摘要： 本文讨论了如何增强命令行工具和设计API，以便LLM代理更好地使用它们。作者指出，当前的设计对于LLM来说是不充分的，尤其是在使用本地模型时，由于上下文窗口的限制。文章中提到了一些API的使用问题，例如get_global_variable_at函数可能失败，而data_read_byte函数则提供了使用指导。此外，作者还讨论了在开发过程中使用LLM代理的一些挑战，如 Claude Code 在执行命令时可能会遇到的问题。作者提出了改进信息架构的建议，例如通过缓存输出和提供更多上下文来帮助LLM代理更好地使用命令行工具。最后，作者提出了开发专门针对LLM的CLI工具或定制LLM shell的想法。
讨论： 上述内容主要讨论了人工智能（AI）与命令行界面（CLI）的交互问题。参与者们分享了他们在使用AI进行CLI操作时的经验和挑战，包括如何使CLI更易于AI理解和操作，以及如何改进CLI的设计以适应AI的使用。讨论涵盖了多个方面，如通过命令行驱动程序优化LLM（大型语言模型）的使用、在CLI中实现自动化和脚本化、为AI提供上下文层次结构以更好地理解工具使用、以及如何通过MCP（多通道协议）与AI协作等。同时，也提到了一些具体的问题和挑战，例如LLM在处理复杂命令时的困难、对现有CLI工具的改进需求以及对LLM可能带来的潜在风险。
原文标题：Rethinking CLI interfaces for AI
原文链接：https://www.notcheckmark.com/2025/07/rethinking-cli-interfaces-for-ai/
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