AI編碼工具革命：終端機成新戰場！

AI 編程工具轉戰意想不到嘅地方：終端機

多年以嚟，好似 Cursor、Windsurf 同 GitHub 嘅 Copilot 呢啲代碼編輯工具，一直都係 AI 助力嘅軟件開發標準。不過，隨住具自主行動能力嘅 AI 越來越強大，而「vibe coding」呢種新玩法興起，AI 系統同軟件嘅互動方式出現咗微妙變化。

而家，AI 唔係淨係喺代碼層面工作，佢哋愈嚟愈多直接同系統嘅 shell 互動。呢個變化代表 AI 助力嘅軟件開發模式有咗重大轉變，雖然呢個趨勢唔太顯眼，但對未來發展方向可能影響深遠。

終端機（Terminal）大家最熟悉嘅可能係90年代黑白嘅駭客電影畫面，一個相當傳統嘅運行程序同操作數據嘅介面。雖然無現代代碼編輯器咁靚，但只要懂得用，終端機係一個極其強大嘅工具。代碼型 AI agent 可以寫代碼、除錯，但要將代碼轉化成可用軟件，通常都要靠終端機工具。

呢股向終端機轉移嘅趨勢，喺大型 AI 實驗室身上特別明顯。由今年二月開始，Anthropic、DeepMind 同 OpenAI 都推出咗命令行（command-line）編碼工具，分別係 Claude Code、Gemini CLI 同 CLI Codex，而呢啲工具已經成為佢哋最受歡迎嘅產品之一。

呢個轉變好易被忽略，因為佢哋嘅品牌同之前嘅編碼工具相似，但背後 AI agent 同電腦嘅互動方式，無論係線上定離線，都有真正嘅變革。有啲人相信呢啲改變先啱啱開始。

Terminal-Bench 嘅共同創辦人 Mike Merrill 表示：「我哋大膽估計，未來 95% 嘅大型語言模型同電腦互動，都會經過類似終端機嘅介面。」

終端機工具正好喺傳統代碼工具開始動搖之際，逐漸找到自己嘅位置。AI 編碼器 Windsurf 最近經歷咗收購鬥爭，Google 搶走咗高層，剩餘部分則畀 Cognition 收購，令呢款消費產品嘅未來充滿不確定。

同時間，新嘅研究指出，程序員可能高估咗傳統工具帶嚟嘅生產力提升。METR 研究測試 Windsurf 嘅主要競爭對手 Cursor Pro，發現開發者估計能夠快 20% 至 30% 完成任務，但實際過程卻慢咗近 20%。換句話講，代碼助手反而拖慢咗程序員嘅工作效率。

呢個情況就為 Warp 呢啲公司帶嚟機會。Warp 目前喺 Terminal-Bench 排行榜上位列第一，佢自稱係「具自主行動能力嘅開發環境」，介乎於 IDE 程式同 Claude Code 呢啲命令行工具之間。

Warp 創辦人 Zach Lloyd 對終端機前景樂觀，認為終端機係處理 Cursor 呢類代碼編輯器無法觸及問題嘅理想位置。

Lloyd 指出：「終端機喺開發者技術棧中層級非常低，係運行 AI agent 最靈活嘅地方。」

理解呢種新方法嘅分別，可以睇下用嚟評測嘅基準。代碼型工具主要用 GitHub 問題作為測試對象，即 SWE-Bench，每個問題係 GitHub 上嘅一個開放問題，基本上係一段唔工作嘅代碼。

模型會不斷修改代碼，直到問題解決。Cursor 呢類綜合產品對呢個流程做咗優化，但核心依然係由壞代碼變成可用代碼。

而終端機工具睇得更廣，不單止係寫代碼，仲包括更多 DevOps 工作，例如配置 Git 伺服器或排查腳本運行問題。

例如 TerminalBench 有個挑戰係畀咗一個解壓程序同目標文本檔，要求 AI 反向設計出相符嘅壓縮算法；另一個則係叫 AI 從源碼編譯 Linux 核心，但冇話要自己下載源碼。完成呢啲挑戰需要程序員堅毅嘅問題解決能力。

Terminal-Bench 共同創辦人 Alex Shaw 指出：「TerminalBench 嘅難度唔係因為問題本身，而係我哋畀 AI agent 嘅環境。」

呢種新方法最關鍵嘅係一步步解決問題，正正係 agentic AI 強大嘅地方。不過，即使係最先進嘅 agentic 模型，都未能處理所有環境。Warp 喺 Terminal-Bench 只解決咗超過一半嘅問題，反映出呢個基準有幾挑戰性，同埋要真正發揮終端機潛力，仍有好多功夫要做。

Lloyd 仍相信，終端機工具已經可以穩定處理大部分開發者嘅非編碼工作，呢個價值難以忽視。

佢話：「如果你諗下每日開新項目、搞清楚依賴同埋令佢跑起嚟，Warp 幾乎可以自動完成。做唔到嘅時候，佢會話畀你知原因。」

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評論與深入分析

本文指出 AI 編程工具由純代碼層面逐漸轉向直接與系統終端機互動，反映出軟件開發自動化正進入更深層次嘅變革。終端機作為一個底層且靈活嘅介面，能讓 AI agent 不僅限於寫代碼，仲能處理環境配置、依賴管理、系統調試等多維度任務。

呢種轉變有助於解決傳統代碼輔助工具效率不如預期嘅問題，因為軟件開發並不止於寫代碼，更多時候需要處理環境依賴和運行時問題。將 AI 介入終端機層面，能更全面地幫助開發者，提升整體開發效率。

此外，文章提到目前終端機 AI 工具仍面臨挑戰，只能解決部分問題，代表市場和技術仍有巨大發展空間。未來，隨著 AI agent 在終端機層面能力提升，或會帶來更高層次嘅自動化開發流程，甚至挑戰傳統 IDE 嘅地位。

對香港及華語地區開發者來講，呢個趨勢值得關注。一方面，終端機仍係開發者核心工具，熟練掌握可大幅提升生產力；另一方面，隨 AI 工具逐漸介入終端操作，開發者嘅技能結構可能需調整，從單純寫代碼轉向理解系統層面運作。

最後，呢種向終端機轉移嘅趨勢，亦提醒業界警惕「華麗界面」可能掩蓋效率問題，真正嘅技術進步係由底層架構同工作流程優化推動。AI 發展唔應淨係追求表面交互，仲要提升系統整體效能同用戶實際體驗。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。