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AI 不会用软件?港大 5.4 万星 CLI-Anything:一句话给任何软件配命令行
“
未来的软件，第一个用户可能不是你，而是 AI Agent。
想象一个场景：你对 AI 说“帮我把这 200 张产品图批量加上水印，转成 WebP”，它三秒写个脚本搞定。可你换一句：“在 Blender 里建一个低多边形的小岛，灯光调暖一点”——它就只能干瞪眼。不是它笨，是它不会点鼠标。
这就是今天 AI Agent 最大的尴尬：能读写文件、能跑终端命令，唯独面对 Blender、GIMP、LibreOffice 这些没有开放 API 的图形软件，就像个会认字却不会拿筷子的人，空有一身力气使不出来。
过去的解法是“教 AI 点鼠标”：截图、识别坐标、模拟点击，又慢又脆，换个分辨率、弹个对话框就全崩。港大 HKUDS（香港大学数据智能实验室）团队换了个思路：不教 AI 点鼠标，直接给软件装个方向盘——命令行。这个项目叫 CLI-Anything，口号是 “Making ALL Software Agent-Native”，上线半年多拿下 5.4 万 star，今天还挂在 GitHub Trending 上。
一句话讲清它和同类方案的区别：MCP 是给“有 API 的软件”搭了一座桥，RPA 是教 AI“点鼠标”，而 CLI-Anything 是给“没 API 的老软件”批量装方向盘——让 Agent 用打字的方式开车。
📌 本文看点
01
不教点鼠标：一条命令，任何软件变 Agent 工具
02
七步流水线：AI 自己读源码、写 CLI、跑测试
03
冷静真相：它变不出的东西，和藏着的代价
INTRO
项目介绍：两种用法，从“拿来即用”到“自己造”
用法一：直接拿现成的
最省事的路：别人已经调好的 harness，直接装。先装 Hub：
pip install cli-anything-hub
cli-hub list # 浏览仓库里有哪些 CLI
cli-hub search image # 按关键词搜，比如搜图像工具
cli-hub install gimp # 装 GIMP 的 harness
cli-hub launch gimp # 直接开跑
仓库里已经有几十个现成 harness：GIMP（修图）、Blender（3D 建模）、Inkscape（矢量图）、Audacity（音频）、LibreOffice（办公）、OBS（直播）、Kdenlive／Shotcut（剪辑）、Zoom（会议）、Draw.io／Mermaid（画图）、ComfyUI（AI 生图）……基本覆盖创意、办公、开发几大类常用软件。
用法二：没有现成的，自己造一个
仓库里没有你想要的软件？那就让 Agent 现场给你造一个。以 Claude Code 为例，三行命令：
/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything
/plugin install cli-anything
/cli-anything ./gimp
接下来 Agent 会自动跑完下一章要讲的七步流水线：读源码、设计命令、写代码、写测试，最后装进你的 PATH。除了 Claude Code，它还支持 Cursor、Codex、OpenCode、OpenClaw、Pi、Qodercli、Goose 等十几种 Agent 平台，插件目录都在仓库里放着。
先看效果：它是真能干活的
光说不练不行，直接看演示效果。注意，这些产出都是真实文件、真实渲染，不是“看起来像”的截图：
FreeCAD 建模
Agent 从零建出“好奇号”火星车的三维模型，带预览和轨迹回放。
Blender 3D 场景
一句话生成一架轨道中继无人机的完整 3D 场景，灯光材质一次到位。
Draw.io 画图
画出一张 HTTPS 握手流程图，排版比很多人手画的还齐。
游戏自动化
《杀戮尖塔 2》里 Agent 自己打牌、自己通关，顺带给视频自动生成字幕。
共同点：Agent 操作的是真实软件，产出的是真实成果。这也是它和“录屏点坐标”那类方案的本质区别。
TECH
原理与技术亮点：为什么偏偏是命令行
先回答一个根本问题：为什么是命令行，而不是别的？因为 AI Agent 最顺手的姿势就是“打字”——读文本、发命令、看返回。命令行天生就是为这种交互方式生的：参数有名字、输出能转 JSON、出错有退出码，还有 --help 自带说明书。README 把这总结成六条：结构化可组合、轻量通用、自描述、Agent 优先的 JSON 输出、确定性可靠，外加一条“Claude Code 每天靠 CLI 跑成千上万个真实工作流”的实证。
「GUI 是给人看的，CLI 是给 Agent 准备的——前者要眼睛，后者只要会打字。」
具体怎么把一个软件“翻译”成命令行？靠的是一条全自动的七步流水线：
分析：扫描软件源码，把界面上的按钮、菜单映射到内部函数；
设计：规划命令分组、状态模型和输出格式；
实现：用 Click 框架生成 CLI，自带 REPL 交互模式、JSON 输出、撤销重做；
规划测试：写出单元测试加端到端测试计划；
写测试：把测试代码真正实现出来；
写文档：记录测试结果；
发布：打包装进系统 PATH，随处可调。
这里有个关键的设计选择，决定了它的下限：生成的 CLI 不重造轮子。它调用的是真实软件——GIMP 的命令背后，跑的是真正的 GIMP 渲染引擎。README 的原话是 “delegate to real applications for rendering”。好处是产出质量等于软件本身的质量，不会降级；代价是下一章“冷静思考”里要讲的第一条真相。
5.4 万+
GitHub Star（2026-10-19）
2461
测试通过（README 徽标）
12+
支持的 Agent 平台
测试是硬指标，不是摆设。README 徽标显示 2461 个测试通过，细分下来：Blender 208、Inkscape 202、Audacity 161、LibreOffice 158、OBS 153、GIMP 107（据第三方统计）。每个合入仓库的 harness 都要过单元测试和真机端到端测试，不是“能跑个 --help 就算数”。
还有个巧妙的设计：每个生成的 CLI 都会附带一份 SKILL.md——给 AI 读的说明书。配合 CLI-Hub 的 meta-skill，一句 npx 命令装进 Agent：
npx skills add HKUDS/CLI-Anything --skill cli-hub-meta-skill -g -y
装完之后，你只需要对 Agent 说“去 CLI-Hub 找个合适的 CLI 把任务做了”，它会自己发现、自己安装、自己调用。Agent 开始自己逛“应用商店”了——这一步的想象空间，比 CLI 本身更大。
HANDS-ON
上手体验：三分钟，让 Agent 开上 GIMP
需要 Python 3.10 以上，执行 pip install cli-anything-hub，你的“CLI 应用商店”就开张了。
用 cli-hub list 浏览、cli-hub search 搜索、cli-hub install 安装，全程和用 Homebrew 装软件一个手感。
给 Agent 装上 meta-skill，之后你只需要说一句话：“去 CLI-Hub 找个合适的 CLI，把这批图片处理了。”剩下的发现、安装、调用，它自己搞定。
Claude Code 里三行命令（见第一章），指着软件源码说一句 /cli-anything ./你的软件，Agent 就开工了。覆盖率不够？再跑 /cli-anything:refine 增量补。
！踩坑提示 🕳
先装上游软件！cli-hub install gimp 不会顺手帮你装 GIMP。harness 只是“方向盘”，车（软件本体）得你自己先备好。没装的话测试会直接失败——这是设计如此，不是 bug。
THOUGHTS
冷静思考：它变不出的东西，和藏着的代价
热闹看完，说点冷静的。这个项目我越看越觉得实在——实在到它的 README 把丑话说在了前面。下面四条，每一条都值得你在动手前知道：
它变不出软件本身。没有 Blender，Blender 的 CLI 就是个空壳。README 写得明明白白：后端软件缺失，测试直接失败。这不是缺点，是诚实——但第一次用的人很容易误以为“装个 CLI 就万事大吉”。
生成不等于全覆盖。第一次生成的 CLI 只是“能用”，离“好用”还有距离，覆盖率要靠多轮 refine 增量补。越是冷门的软件，越考验 Agent 读源码的功力，测试也越难写全。
无状态加子进程等于性能税。每次调用都起新进程、输出 JSON 再解析，走的是“做一件事”的路子，不适合毫秒级高频调用。想拿它当实时驱动，先算好这笔账。
安全边界得自己负责。Agent 能调 GIMP 修图，就能调文件管理器删文件——harness 跑的是你本地的真实软件，权限有多大，风险就有多大。个人尝鲜无所谓，进工作流之前先想好沙箱。
MCP 解决“有 API 的软件怎么接 Agent”，CLI-Anything 解决“没 API 的老软件怎么接 Agent”——一个管新大陆，一个给旧大陆修路。
最后说句趋势判断。README 首页有句话：“Today’s Software Serves Humans. Tomorrow’s Users will be Agents.”（今天的软件服务人类，明天的用户是 Agent。）2026 年 AI 圈口号很多，但这一句可能是最被低估的——当软件的下一个大用户不再是人，“给旧软件装方向盘”这种思路，注定不会只火一阵。
THE END
轮到你了
如果让你挑一款软件，第一个把它变成 Agent 可用的工具，你会选谁？是每天重复劳动的表格软件，是素材堆积如山的剪辑工具，还是别的什么？评论区聊聊——说不定下次 Trending 上，就有你提名的那个 harness。
我是小欧科技观察，每天追踪 GitHub 潮流，只分享真正值得你花时间的开源项目。
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