)尤其重要，因?yàn)楸娝苤脑颍脩?hù)可能今天接 Claude，明天換 DeepSeek，后天試 Qwen。

CLI 不關(guān)心調(diào)用它的是哪個(gè)模型，它是模型無(wú)關(guān)的執(zhí)行層。

Plugin 商城有審核流程，CLI 工具往 npm 上 publish 就上線(xiàn)了，跟發(fā)網(wǎng)站一樣自由。

而且人也能用，不裝 AI 也能在終端里直接敲命令，開(kāi)發(fā)者有更大的動(dòng)力去做和維護(hù)。

npm：開(kāi)發(fā)者版本的 App Store，大量命令行工具通過(guò)它分發(fā)安裝。運(yùn)行npm install -g 工具名就能裝上。

CLI 還有一個(gè) Plugin 做不到的事：

組合。gws gmail +triage | jq '.messages[]'，兩個(gè)工具用管道串起來(lái)，前一個(gè)的輸出變成后一個(gè)的輸入。

Shell 管道這個(gè)幾十年前的設(shè)計(jì)，在 AI 時(shí)代突然又變得值錢(qián)了。Plugin 之間是隔離的，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的組合方式。

大家在爭(zhēng) MCP、Skills、Plugin 哪個(gè)會(huì)贏，答案可能是 CLI 把它們?nèi)虬耍铱缙脚_(tái)。

但事情沒(méi)那么美好

說(shuō)了這么多好處，該說(shuō)問(wèn)題了。

CLI 最大的結(jié)構(gòu)性缺陷是安全。

Plugin 在平臺(tái)沙箱里跑，有聲明式權(quán)限控制。

CLI 是直接執(zhí)行 shell 命令，AI 一旦能跑gws，就能用這個(gè)身份做任何事。

沒(méi)有"只讀不寫(xiě)"的細(xì)粒度控制。目前靠--dry-run和彈窗確認(rèn)來(lái)補(bǔ)救，但跟平臺(tái)級(jí)權(quán)限框架比，差距很大。

沙箱：一種隔離運(yùn)行機(jī)制，類(lèi)似手機(jī) App 的權(quán)限彈窗——"是否允許訪(fǎng)問(wèn)相機(jī)？"。程序只能做它被允許做的事，出了問(wèn)題也不影響系統(tǒng)其他部分。

具體到實(shí)際使用，我在 CodePilot 里接入各種 CLI 工具的過(guò)程中也踩了不少坑。

第一個(gè)：說(shuō)明書(shū)太大，AI 腦子撐爆了。

有些工具有非常大的 Skills 文件。AI 的上下文窗口有容量限制，這一個(gè)文件就占掉一大塊，加載完推理質(zhì)量明顯下降。

對(duì)比之下，Google Workspace CLI 的 Skills 文件平均 1.6KB，精準(zhǔn)給 AI 需要的信息，不多不少。

第二個(gè)：交互式提示卡死 AI。

Stripe CLI 早期版本彈? Which environment?選擇菜單，人覺(jué)得挺自然，AI 直接卡住不動(dòng)了。后來(lái)加了--no-interactive才解決。

第三個(gè)：輸出太長(zhǎng)，淹沒(méi)有用信息。

一個(gè)查詢(xún)返回幾萬(wàn)字符 JSON，全灌進(jìn)上下文，真正需要的信息反而找不到了。

Google Workspace CLI 用 field masks 控制返回大小，這個(gè)設(shè)計(jì)目前很少有工具跟進(jìn)。

field masks：調(diào)用 API 時(shí)指定只返回哪些字段，而不是把所有數(shù)據(jù)都倒回來(lái)。查郵件只要主題和發(fā)件人，不要正文，上下文省一大塊。

這幾個(gè)問(wèn)題有一個(gè)共同根源：

"為 AI 設(shè)計(jì)"和"在 AI 中驗(yàn)證"是兩件事。就像移動(dòng)端適配，設(shè)計(jì)稿上看著響應(yīng)式?jīng)]問(wèn)題，真機(jī)上按鈕根本點(diǎn)不到。

我的實(shí)驗(yàn)：讓 AI 管理自己的工具

做 CodePilot 的 CLI 管理功能時(shí)，我經(jīng)歷了一次思路轉(zhuǎn)變。

一開(kāi)始是傳統(tǒng)軟件思路：

寫(xiě)代碼嗅探用戶(hù)系統(tǒng)裝了什么、寫(xiě) UI 讓用戶(hù)在界面上管理工具、寫(xiě)邏輯檢測(cè)更新。標(biāo)準(zhǔn)做法。

后來(lái)想明白了一個(gè)問(wèn)題：我產(chǎn)品里已經(jīng)有 AI 了，為什么要繞過(guò)它？

安裝工具，直接拉起對(duì)話(huà)讓 AI 來(lái)。

AI 讀--help，判斷操作系統(tǒng)，處理權(quán)限錯(cuò)誤，引導(dǎo)認(rèn)證配置。

安裝報(bào)錯(cuò)了它能讀錯(cuò)誤信息自己判斷，要不要 sudo？先裝個(gè)依賴(lài)？

注冊(cè)工具也一樣，給 AI 一個(gè)提示詞模板，讀完--help自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化描述，工具能做什么、怎么用、典型場(chǎng)景。

sudo：macOS/Linux 上臨時(shí)獲取系統(tǒng)管理員權(quán)限的命令。安裝某些工具需要寫(xiě)入系統(tǒng)目錄，普通權(quán)限不夠，加 sudo 才行。

別用軟件幫用戶(hù)管理 AI 的工具，讓 AI 管理自己的工具。

每個(gè)工具的情況都不一樣，用代碼寫(xiě)死安裝邏輯是寫(xiě)不完的。

但 AI 能處理這種開(kāi)放式問(wèn)題。把工具安裝變成 AI 任務(wù)，比寫(xiě)一個(gè)覆蓋所有邊界情況的安裝器靠譜得多。

我還做了一個(gè) 5 維 Agent 兼容度評(píng)分，從是否為 AI 設(shè)計(jì)、是否支持結(jié)構(gòu)化輸出、是否支持自查、是否支持預(yù)覽、是否注意上下文大小五個(gè)方面去打分。

說(shuō)實(shí)話(huà)這個(gè)評(píng)分更多是一個(gè)呼吁：希望工具開(kāi)發(fā)者開(kāi)始想"我的 CLI 對(duì) AI 友好嗎？"

還缺什么？

CLI 正在成為 AI 能力擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施，但有幾個(gè)明顯缺口。

你怎么知道"有個(gè)飛書(shū) CLI 能讓 AI 操作飛書(shū)"？

目前基本靠口口相傳。npm 和 GitHub 最有條件做 AI 工具的 App Store，但它們沒(méi)這個(gè)動(dòng)力。發(fā)現(xiàn)機(jī)制是空白的。

認(rèn)證也是問(wèn)題。

飛書(shū)一套登錄，Google 一套，Stripe 一套，裝五個(gè)工具登錄五次。對(duì)普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)摩擦太大了。

安裝體驗(yàn)也不靠譜。

npm、brew 是十幾年前設(shè)計(jì)的，假設(shè)使用者是懂命令行的開(kāi)發(fā)者。

當(dāng)操作者變成 AI，權(quán)限問(wèn)題、依賴(lài)缺失、路徑?jīng)_突這些"查 Stack Overflow 就能解決"的問(wèn)題，變成了真正的障礙。

Homebrew（brew）：macOS 上最流行的包管理器，專(zhuān)門(mén)用來(lái)安裝命令行工具。brew install ffmpeg裝 ffmpeg，brew install jq裝 jq，就這么簡(jiǎn)單。

行業(yè)不缺工具，不缺協(xié)議，不缺說(shuō)明書(shū)。

缺的是讓這三樣?xùn)|西被發(fā)現(xiàn)、被安裝、被信任的那一層基礎(chǔ)設(shè)施。

誰(shuí)做出來(lái)這個(gè)，誰(shuí)就是 AI 時(shí)代的 npm。

所以，為什么大家都在做 CLI？

大家意識(shí)到 CLI 可能是當(dāng)下效率最高的 AI 能力分發(fā)方式。

一個(gè) CLI 工具同時(shí)包含執(zhí)行能力、通信協(xié)議和使用說(shuō)明，就是一個(gè)完整的 AI 插件。

跨平臺(tái)，免審核，人和 AI 都能用。

每多裝一個(gè)好用的 CLI 工具，你的 AI 就多一項(xiàng)技能。每少一分多余的上下文噪音，你的 AI 就聰明一點(diǎn)。

我們正處在一個(gè)混亂的新舊交替時(shí)代。

舊的格式、舊的數(shù)據(jù)壁壘、舊的包管理器，和新的 AI 原生工具鏈交織在一起。

CLI 不是唯一的答案，但它是目前最務(wù)實(shí)的那一個(gè)。

好了，以上就是今天的內(nèi)容。如果覺(jué)得寫(xiě)得還不錯(cuò)的話(huà)，可以幫我點(diǎn)個(gè)贊，或者轉(zhuǎn)發(fā)給你需要的朋友。

這里嘗試 CodePilot：https://github.com/op7418/CodePilot

引用：

[1] 過(guò)了個(gè)年，AI 圈變天了？但沒(méi)人告訴你為什么 — https://mp.weixin.qq.com/s/z7zNi_DayzevcTe0EUTv5g

[2] You Need to Rewrite Your CLI for AI Agents — https://justin.poehnelt.com/posts/rewrite-your-cli-for-ai-agents/

[3] Stripe Projects CLI — https://docs.stripe.com/projects

[4] Building CLIs for agents — https://x.com/ericzakariasson/status/2036762680401223946

[5] MenuGen — https://karpathy.bearblog.dev/vibe-coding-menugen/

[6] Google Workspace CLI — https://github.com/googleworkspace/cli

[7] 飛書(shū) CLI — https://github.com/larksuite/cli