Cursor 從 2024 年至今，可說是最火紅的 AI 寫程式 IDE，神奇的是，明明它的圖形使用者介面（GUI）這麼好用，它在 2025 年八月竟然也推出了終端機介面的 Cursor CLI！
目前市場上主要的 CLI 與終端機介面 AI 工具包括：
- Gemini CLI：Google 推出的開源 AI 寫程式助手，整合強大的 Gemini 2.5 Pro 模型，支持多模態輸入和超大上下文窗口，適合處理大型程式碼和多任務
- Claude Code：由 Anthropic 開發的 CLI AI，主打高品質自動化 Agent 寫程式和多檔案編輯
- OpenAI Codex CLI：以 OpenAI 的 GPT 系列模型為基礎，支持本地執行、測試代碼與 Git 結合，方便快速原型開發和本地私密程式碼管理
- Aider：主要聚焦於 DevOps 和 CI/CD 管線的自動化任務，幫助開發者在終端機中加速部署和批次作業
- Warp：著重於提升終端機和 shell 生產力，透過加速命令輸入和 Auto-Complete，提升開發者操作效率，非專注於用 AI 寫出完整程式
- Cursor CLI：支援多模型切換，可連接 GUI IDE（例如 VSCode）與終端機，兼具即時寫程式輔助和 Git 上下文結合，適合混合式工作流程
- Rovo Dev：新興的 AI 寫程式 CLI 工具，強調跨平臺適用性與輕量高效的寫程式助手，適合追求快速迭代的開發者
這是很有趣的現象：明明 Cursor 這類圖形化介面的 AI 寫程式工具已經這麼好用了，為什麼 Anthropic、Google、OpenAI 這些科技巨頭還要花大錢開發命令列版本的 AI 寫程式工具？
這個現象反映了軟體開發需求的趨勢變化，因此讓我想深入研究。今天就來跟大家分享我的觀察和思考，我相信會讓你對 AI 寫程式工具市場的產生更多想法、也能激發你選擇學習哪些新工具的靈感。
名詞解釋：
終端機（Terminal）指的是讓你跟電腦互動的對話視窗，通常是黑底白字，終端機只能打字溝通、而不是像 GUI 用滑鼠點來點去；而 CLI 是 Command Line Interface（命令列界面）的縮寫，是一種用文字輸入指令操作電腦的「方式」。終端機可以比喻成電話機械本身，CLI 則是你說話的內容。
由於 CLI 大多就是在終端機操作，本文 CLI 跟終端機兩詞彙將視為同義詞、經常混用。
從 IDE 到 CLI：AI 寫程式工具的新戰場#
Cursor 的 IDE-based 工具成功故事#
首先，大家應該都同意，Cursor 這類整合開發環境（IDE）型的 AI 寫程式工具確實很成功。Cursor 在短短一年內就獲得了 數百萬用戶，估值飛速攀升到數十億美元。Cursor 給傳統的程式編輯器裝上了 AI 大腦，讓寫程式變得像跟朋友聊天一樣簡單，不只軟體工程師，設計師、產品經理等等都能透過 Cursor 自己寫出好用的軟體，對於非專業程式設計師來說，Cursor 的優勢很明顯：
- 視覺化操作：有漂亮的圖形介面，滑鼠點一點、用口語打打字就有程式碼生出來，降低了心理門檻
- 即時建議：邊寫程式邊給建議，就像有個程式設計老師坐在旁邊，特別適合學習新語法
- 容易上手：不用學什麼特殊指令，點點按按就能用，我第一天就能做出可運行的程式
更重要的是，Cursor 支援多種大型語言模型，包括 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 等，這種輕鬆切換模型的彈性讓使用者可以根據不同任務選擇最適合的 AI 助手。這就像是有一個工具箱，裡面裝了各種不同專長的 AI 專家。
科技巨頭的「逆向」投資#
但就在 IDE 工具風光無限的時候，科技巨頭們卻同時在大力投資看起來比較「原始」的命令列工具：
- Anthropic 的 Claude Code：在黑底白字的終端機裡運行，但 Agent 功能卻異常強大
- Google 的 Gemini CLI：同樣是命令列介面，專注於開發者工作流程最佳化
- Cursor 的 CLI 版本：也在往這個方向發展，投入了大量研發資源
乍看之下，這很像是在 iPhone 普及的年代回頭投資開發按鍵式手機，但這其實是一個非常精明的策略布局：
程式開發工具市場足夠大，而需求足夠多元化，當然值得投入資源、滿足高速成長市場的不同客群需求。
根據 市場調查資料，AI 寫程式工具市場預計到 2030 年將達到數百億美元的規模，年增長率高達 20~25%。在龐大的寫程式工具市場中，不同類型的開發者有著截然不同的需求和偏好，單一類型的工具根本無法滿足所有人
命令列工具（CLI）在專業開發者中的市場需求，從一些可觀察的指標可以看出來：
- NeoVim（一個功能強大的終端機文字編輯器，純靠鍵盤操作）在 GitHub 上有超過 9 萬顆星星
- tmux（讓開發者可以在一個終端機視窗中同時運行多個工作對話）也有將近 4 萬顆
- 其他現代化的 CLI 工具也正在快速崛起，比如用 Rust 重寫的命令列工具如ripgrep（搜尋工具）、exa（檔案列表工具）、bat（檔案檢視工具）等，都獲得了數萬個 GitHub 星星
各種命令列開發工具的社群都很活躍，這些都代表有相當數量的開發者偏好終端機環境。這些專業開發者通常是技術決策的關鍵影響者，他們的選擇會影響整個團隊甚至公司的工具採用。
同時，程式設計的本質正在改變：從「手寫程式碼」轉變為「指揮 AI Agent 寫程式碼」，在這種轉變下，終端機這種純文字溝通的介面反而更適合跟 AI 深度協作。
這些都解釋了為什麼科技巨頭們會投資 CLI 的 AI 寫程式工具，確保自己在每個細分市場都有競爭力。站在 Cursor 的角度，他們在 IDE / GUI 成功的同時也不敢忽略 CLI 這塊大餅，舉個實際例子，幾個月前某位 Reddit 網友認為 Cursor 應該推出 CLI 的討論中，其他網友的回覆都是建議他直接改去用 Claude Code 或 Warp，Cursor 團隊想必有觀察到這個趨勢，不能眼睜睜地看著用戶因為沒有 CLI 介面而離去！
至此，原本就熱愛 Cursor、Windsurf、或是 VS Code 這些 GUI 工具的使用者，肯定會好奇：到底在終端機寫程式有什麼好？
終端機開發的優勢#
專業開發者的真實偏好#
就是存在一部分開發者，特別喜歡在終端機瘋狂打字來寫程式，而且他們還超級死忠！
根據 2024 年的 Stack Overflow 調查，雖然 VS Code 是最受歡迎的編輯器，但使用 NeoVim（終端機編輯器）的開發者中，有 83% 的人明年還想繼續使用它，這個比例甚至比 VS Code 用戶的 77% 忠誠度還高，可以說終端機這個開發介面，幾乎不掉粉！
（來源：Stack Overflow 2024）
即使我個人也愛用 Vim，這個數據依然讓我震驚，這表示：其實很多程式設計高手都偏愛終端機環境。這就像是專業廚師偏愛用傳統的炒鍋，而不是現代的不沾鍋一樣，工具的「原始」並不代表落後，有時反而意味著更精確的控制和更高的效率。
根據我自己與資深工程師朋友的交流經驗，他們選擇終端機開發的原因通常包括：
- 速度優勢：純鍵盤操作比滑鼠點擊快很多（我也被傳染成為 Vim 愛好者！）
- 自動化能力：可以輕鬆編寫腳本來自動化重複性工作
- 系統整合：能直接呼叫系統指令，與其他工具無縫配合
- 資源消耗低：不需要渲染複雜的圖形介面，運行更流暢
- 自由：可以與任何編輯器搭配使用，不被工具或環境限制
其中深度整合系統功能我個人特別有感，把 AI 放入終端機，可以直接呼叫系統指令，比如 Git 版本控制、資料庫操作、檔案管理等等，就像是給 AI 配了一雙「萬能的手」，什麼都能摸得到。例如 Claude Code 不僅寫程式碼，還能自動生成 Git commit 訊息，推送到遠端倉庫，甚至幫我建立了 Pull Request。這種 End-to-End 的自動化，在圖形介面工具中（目前）很難實現。
因為存在上述這些需求，開發 AI 工具的科技巨頭們意識到，不能只是坐著等所有開發者來使用他們開發的圖性化介面，而是要主動設計 CLI 介面的 AI Coding 工具，滿足特定軟體工程師群體的終端機開發需求。
來自 Claude Code 創造者的第一手見解#
Claude Code 無疑是 CLI 介面 AI 寫程式工具的領先者之一，因此我特別關注了 Claude Code 核心開發團隊的觀點。Boris Churney，作為 Claude Code 的創造者，他曾在 訪談 中指出，Claude Code 的設計宗旨非常明確：
「讓使用者不必花心思學習採用新的工具、介面、或 IDE，無論您在哪裡工作，Claude Code 都能運作」
這句話聽起來簡單，但背後是深刻的哲學。當許多 AI 寫程式工具都想成為唯一的霸主，Claude Code 反其道而行，它想透過融入終端機介面、成為無形的助手。
Boris 對終端機介面如此評價：
「終端機幾乎是所有介面中最通用的，因為它具有高度彈性，並且已經整合到每個人的工作流程中」
他的說法讓我重新思考了什麼叫做先進。有時候，最先進的不見得是功能最強、最複雜的，而是最能適應各種環境的，是能自然融入使用者工作與生活的。
從我自己的使用經驗來看，這種彈性確實很重要。我可以在我習慣的編輯器中寫程式，然後在同一個終端機視窗中呼叫 Claude Code 來改進程式碼，不論我人在 VS Code、R Studio、還是 PyCharm，我都能從終端機視窗使用 Claude Code。這種無縫整合的感覺，就像是有一個隱形的程式設計夥伴隨時待命，但從不打擾你的工作節奏。
（圖片來源：誠品音樂 Facebook）
IDE v.s. CLI：如何選擇適合自己的 AI 寫程式工具#
IDE 工具：新手和視覺導向工作者的首選#
IDE 跟 CLI 介面這兩類 AI Coding 工具，能做到的功能相似，卻服務著完全不同的用戶群體。如果你符合以下情況，Cursor 或 Google Colab 這類 IDE 工具會是更好的選擇：
- 資料科學家：以我自己為例，日常工作主要是寫 SQL 分析腳本和 Python / R 建立統計模型，需要視覺化回饋來快速驗證結果。當我用 Google Colab 做資料視覺化時，可以立刻看到圖表效果，及時調整參數。這種即時回饋 + 改動的循環對於探索性分析非常重要。
- 產品經理和業務人員：偶爾需要改改程式碼或者做原型 APP 驗證想法、但不想學太多技術細節。Cursor 的視覺化介面讓他們可以專注於功能邏輯，而不是程式語法細節。Cursor 讓 PM 「能跟工程師用同一種語言溝通」。
- 創業者和獨立開發者：想快速做出最小可行產品（MVP），時間就是金錢！Cursor 讓創業者能在最短時間內看到成果，學習成本低，不會被複雜的命令列操作分散注意力。
- 團隊協作重度需求者：如果你需要經常跟同事解釋程式碼邏輯，Cursor 的視覺化差異檢視（diff）和即時協作功能（Live share）會讓溝通變得更容易。
（雖然這篇文章的 IDE 都以 Cursor 為例，但對資料科學家而言，Google Colab 不只有圖形化介面、還有 資料分析 Agent 可用，是超好用的 AI 寫程式與分析工具）
CLI 工具：專業開發者和效率追求者的選擇#
而如果你符合以下情況，Claude Code 或 Gemini CLI 這類終端機工具會更適合你：
- 後端工程師和系統管理員：習慣在終端機環境工作，每天都要與伺服器、資料庫、API 打交道。我相信對這類工作者來說，圖形介面說不定是一種累贅。
- DevOps 工程師：需要大量自動化操作，包括持續整合、容器化部署、基礎設施管理等。CLI 工具的腳本化能力讓他們可以輕鬆建立複雜的自動化流程。
- 資深全端開發者：能做到 Full-stack 的開發者通常資歷都不淺，會有自己習慣的開發環境和工具鏈，不希望被特定的 IDE 綁定。CLI 工具的靈活性讓你可以與任何編輯器（VS Code、Sublime Text、甚至 Vim）配合使用。
- 追求極致效率的開發者：如果你已經是鍵盤快捷鍵的重度使用者，喜歡純鍵盤操作，那麼 CLI 工具會讓你如魚得水。
- 我就是單純喜歡敲鍵盤！我在 前一篇文章 提過，純鍵盤的終端機操作讓我莫名覺得自己好像很厲害(？)
結語：擁抱變化，保持好奇#
科技巨頭同時投資 IDE 與 CLI 兩種 AI Coding 介面，反映出沒有一種工具能滿足所有人的需求。這也告訴我們，在快速變化的世界，產品設計沒有單一標準、多元化和包容性更重要。
我相信會讀這篇的你我都只是單純的 AI 使用者，對我們來說，最重要的不是爭論哪個工具更好，而是保持開放心態，根據自己的需求選擇合適的工具。我見過太多人對工具帶有偏見、甚至只會網路嘴砲引戰，而錯過了提升效率的機會，也見過太多人盲目追求新工具反而忽略了基礎能力的訓練。
真正的專業人士會根據具體情況靈活選擇工具，而不是被任何一種工具綁架。我記得某位（我忘記來源的）資深工程師曾經說過：
「最好的工具是那個能讓你忘記它存在，專注於解決問題的工具」
說不定過兩個月，又會出現我們現在完全想像不到的新形態 AI 寫程式工具呢！或許有一天可以用 VR 頭盔寫程式？不論如何，老話一句：唯一不變的就是變化本身。