终端界面悄迎AI编程工具，或将彻底重塑未来开发前景！
发布时间：2025-07-16 17:12:35 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：12 次
近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，编程工具的使用方式也发生了显著变化。曾几何时，像 Cursor、Windsurf 和 GitHub 的 C opilot 这样的代码编辑工具一直是 AI 驱动软件开发的主流。然而，随着 “自主代理 AI” 的崛起和 “氛围编程” 的流行，AI 系统与软件的互动方式悄然转变。现在，AI 工具正越来越多地直接与系统的命令行接口(终端)进行交互。
终端，这个曾被90年代黑客电影广为传播的黑白屏幕，虽然看起来不如现代的代码编辑器那么炫酷，但其强大的操作能力在程序开发中却不容小觑。AI 不仅能够编写和调试代码，终端工具则是将代码变成可用软件的关键。
这一转变最明显的体现是主要实验室的命令行编码工具的推出，自今年2月以来，Anthropic、DeepMind 和 OpenAI 相继发布了 Claude Code、Gemini CLI 和 CLI Codex 等命令行工具，迅速成为公司最受欢迎的产品之一。
这一变化虽然不易察觉，但它实际上标志着 AI 与计算机之间的互动方式发生了根本性的转变。许多专家认为，这种趋势才刚刚开始。Terminal-Bench 的共同创作者 Mike Merrill 表示，“我们坚信未来95% 的大型语言模型（LLM）与计算机的互动将通过类似终端的接口进行。”
与此同时，传统的代码编辑工具也面临着不小的挑战。AI 代码编辑器 Windsurf 经历了一系列收购，公司的未来变得不确定。而新研究显示，程序员们对传统工具的生产力提升估计过高。比如，METR 的一项研究发现，尽管开发者认为使用 Cursor Pro 能提高20% 至30% 的工作效率，实际观察结果却显示任务的完成速度反而慢了近20%。
在这样的背景下，Warp 等公司迅速崛起，凭借其在 Terminal-Bench 中的高分，成为终端工具的佼佼者。Warp 的创始人 Zach Lloyd 对终端充满信心，他认为终端是处理代码编辑器难以解决问题的理想场所。
新方法的关键在于如何定义其性能基准。传统工具通常关注解决 GitHub 上的代码问题，而终端工具则从更广泛的视角出发，涵盖代码编写、DevOps 任务等各个方面。比如，Terminal-Bench 的一道题目要求 AI 逆向工程一个压缩算法，另一道则要求其从源代码构建 Linux 内核。这需要程序员所需的顽强解决问题的能力。
虽然现在的终端工具尚未完全解锁其潜力，但 Lloyd 相信它们已经能够处理许多开发者的非编码工作，这无疑是个值得期待的前景。
AI 编程工具正在经历一场深刻转型——从传统的图形化代码编辑器（如 Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot）转向基于终端（CLI）的交互方式。这种转变不仅涉及界面变化，更标志着 AI 开发系统如何更深层嵌入程序员工作流：AI 不再仅处理代码，而是直接与系统终端交互，关注程序运行环境（包括 DevOps 任务），并具备更广阔的视角。例如，Anthropic 推出 Claude Code，DeepMind 发布 Gemini CLI，OpenAI 推出 CLI Codex 工具 [^6]。
终端工具的优势在于其灵活性和底层控制力，成为 AI 代理（agentic AI）协作与任务执行的新前线。例如，Warp 等在 TerminalBench 基准测试中表现出色，能够自主处理开发者的非编码工作（如设置新项目、处理依赖关系等），而传统代码编辑器（如 Cursor Pro）的研究显示，其实际效率可能低于预期。
未来，95% 的大语言模型与计算机的交互可能通过类似终端的界面完成，开发者角色可能逐步转向高阶架构规划，低层次代码构建由代理系统接管。这种转型不仅关乎交互接口，更涉及代理系统如何在虚拟和物理环境中协调资源完成复杂任务。
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