大家好，没错，继非常好用的 Qoder AI 编程 IDE 发布之后，阿里正式发布 Qoder CLI ，终于补齐了在终端命令编程这一领域的短板。Qoder CLI，这是一个专为命令行环境打造的 AI Coding Agent，让智能不再局限于编辑器，而真正融入每一行命令、每一次自动化、每一个工作流。  ![]()
CLI 领域真的是竞争也越来越激烈了，现在 AI 编程的竞争已经从 AI IDE 蔓延到 AI 命令行工具领域了，这其实也意味着 AI 编程的竞争进入了深水区，毕竟像 CLI 这样的工具真的是独属于程序员才会专门使用的工具。 我深度体验了一下阿里这次推出的 Qoder CLI ，感觉确实不错，相比于目前市面上比较火的 Claude Code CLI、Cursor CLI 还是有些差异化的，而且提供的功能也是最全面的。 我整理了一个表格，大家可以对比一下。 
Claude Code CLI 会使用 Claude oupus 和 Sonet 两种模型，QoderCLI 跟 Qoder IDE 的策略是一致的，智能路由，会针对不同场景使用最适合的 SOTA 模型，而且各自的 Agent 的实现和优化策略不一致。而 Cursor CLI 叫目前还不支持自定义子代理、命令等高级能力。根据基于 SOTA 测评显示，在各自场景中，虽然各有优劣，但是，综合能力基本与 ClaudeCode 对齐。 在体验 Qoder CLI 的过程中，我逐渐发现了为什么大家都会在 CLI 上发力，因为终端命令编程太便捷了，比如，IDE 是属于比较重的那种编程工具，集成了各种插件和丰富的功能，打开比较慢，开发重大项目的时候是非常有优势的，但是，平时写个脚本、调个 API、跑个测试，在终端命令上简直效率高的不行。 我举个例子，比如，我平时做自媒体，通过 AI 实现了封面海报的自由，我一般都是让 AI 生成 SVG 格式的图形，但是，使用的时候需要转换成图片。所以，使用 Qoder CLI 应该怎么用呢？ 很简单，现在命令行工具中安装 Qoder CLI ，安装命令如下： npm install -g @qoder-ai/qodercli  ![]()
安装成功后，输入命令：qodercli，然后登录账号，即可使用。然后对话： 帮我开发可以在本地的网页功能，网页上有上传 svg 文件功能，还有转换成 png 图片功功能，支持预览和下载功能。  ![]()
直接回车，它就开始帮我干活了。几分钟就完活了，看看：  ![]()
我们可以再看看实现的效果如下：  ![]()
亲测，非常好用，开发过程一气呵成，你看，是不是让编程编得更高效，更轻量化了呢？不用打开笨重的 IDE ，调出命令行，直接下命令，一个脚本工具可能就开发完成了。 大家可以去试一试。 再比如，一些自动化与批处理的任务，像 CI/CD、数据清洗、脚手架搭建，这些任务天生属于命令行。我们随手启动终端命令就可以做到，不用打开 IDE ，超级便捷。 Qoder CLI 当中就默认内置了这些命令。  ![]()
同理，现在的很多生产环境和运维系统，本来就以 CLI 为核心接口，SSH 登录服务器、Docker 容器管理、Kubernetes 集群操作，这些场景下很多时候是没法用 IDE 的。 所以，CLI 是 IDE 编程的一个补充，尤其是在 AI 的辅助下，CLI 更像是一种「嵌入式智能」。这是我在体验 Qoder CLI 过程中最大的一个感受。 因为有了 AI 大语言模型的支持，你不需要再记一堆命令，也不用切换工具，只要一句自然语言，Qoder CLI 就能帮你生成、执行、甚至优化整条指令链。 命令行不再只是工具的入口，而变成了“意图的接口”。你告诉 AI 你想达成什么，它帮你找到最优路径。从此，命令不再是死板的语法，而是一种“对系统说人话”的方式。 而且，在体验过程中，我发现 Qoder CLI的设计哲学是围绕三大核心支柱构建的，就是：轻量性、可扩展性和集成。当你理解了这三个核心特性，其实，你就理解了我刚才说的为什么有了 AI 的加持，命令不再是死板的语法，而是一种“对系统说人话”的方式。 第一，轻量性 Qoder CLI 内置轻量级 Agent 框架，启动几乎“零负担”，而且不依赖复杂的环境配置，也不需要你安装一堆插件。打开终端，输入命令即可使用。这意味着你可以在任何地方、任何项目里、任何语言环境下，快速启动 AI 编程。比如，它可在笔记本、云端容器乃至远程沙箱中高效运行，响应时间不到 200ms。 所以，它更像是一个随时待命的智能助手，而不是一个笨重的开发平台。尤其是对于临时脚本、命令行工具、自动化任务来说，这种“零负担”的特性简直太香了。 第二，可扩展性
Qoder CLI 最大的优势是它并不封闭。比如： 也就是说，你完全可以基于 Qoder CLI 构建出属于自己的专属智能终端。比如，一个团队可以为内部部署、日志分析、测试构建各自的命令模板。 第三，集成性
Qoder CLI 和 Qoder IDE 之间是无缝衔接的，共享账号体系、云端额度与模型接入。 你可以在 IDE 中生成代码后，直接通过 CLI 自动化测试与部署；也可以在 CLI 中调用 IDE 的上下文理解能力，让 AI 直接帮你定位 bug 或修改配置。 这相当于把“开发”与“执行”连成了一条完整的智能闭环。 在过去，你可能需要在多个工具间来回切换，而现在，一条命令就能串联整个流程。 所以，不论你是习惯 Xcode、JetBrains 还是 Vim 的开发者，还是 DevOps、运维工程师、脚本自动化爱好者，都能在 Qoder CLI 中找到属于自己的落脚点。 说这么多，不如大家自己亲自去体验一下，我真的越来越觉得，AI 驱动的命令行不是回到过去，而是像提前一步进入未来。 对于我们专业的程序员不来讲，未来的编程，可能不再是“打开一个编辑器”，而是直接在终端中和 AI 对话——一句话，自动生成、自动执行、自动优化。 到那时，开发不再是一种“操作”，而是一种“协作”。你写下意图，AI 负责落地。 这，或许才是 AI 编程真正的终点。 | 
