Vibe Coding 以后,我选择了CLI
作者在实践 Vibe Coding 后转向 CLI 作为主要开发界面,认为 CLI 减少了界面干扰、提升了信息密度与执行贴近性;真正决定 Agent 能力上限的不是界面形态,而是 harness——即模型之外的上下文接入、工具调用与反馈闭环能力;CLI 并未解决任务模糊性与判断力缺失问题,可靠性的关键在于 harness 的工程完备性。
我一直没有养成 IDE 的习惯。从 Cursor、VS Code,到后来各种带 Agent 的编辑器,我都能用,但很少觉得舒服。窗口太多:文件树、代码区、终端、调试器、插件栏、聊天栏。它们当然很强,只是我的注意力总会被切得很碎。
开始 Vibe Coding 后,我几乎直接上了 CLI。
先解释两个词。
CLI,Command Line Interface,命令行界面。面对的是终端,通过输入文字命令让电脑做事。今天的 CLI 已经不只是过去那个“黑色控制台”,它也可以是和 Coding Agent 对话、让它读代码、改文件、跑测试的入口。
IDE,Integrated Development Environment,集成开发环境。Cursor、VS Code 都属于这一类。它把写代码会用到的文件、终端、调试、版本管理和插件,放进同一个图形界面里。
一个像工作台:工具都摊在眼前。一个像对讲机:把事情说清楚,再等对方回报进展。我更习惯后者。
I. 我想要的,是少一点界面

一个终端窗口,一段任务描述,Agent 自己读代码、改文件、跑命令、报结果。需要时我打开浏览器看页面,或者打开编辑器看一眼 diff。大部分时间,这种信息密度让我更放松。
过去,IDE 是程序员的驾驶舱。人要自己在文件、代码、终端、Git、调试器之间来回切换;IDE 的价值,是把一整套仪表盘铺在眼前。现在,Agent 也坐进了驾驶舱。
当它能读仓库、搜索代码、修改文件、运行测试、看浏览器结果时,人不必盯着每一个仪表盘。人更像是在给目的地、判断路线,并在关键岔路口接管方向盘。
这也解释了为什么 CLI 在 Vibe Coding 里突然变得顺手。它保留了任务、过程和结果。“把这个页面改成移动端优先,别动数据模型。”它去干。卡住了,补一条信息。完成了,看结果。中间少了许多“我该点哪个面板”的动作。
II. 真正决定上限的,是 harness

有意思的问题在后面:CLI 里的 Agent,和 ChatGPT、Claude 这类 App 里的 Agent,谁的 harness 更强?
我的判断是:App 不天然更强,CLI 也不天然更原生。真正决定能力的,是 harness。
可以把 harness 理解成:模型之外,围绕模型搭出来的整套手脚和工作环境。模型负责生成和推理;harness 决定它看得见什么、做得了什么、怎么拿到反馈。
它能不能看到当前仓库、历史对话、项目规则和打开的网页?它能不能读写文件、跑终端、查 Git、调用浏览器、部署服务?它改完后,能不能知道测试是否通过、页面是否真的渲染出来?它记得住的是一次对话,还是一个项目长期积累下来的约束?
这些问题,比它运行在终端、IDE 还是桌面 App 里重要得多。
一个做得好的 CLI harness,离真实执行环境很近:本地代码、Shell、Git、测试、日志,都是它能直接碰到的东西。对真实开发而言,这已经非常强。
一个做得好的 App harness,也有另一种优势。它更容易接住代码之外的上下文:正在看的网页、一张截图、一段语音、一份业务文档,甚至跨应用的工作流。它未必因此更会写代码,但可能更会理解此刻正在处理什么。
所以,“终端里的 Agent”与“App 里的 Agent”并不是两种智力。它们可能接着同一类模型,差别在于,谁给它配了更合适的上下文、工具、权限和反馈回路。
III. CLI 也没有解决一切

CLI 的简洁有一个前提:事情已经被说清楚。
任务本身模糊,Agent 只会把模糊放大。什么不能动、什么结果算完成、什么时候该停下来检查,仍然需要人来判断。终端不会替人补上判断力。
它也不会自动让 Agent 变可靠。没有测试、没有清晰的约束、没有可验证的反馈,再漂亮的对话都只是一次听起来流畅的猜测。
这也是我越来越在意 harness 的原因。大家很容易比较哪个模型更聪明,真正让一个 Agent 从“偶尔惊艳”变成“能连续干活”的,往往是它周围那套环境。
我现在喜欢 CLI。它刚好落在一个舒服的位置:信息足够少,离执行足够近,又能让 Agent 真正把活干出来。
以后我当然可能切到别的界面。只要那个产品能让我少解释一次上下文,少接管一次中断,少花十分钟确认它到底做了什么,我不会在乎它长得像终端、编辑器,还是聊天窗口。
工具会不断换壳。真正稀缺的,是一个能和人一起把事情做完的 harness。
2026 年 7 月 · 以上判断约 6 个月有效
JOTO 企业落地观察
- 企业部署 CLI 类智能体时,需重点评估 harness 对本地开发环境的集成深度——能否直连 Git、Shell、测试框架与日志系统,决定了其在真实交付流程中的可用性边界,而非仅看模型响应速度。
- 这类系统的取舍不在界面形态,而在 harness 是否支持可验证的反馈闭环:例如测试失败是否触发重试、页面渲染结果是否被自动校验。缺乏该能力的 CLI 智能体,仍需大量人工介入验证。
- RAG 知识工程在此场景中需适配 CLI harness 的上下文加载机制:项目规则、API 文档、过往 PR 评论等非代码资产,必须能被低延迟注入 Agent 的实时上下文,否则 CLI 的简洁性将反向加剧语义歧义。
- AI 安全治理需覆盖 harness 层面的权限控制:CLI 智能体若拥有文件写入与 Shell 执行权,就必须明确界定其操作范围(如禁止修改 prod 配置)、审计其命令调用链,而非仅依赖模型输出过滤。
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