最近开源项目 CLI-Anything 在GitHub迅速走红。这可不是要让我们回到“敲命令行”的时代。再者，结合最近钉钉的 CLI 设计，就会发现它们指向的其实是同一个方向——软件的使用者，正在发生变化。

我们习以为常的界面，其实只适合人类

过去几十年，软件几乎都是围绕“人”设计的。

按钮、菜单、弹窗、拖拽，这一整套交互方式，本质上是在解决一件事：如何让人更容易操作机器。我们把它叫做GUI（图形界面）。

它对人来说很直观，但有一个被忽略的问题：

👉 对AI来说，这是一种非常低效的交互方式。

想象一下，让一个AI去完成一件简单的事情，比如：在群里发一个带附件的公告。在人类看来，这是再自然不过的一串动作，但对AI来说，它需要：

• 识别界面中的“公告”入口

• 判断哪个按钮可以点击

• 进入页面后找到输入框

• 上传附件

• 最后再点击发送

这整个过程，本质上是在“读图+试错”。

界面一旦有变化，它就可能完全失效。

如果换一种方式呢？不再让AI去“看界面”，而是直接告诉它要做什么？打个比方：

send_announcement --group 技术部 --title Q3进度 --file report.pdf

一行指令，完成同样的事情。

它看起来不友好，但恰恰符合AI的“喜好”：结构清晰、语义明确、没有歧义。

从这个角度看，你会发现一个很有意思的变化：

GUI是为人类设计的语言，而CLI，更像是为机器准备的语言。

理解了这一点，再看 CLI-Anything，就很容易明白它为什么会火。

这个项目本质上在做一件事：

把原本只能“点着用”的软件，变成可以“用命令调用”的工具。

它的做法并不复杂，但很关键：

• 分析软件的代码结构

• 找到每个功能对应的底层调用

• 自动生成一套CLI命令

于是，一个原本需要手动操作的软件，就变成了这样：

image edit –brightness20
excel create –file report.xlsx
blender render –scene demo

你可以把它理解成给所有软件加了一层“AI可以理解的接口”。

其实不是技术突然出现了，而是需求发生了变化。过去几年，以 ChatGPT 为代表的模型，已经证明了一件事：AI可以很好地理解语言。但问题也随之暴露出来， 它“会说”，但不会“做”。

我们可以让AI写文案、总结信息，但一旦涉及到真实世界的操作，比如：

做报表

改图片

发邮件

管理项目

它就必须依赖外部工具。而问题恰恰在这里：绝大多数工具，是为人设计的，不是为AI设计的。

这里就很尴尬了，AI有“大脑”，但没有“手”。CLI-Anything解决的，正是这个断层。它没有去优化AI本身，而是反过来，改造软件，让软件更适合被AI使用。

如果把视角再拉远一点，这件事的意义，其实不只是“效率提升”。

它指向的是一个更底层的变化：工具的使用者，正在从人类变成AI。

过去，我们需要学习：

软件怎么打开

按钮在哪里

功能怎么用

未来，这些事情很可能不再重要。我们只需要表达目标，比如： “帮我做一份Q3报告”，剩下的流程，由AI去调用各种工具完成。

这意味着软件的角色，正在发生变化：从“人使用的工具”，变成“AI调用的能力模块”。

当越来越多的软件被“CLI化”，或者更广义地说，被接口化之后，会发生一件很自然的事情：AI可以自由组合这些工具，完成更复杂的任务。

就像现在的人使用软件一样，只不过“操作者”换成了AI。而人，逐渐退到一个新的位置：不再是执行者，而是决策者。

我们正在进入一个“AI使用软件”的时代。CLI看起来像是一种复古的技术，但在这个语境下，它反而变成了一种更先进的接口形式。

因为它不再是为人设计的，而是为AI设计的。

而像 CLI-Anything 这样的项目，之所以会突然爆发，可能正是因为它踩中了这个变化的起点。过去，我们学习如何使用工具。未来，我们只需要告诉AI要做什么。

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