• CLI 命令行
  • CLI 时代
    • 设计范式变化
    • CLI vs GUI
    • CLI vs MCP
  • 工具
    • 已有工具转型
  • CLI 转换
    • 总结
    • 【2026-3-14】OpenCLI
      • 安装OpenCLI
      • 使用
      • 配置 claude code
    • 【2026-3-16】CLI Anything
      • claude code 安装
      • 使用
• 结束

CLI 命令行

CLI 时代

AI Agent时代，大模型最缺的是“操作能力”，如何让 AI 真正”使用”软件？

传统解决方案

• 要么依赖脆弱的 UI 自动化（截图、点击、OCR）
• 要么需要软件提供完善的 API 接口。

但现实是绝大多数专业软件既没有为 AI 设计的接口，其 UI 也远非为机器操作而优化。

这个鸿沟，正在成为 AI Agent 落地的最大障碍。

设计范式变化

【2026-3-21】OpenCLI vs CLI-Anything：AI Agent 时代的 CLI 革命

软件设计范式可能发生根本性转变：

• 从 GUI-first 到 CLI-first：新软件可能优先设计 CLI，GUI 只是 CLI 的可视化包装
• 从 API-only 到 CLI-native：CLI 成为主要的集成接口，API 成为 CLI 的子集
• 从人类中心到 Agent 友好：软件设计时考虑 AI 的可发现性、可组合性和可自动化性

很多人把最难、最复杂的的任务丢给 OpenClaw，而 Claw 们干活时，基本都选 Claude Code

不是 Cursor，不是 VS Code，更不是什么 GUI Agent。

核心原因：

“CC 的 CLI 做得太好了。有状态、自描述、好用还强大。Agent 不需要跟它「搏斗」—— 拿起来就能干活。”

但是绝大多数真正的专业软件，都没有这样的 CLI。

• GIMP、Blender、LibreOffice、OBS —— 每一个都是重量级工具，但 Agent 基本碰不了。

CLI vs GUI

CLI 为何成为 Agent 的”母语”？

传统 GUI（图形用户界面）为人类设计，但对 AI 极不友好：

• 信息密度低：GUI 为了美观和易用，往往在屏幕上分散大量信息，AI 需要处理大量无关像素
• 状态不可见：GUI 的内部状态隐藏在视觉元素背后，AI 难以准确感知应用当前状态
• 操作脆弱：基于坐标的点击在分辨率、主题、版本变化时极易失效
• 上下文消耗大：将界面截图传给 LLM 需要消耗大量 Token

CLI（命令行界面）正在成为 AI Agent 与软件交互的”通用语言”。相比 GUI，CLI 具有结构化、可组合、自描述、确定性等天然适合 LLM 的特性。

CLI 具有天然适合 AI 特性：

• 结构化与可组合：文本命令与 LLM 的输入输出格式天然匹配，且可通过管道组合成复杂工作流
• 轻量且通用：最小开销，跨系统工作，无需依赖图形环境
• 自描述：–help 标志提供自动文档，Agent 可自主发现能力
• 确定性与可靠：一致的结果使 Agent 行为可预测，便于调试和优化

GUI 与 CLI 核心对比表

对比维度	GUI（图形界面）	CLI（命令行）
设计目标	为「人类」设计	为「开发者与AI」设计
交互形式	窗口、图标、按钮等图形化操作	黑框纯文本指令输入
核心优势	简单直观、所见即所得、零学习门槛	高效直接、无冗余翻译层、AI天然擅长
自动化能力	❌ 自动化效率低	✅ 瞬时完成复杂任务
AI适配性	❌ AI理解成本高	✅ 一键接管办公系统
适用人群	普通办公用户、非技术人员	开发者、AI Agent、自动化场景

说明

• GUI 面向人类的「友好界面」，核心是降低使用门槛，让普通人能快速上手；
• CLI 面向机器/AI的「标准化指令」，核心是提升执行效率，适配AI Agent的自动化需求，是AI从「聊天」到「干活」的关键桥梁。

CLI vs MCP

MCP（Model Context Protocol）热门话题。

但 OpenCLI 和 CLI-Anything 的开发者们似乎更倾向于一个简单的哲学：CLI 是比 MCP 更好的集成接口。

原因：

• CLI 是已有的事实标准，无需额外协议层，任何能执行命令的环境都能使用。
• 而 MCP 需要专门的支持和实现。正如 Unix 哲学所言：”做好一件事，并通过文本流协作”。

工具

示例

• GitHub CLI, 详见站内专题：Git
• CloudCLI - CloudCLI 提供以 AI 为核心的云端开发环境，配备预配置工具和持久化会话，实现无缝、跨设备的编码体验。
• Cline CLI - Cline CLI 从您的终端在客户端运行自主 AI 编码代理，以完全的隐私保护和执行透明度，自动化完成复杂的开发任务。
• bb-browser - bb-browser 将网站转化为机器可读的界面，使 AI 智能体能够以已认证用户的身份进行交互，无需 API 密钥，也无需担心反机器人机制的拦截。
• Cursor CLI - Cursor CLI 将AI编码能力直接融入您的终端，赋能开发者、DevOps和SRE，助其随时随地生成、重构、调试及自动化代码。

已有工具转型

CLI 大战爆发

时间节点	产品名称	核心动作	关键亮点/能力	设计定位
2026年3月27日	钉钉 DingTalk	开源钉钉 CLI 项目	开放10项核心能力；支持AI表格、日历、待办；全面 CLI 化重构底层	办公 CLI 能力开放
2026年3月28日	飞书 Feishu	发布 v1.0.0 正式版；开源 larksuite/cli	覆盖11大业务域；提供200+ 命令	专为 AI Agent 设计
2026年3月30日	企业微信 WeCom	正式开源企业微信 CLI	7大核心能力；支持消息、日程、文档、会议；原生调用时代	办公系统原生 CLI 化

CLI 转换

总结

愿景

让任何软件都能被 AI Agent 通过命令行界面高效控制。

OpenCLI 和 CLI-Anything 虽然都致力于让软件 Agent-Native，但采用了截然不同的技术路径。

差异

• OpenCLI 更像”浏览器代理”，用 Chrome DevTools Protocol 与浏览器深度集成，通过拦截 XHR/Fetch 请求获取数据。它的优势在于能够处理那些只有 Web 界面、没有公开 API 的网站，且无需用户额外认证。
• CLI-Anything 则更像”软件编译器”，分析源代码，理解软件架构，然后生成完整的 CLI 封装。它的优势在于能够充分利用软件的原生能力，生成真正生产可用的工具。

维度	OpenCLI	CLI-Anything
目标对象	网站（Web 应用）	本地软件（桌面应用）
技术栈	TypeScript + Chrome Extension	Python + Click + 软件后端
集成方式	拦截浏览器网络请求	生成项目文件 + 调用软件 CLI
认证处理	复用浏览器登录会话	依赖软件自身的认证机制
扩展方式	YAML 声明式 / TypeScript 编程式	AI 自动生成完整代码
输出格式	JSON / YAML / CSV / Markdown	JSON + 人类可读表格 + REPL
适用场景	数据抓取、内容监控、Web 自动化	创意生产、文档处理、媒体渲染

【2026-3-14】OpenCLI

【2026-3-14】jackwener 开发的 AI 原生命令行工具 OpenCLI 巧妙地解决了这个问题：

• 通过复用本地 Chrome 的登录状态，让 AI 能够像调用 API 一样在终端直接查热搜、发动态或抓取数据
• 2026 年 3 月 14 日，首次公开亮相（GitHub 仓库公开，社区开始传播）
• 2026 年 3 月 20 日，V2EX 官宣发布 v1.0.0 正式版
• GitHub opencli

open-cli 是由 Sindresorhus 开发的跨平台命令行工具，用于打开如 URL、文件、可执行程序等

• 将任意网站转化为 CLI 工具， 让 AI 接管浏览器、桌面软件
• 已在全球平台如 Bilibili、Twitter/X、Reddit、知乎、小红书，以及桌面应用如 Cursor、ChatGPT 和 Notion 上经过实战检验。

与 Puppeteer、Playwright 等传统浏览器自动化工具不同，OpenCLI 并不试图模拟用户操作 DOM，而是直接拦截和利用网站自身的 API 调用。这种”借力打力”的架构设计，让它能够绕过大多数网站的风控机制和反爬虫策略。

OpenCLI 采用独特的 Browser Bridge 架构：

• 一个轻量级的 Chrome 扩展 + 微守护进程。

用户只需在 Chrome 中安装扩展，无需任何令牌或手动配置，守护进程会在首次运行命令时自动启动。

这种设计的关键优势在于复用用户已有的登录会话——你不需要为每个网站单独配置 API 密钥或登录凭证。

安装OpenCLI

# 全局安装
npm install -g @jackwener/opencli
​
# 验证安装是否成功
opencli --version

配置浏览器桥接

• 下载OpenCLI的Chrome扩展并安装
  • 点此下载，安装方法不明
  • Chrome 插件地址 opencli Browser Bridge, 点击安装即可
• 运行 opencli doctor检查扩展程序与本地后台服务（Daemon）的连接状态

运行opencli setup，自动从Chrome浏览器中检测并配置 Playwright MCP Bridge扩展的token，完成浏览器连接性验证。

完成以上步骤后，即可在终端中使用opencli命令操作支持的网站或Electron应用

使用

opencli xiaohongshu feed # 获取小红书内容
opencli bilibili hot --limit 5  # 查看B站热门视频
opencli zhihu hot -f json       # 查看知乎热榜并以JSON格式输出
# 下载小红书媒体
opencli xiaohongshu download abc123 --output ./media
# 导出知乎文章
opencli zhihu download "https://zhuanlan.zhihu.com/p/123"
# 监控 Twitter 趋势
opencli twitter trending -f json | jq
# Bilibili 视频下载
opencli bilibili download BV1xxx --quality 1080p

配置 claude code

接入 Claude Code 或其他智能体，可将 OpenCLI 作为“技能”添加。

只需在 Agent 系统提示词（如 .cursorrules）中加入：

"You have a tool called opencli. Run opencli list to see available commands to browse the web."

OpenCLI 安装非常直观，关键在于浏览器插件的桥接。一旦打通，终端就不再只是冷冰冰的控制台，而是通往整个 Web 世界的万能钥匙。

# Install all OpenCLI skills
npx skills add jackwener/opencli

# Or install specific skills
npx skills add jackwener/opencli --skill opencli-usage      # Command reference
npx skills add jackwener/opencli --skill opencli-explorer    # Adapter development guide
npx skills add jackwener/opencli --skill opencli-oneshot     # Quick command reference

【2026-3-16】CLI Anything

香港大学数据科学实验室（HKUDS）团队出手了，开源了 CLI-Anything

• 让所有软件都能变成 Agent 原生工具的革命性项目
• 无需手动编码，告别脆弱的 GUI 自动化。支持 Claude Code、Cursor 等主流智能体框架

用 CLI 作为 AI Agent 和真实软件之间的桥梁，把人类设计的软件，直接转变成 Agent 能用的工具，而且不损失任何功能。

核心亮点

• ① 一键生成 CLI，7 阶段自动化全包
• ② 真实软件集成，零妥协
• ③ 告别脆弱的 UI 自动化
• ④ 结构化输出，Agent 直接消费
• ⑤ 生产级测试，1436 个测试 100% 通过率

claude code 安装

前置要求

• Claude Code（带插件支持）
• Python 3.10+
• 目标软件已安装（如 GIMP、Blender、LibreOffice 等）

安装

# 添加 marketplace
/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything
# 安装插件
/plugin install cli-anything
#-------------
1 添加插件市场：一条命令将 CLI-Anything 插件市场添加到 Claude Code：/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything
2 安装插件：在 Claude Code 会话中安装 cli-anything 插件：/plugin install cli-anything。无需任何额外配置。
3 指向目标软件：将插件指向任意软件代码库或仓库：/cli-anything ./gimp 或 /cli-anything https://github.com/blender/blender
4 使用新生成的 CLI：pip install -e . 将 CLI 安装到 PATH。智能体和人类都可以运行 cli-anything-gimp、cli-anything-blender 等，完整支持 --help 和 --json 参数。

使用

使用方法：

• 转化
• 使用

# 为 GIMP 生成完整 CLI（全部 7 阶段）
/cli-anything ./gimp
# 为 Blender 生成 CLI
/cli-anything ./blender
# 从 GitHub 仓库生成
/cli-anything https://github.com/blender/blender

# ----------------

# 安装到 PATH
cd gimp/agent-harness && pip install -e .

# 从任何地方使用
cli-anything-gimp --help
cli-anything-gimp project new --width 1920 --height 1080 -o poster.json
cli-anything-gimp --json layer add -n "Background" --type solid --color "#1a1a2e"

# 进入交互式 REPL
cli-anything-blender

结束