AI編程新趨勢：終端機成開發核心

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AI 編程工具正轉向一個意想不到的地方：終端機

多年來，像 Cursor、Windsurf 以及 GitHub 的 Copilot 這些代碼編輯工具，一直是 AI 助力軟件開發的標準選擇。然而，隨著具備自主行動能力的 AI 越來越強大，以及「vibe coding」的興起，一個微妙的轉變正在改變 AI 系統與軟件互動的方式。

它們不再只是處理代碼，而是越來越多地直接與安裝系統的終端機（shell）互動。這是軟件開發方式上的重大變革，雖然目前還不太顯眼，但未來可能會對整個領域的發展方向產生深遠影響。

終端機最為人熟悉的形象，可能是90年代黑白色的黑客電影裡的畫面——一種非常傳統的運行程序和處理數據的方式。雖然沒有現代代碼編輯器那樣華麗的視覺效果，但只要懂得使用，它就是一個極其強大的介面。代碼代理雖然能編寫和調試代碼，但通常需要終端機工具，才能將代碼轉化成實際可用的軟件。

這波向終端機轉移的最明顯跡象來自主要的 AI 研究機構。自今年二月起，Anthropic、DeepMind 和 OpenAI 相繼推出了命令行編程工具（分別是 Claude Code、Gemini CLI 和 CLI Codex），這些產品迅速成為它們旗下最受歡迎的服務之一。

這種轉變不易被察覺，因為它們大多沿用以往編碼工具的品牌名稱，但背後 AI 與其他計算機互動方式已有實質變化，無論是線上還是離線環境。部分業內人士認為，這才剛剛開始。

Terminal-Bench 共同創辦人 Mike Merrill 表示：「我們的重大賭注是，未來 95% 的大型語言模型與計算機互動，將通過類似終端機的介面實現。」

同時，終端機工具正正當其時。因為以代碼為基礎的工具開始顯得不穩固。AI 代碼編輯器 Windsurf 近期經歷了多重收購波折，核心高管被 Google 挖角，剩餘公司則被 Cognition 收購，令該產品的長遠發展充滿不確定性。

另一方面，新研究顯示，開發者可能高估了傳統工具帶來的生產力提升。METR 針對 Windsurf 競爭對手 Cursor Pro 的研究發現，雖然開發者估計能快 20% 至 30%，但實際操作反而慢了近 20%，換句話說，這些代碼助手反而拖慢了開發速度。

這為如 Warp 這類公司提供了機會。Warp 現時在 Terminal-Bench 排名第一，自稱是「具自主行動能力的開發環境」，介乎於集成開發環境（IDE）和命令行工具（如 Claude Code）之間。

Warp 創辦人 Zach Lloyd 對終端機前景持樂觀態度，認為它能解決 Cursor 等代碼編輯器無法觸及的問題。

他說：「終端機位於開發者技術棧的底層，是運行智能代理最靈活的地方。」

要理解這種新方法的不同，觀察它們所使用的評測標準很有幫助。以代碼為基礎的工具多集中於解決 GitHub 上的問題，這是 SWE-Bench 測試的核心。每個問題都是 GitHub 上的一個開放問題，基本上是有錯誤的代碼。

AI 模型通過不斷迭代代碼，直到找到可行方案，完成該問題。像 Cursor 這樣的集成產品對此有更複雜的處理方式，但 GitHub/SWE-Bench 模式仍是它們的核心思路：從壞代碼開始，一步步改成可用代碼。

終端機工具則視野更廣，不單看代碼本身，而是整個程序運行環境，包括配置 Git 服務器、排查腳本無法運行的原因等 DevOps 任務。

例如，TerminalBench 的一個問題是給出一個解壓程序和目標文本文件，挑戰 AI 反向推導出匹配的壓縮算法；另一個則要求 AI 從源代碼編譯 Linux 內核，且不告訴它需要自己下載源代碼。解決這些問題需要具備程序員必備的堅韌不拔的解決問題能力。

Terminal-Bench 共同創辦人 Alex Shaw 指出：「TerminalBench 難度不僅來自問題本身，更來自我們為 AI 創造的運行環境。」

關鍵是，這種新方法要求 AI 一步步解決問題，這正是 agentic AI 強大的原因。但即使是最先進的 agentic 模型，也無法完全應付所有這些環境。Warp 之所以能在 Terminal-Bench 獲得高分，僅解決了略多於一半的問題，顯示這個評測的挑戰性及終端機潛力尚未完全釋放。

不過，Lloyd 認為，現時終端機工具已能可靠地處理開發者大部分非編碼工作，這是一個難以忽視的價值所在。

他說：「如果你想像日常工作是建立新項目、理清依賴關係並讓它能運行，Warp 幾乎可以自動完成這些任務；如果做不到，它也會告訴你原因。」

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評論與觀點

這篇報導揭示了 AI 編程工具的一個重要轉折點——由以往的純代碼編輯，逐漸向更底層、更靈活的終端機介面發展。這不僅意味著技術路線的調整，更暗示了未來軟件開發流程將更強調整合環境管理與自動化操作，而非單純的代碼生成。

終端機的回歸，看似復古，實則符合當下軟件開發日益複雜的需求。隨著 DevOps 和持續集成成為常態，開發者需要的不只是寫代碼，更要能快速配置環境、部署應用、排查問題。AI 直接介入這些底層環節，能大幅提升效率，甚至改變工作模式。

此外，研究指出傳統 AI 編碼工具可能因誤判生產力提升而帶來反效果，提醒業界不能盲目追求「智能」而忽略實際效益。相反，終端機工具結合 agentic AI 的自主問題解決能力，更貼合開發者需求。

未來，我們可能見證 AI 不再只是「代碼助手」，而成為具備獨立判斷和操作能力的「開發環境管家」。這樣的發展不僅提升個人開發者的生產力，也可能改寫團隊合作和軟件交付的模式。

對香港及華語地區的開發社群而言，理解並掌握這波工具變革，有助於在全球技術浪潮中保持競爭力。終端機雖然傳統，但正因其強大和靈活，值得更多開發者重新認識和應用。未來的 AI 開發工具，或許正是從「黑白終端」這個看似老舊的介面開始，展開全新的技術篇章。

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。