[GitHub Global] Translate Vibe Coding 零基础教程/10 编程工具/05 AI 命令行编程工具.md to zh-TW
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1a96adc61c
@@ -0,0 +1,364 @@
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# AI 命令列程式設計工具
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> 更高效、更極客的 Vibe Coding 方式
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你好，我是魚皮。
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在前面的文章中，我們學習了 AI 零代碼平台和 AI 代碼編輯器。隨著你使用 Vibe Coding 越來越多，可能會遇到一些特殊場景：
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- 我想在伺服器上直接開發，但伺服器沒有圖形介面......
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- 我想寫個腳本自動化處理任務，怎麼讓腳本操作 Cursor 呢？
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- 我想讓 AI 批次處理幾十個檔案，但在 Cursor 裡操作太麻煩......
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如果你有這些需求，那麼 **命令列 AI 程式設計工具** 可能就是你要找的答案。
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命令列工具沒有花俏的介面，只有簡潔的文字互動。但正是這種極簡，讓它們擁有了極致的效率和靈活性。
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這篇文章，我會重點介紹 Claude Code 這個最火的命令列 AI 程式設計工具，並分享更多值得關注的命令列 AI 程式設計工具。
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## 一、什麼是命令列 AI 程式設計工具？
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在學習具體工具之前，我們先來搞清楚：命令列工具和代碼編輯器有什麼區別？
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AI 代碼編輯器是有圖形介面的軟體，你可以看到檔案列表、代碼高亮、按鈕等等。而命令列工具完全在終端裡運行，只有文字輸入和輸出，幾乎沒有任何圖形介面。
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打個比方，AI 代碼編輯器像開自動擋汽車，有方向盤、儀表板、各種按鈕；命令列工具像開手動擋賽車，只有最核心的控制，但速度更快、更靈活。
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### 命令列工具的優勢
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為什麼有些開發者更喜歡命令列工具？
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首先是速度快，不需要載入圖形介面，啟動速度極快，而且全鍵盤操作效率更高。資源佔用也很少，因為沒有圖形介面，記憶體和 CPU 佔用都很低，在配置一般的電腦上也能流暢運行。
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命令列工具特別適合自動化。可以寫腳本批次處理任務，或者整合到自動化流程中，這是圖形介面工具很難做到的。
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此外，如果需要遠端開發，通過 SSH 連接到伺服器，可以直接在伺服器上用命令列工具開發。
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說實話，在黑色終端裡敲命令，看著代碼自動生成，確實很酷。
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### 適合哪些人？
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如果你熟悉終端操作、追求極致效率、需要遠端開發、或者喜歡極簡風格，那命令列工具就很適合你。
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如果你對終端還不太熟悉，建議先用 Cursor 這種 AI 代碼編輯器練習一段時間，等對 Vibe Coding 有了足夠的理解，再來嘗試命令列工具。
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## 二、Claude Code 最強大的命令列工具
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[Claude Code](https://claude.com/product/claude-code) 是 Anthropic 公司推出的官方命令列 AI 程式設計工具，直接整合了 Claude 模型。它是目前功能最強大的命令列程式設計工具之一。
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Claude Code 最厲害的是它的自主執行能力 —— AI 不僅能生成代碼，還能自動執行命令、修改檔案、安裝依賴，真正做到「說一句話，專案就搭好了」。
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Claude Code 內建了安全審查功能，在執行危險操作前會先詢問你，防止誤操作。它還能理解整個專案的結構和上下文，修改代碼時會考慮到專案的整體一致性。
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特別值得一提的是，Claude Code 支援 **Claude Skills**。這是一種給 AI 準備的能力擴展包。你可以把它理解成給新同事準備的工作交接文件，裡面包含任務執行方法、工具使用說明、模板素材等。
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比如你可以建立一個 `公司代碼規範 Skill`，把代碼風格、命名規則、註釋要求等寫進去。之後 Claude Code 生成的代碼就會自動遵循這些規範，不用每次都重複說明。
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Skills 的核心價值在於：人提供專業知識和方法論，AI 提供智能。這對於快速驗證想法、打造內部工具來說，是極大的效率提升。
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### 怎麼使用 Claude Code？
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讓我用一個實際例子來演示 Claude Code 的使用流程。
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1）首先一行命令安裝 Claude Code：
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```bash
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curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
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```
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2）然後執行 `claude` 命令打開程式，預設是需要登入 Claude 帳號的，而且 Claude Code 對中國地區有訪問限制，直接訪問 Anthropic 官網或使用 Claude 的 API 可能會被屏蔽，真狗！
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不過沒關係，可以把 Claude Code 背後的 AI 大模型 API 配置改成國產大模型的 API，比如智譜的 GLM。
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3）進入 `{用戶目錄}/.claude` 目錄，建立一個 `settings.json` 配置文件：
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4）修改配置文件中的內容如下，記得替換成你自己的 API Key。
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可以在 [智譜 AI 開放平台](https://open.bigmodel.cn) 獲取到 API Key，注意不要洩露！
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```json
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{
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"apiKey": "你的智譜API Key",
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"baseURL": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4",
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"model": "glm-4.6"
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}
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```
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5）接下來就可以愉快地使用了。在專案目錄下運行 `claude`，就可以開始對話：
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6）就讓 AI 做個實用的圖片壓縮小工具吧，提示詞如下：
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```markdown
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請生成一個《圖片壓縮工具》網站，實現圖片壓縮處理功能。需要包含完整的前端和後端代碼，要求專案可以正常運行。
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需要實現的功能：
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1. 支援常見圖片格式（JPG、PNG、WebP 等）的上傳與壓縮
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2. 可設定壓縮品質（如高 / 中 / 低或自訂百分比）
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3. 顯示原始圖片與壓縮後圖片的對比（尺寸、大小、預覽圖）
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4. 壓縮完成後提供下載按鈕，支援批次處理
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設計要求：
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1. 現代簡約風格，主色調使用綠色
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2. 響應式佈局，在手機和桌面設備上均有良好體驗
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3. 上傳區域有明顯的拖放提示，操作流程直觀清晰
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```
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7）點擊執行後，大模型很快給出了任務規劃 —— 先搭建後端、再實現前端、前後端聯調、最後測試運行：
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不到 5 分鐘，AI 就完成了任務，而且還自動幫我安裝好了依賴，貼心~
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我們打開瀏覽器訪問 `localhost:3000` 就能看到效果了：
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整個過程中，Claude Code 會自動執行命令、建立檔案、修改代碼，你只需要用自然語言描述需求就行。爽的一批！
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### Claude Code 的優缺點
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除了前面提到的自主執行能力和 Skills 支援，Claude Code 還有很多其他優勢。
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比如它支援多種程式語言，不僅是 JavaScript / TypeScript，Python、Go、Rust 等都支援。專案理解能力也很強，能自動分析專案結構，理解各個檔案之間的關係。在修改代碼時，會考慮到整個專案的一致性。
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缺點大家也知道了，Claude Code 使用 Anthropic 的 API，按 Token 計費，詳細的價格資訊建議查看 [Anthropic 官方定價文件](https://www.anthropic.com/pricing)。不過如果你經常需要開發複雜的新專案、寫大量代碼，Claude Code 的效率也值得這個成本。
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💡 想要系統學習 Claude Code 的使用方法，可以看看 [官方的實戰教程](https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action)。
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## 三、其他值得關注的命令列工具
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除了 Claude Code，還有一些其他的命令列工具也值得了解。
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### Gemini CLI
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[Gemini CLI](https://geminicli.com/) 是 Google 推出的開源命令列工具，整合了 Gemini 模型。最大的優勢是有免費額度，而且支援超長上下文（100 萬 Token），可以一次性分析整個大型專案。適合想嘗試命令列工具，但預算有限、需要分析大型專案的開發者。
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它採用 ReAct（推理和行動）循環，AI 會先思考再行動，處理複雜任務的能力比較強。而且支援 MCP（Model Context Protocol），可以連接各種外部工具和服務。
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用法跟 Claude Code 類似，也是一行命令就能安裝：
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```bash
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npm install -g @google/gemini-cli
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```
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然後輸入 `gemini` 就能運行了：
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### Warp
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[Warp](https://www.warp.dev) 是一個現代化的終端工具，它不僅是終端，還整合了代碼編輯器和 AI 助手，三位一體。
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個人體驗下來，Warp 的介面比 Claude Code 更易用，支援 AI 命令建議和團隊協作功能。
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如果你經常在終端裡工作，又想要更好的互動體驗，Warp 是個不錯的選擇。它能讓你在享受命令列效率的同時，不用完全放棄圖形介面的便利。
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### GitHub Copilot CLI
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GitHub Copilot 是微軟推出的 AI 程式設計助手，已經被數百萬開發者使用。[GitHub Copilot CLI](https://github.com/features/copilot/cli) 是它的命令列版本，可以在終端裡使用 AI 輔助。
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它與 GitHub 深度整合、支援 MCP 協議、可以生成和解釋命令。
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如果你已經在用 GitHub Copilot 做代碼補全，那麼 Copilot CLI 能讓你在終端裡也享受到類似的 AI 輔助，特別適合需要頻繁執行命令的場景。
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### OpenCode
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[OpenCode](https://opencode.ai) 是最近非常火的開源命令列 AI 程式設計工具，被稱為「Claude Code 的開源版」。
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OpenCode 最大的優勢是 **完全免費開源**，相比 Claude Code，OpenCode 不需要付費訂閱，也沒有地區限制，對國內用戶特別友好。
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它提供直觀的終端介面、會話管理、自訂命令等功能。而且支援多模型自由切換，包括 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等。你可以根據不同任務選擇最合適的模型，不用被單一模型限制。
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如果你想嘗試命令列 AI 程式設計，但不想付費，OpenCode 是最佳選擇。
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用法很簡單，直接一行命令安裝：
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```bash
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curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
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```
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然後執行 `opencode` 命令就可以愉快使用了：
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這個互動比 Claude Code 舒服很多~
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### 怎麼選擇命令列 AI 工具？
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選擇命令列 AI 工具主要看你的需求和預算。
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- 如果追求最強功能和最好的體驗，選 Claude Code。它的自主執行能力、Skills 支援、專案理解能力都是最強的，適合專業開發者和複雜專案。不過需要付費，而且國內需要配置國產大模型 API。
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- 如果想完全免費使用，選 OpenCode。它是開源的，支援多模型切換，功能接近 Claude Code，而且沒有地區限制。對於預算有限的學生和個人開發者來說，OpenCode 是最佳選擇。
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- 如果需要超長上下文分析大型專案，選 Gemini CLI，它支援 100 萬 Token 上下文，可以一次性分析整個大型專案，而且有免費額度。
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- 如果需要更好的終端體驗，選 Warp。它把終端、編輯器和 AI 三合一，介面現代化，適合不想完全放棄圖形介面的開發者。
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- 如果已經在用 GitHub Copilot，就選 Copilot CLI，可以無縫銜接你現有的工作流程。
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根據不同任務選擇最合適的工具，效率最高。
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我自己主要用 Claude Code + 配置國產模型來快速搭建中小型專案、或者進行檔案批次處理操作。當然，作為一名 AI 程式設計博主，也會嘗試各種不同的命令列工具，反覆橫跳。
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## 四、命令列工具實戰技巧
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無論你選擇哪個命令列工具，下面這些技巧都能幫你提升效率。
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### 1、善用別名
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在 `.bashrc` 或 `.zshrc` 中設定別名，快速啟動工具。
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比如：
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```bash
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alias cc="claude"
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alias gc="gemini"
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alias oc="opencode"
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```
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這樣只需要輸入 `cc` 就能啟動 Claude Code，輸入 `gc` 就能啟動 Gemini CLI，輸入 `oc` 就能啟動 OpenCode。雖然只是少打幾個字母，但對於頻繁使用的開發者來說，也能節省時間。
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### 2、建立專案配置文件
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在專案根目錄建立配置文件，告訴 AI 專案的規範。
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Claude Code 會自動讀取專案根目錄的 `CLAUDE.md` 檔案，這是官方推薦的配置檔名。你可以在裡面寫上專案的規範、常用命令、核心檔案說明等：
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```markdown
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# 專案規範
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- 使用 TypeScript
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- 遵循 Airbnb 代碼規範
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- 所有函數必須有類型註解
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- 使用 ESLint 和 Prettier
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# 常用命令
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- npm run dev：啟動開發伺服器
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- npm run build：構建生產版本
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- npm test：運行測試
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這樣 AI 生成的代碼就會自動遵循這些規範。而且可以把 `CLAUDE.md` 檔案提交到 Git，團隊成員共同維護，讓 AI 越來越懂你的專案。
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### 3、分步驟執行
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不要一次性提出太複雜的需求，而是分步驟來：
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- 先建立基本的專案結構
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- 然後添加功能
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- 再優化細節
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這樣更容易控制進度，也更容易發現和修復問題。
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### 4、結合其他命令
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命令列工具可以和其他命令結合使用。比如可以把一個命令的輸出結果保存到檔案，然後讓 AI 讀取：
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```bash
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# 把 git diff 輸出保存到檔案
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git diff > changes.txt
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# 然後在 Claude Code 中引用這個檔案
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# 在對話中說：根據 @changes.txt 的改動生成提交信息
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```
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或者寫腳本批次處理任務，實現完全自動化的開發流程。
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舉個例子，可以寫一個腳本來自動遍歷所有檔案，並且讓 AI 添加註釋、優化代碼等等。
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### 5、Claude Code 創始人的神級技巧
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Claude Code 的創始人曾分享過一些神級使用技巧，這裡挑幾個最實用的：
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1）多開實例提高效率：在終端中同時運行多個 Claude，將標籤頁編號，通過系統通知了解哪個需要人工輸入。還可以在網頁端 Claude Code 上運行多個實例，和本地 Claude 同時進行，充分利用等待時間。
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2）優先使用帶思考功能的模型：雖然比較慢，但在工具使用方面更出色，長遠來看效率更高。
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3）團隊共享 CLAUDE.md 檔案：把檔案用 Git 管理，團隊成員共同維護。每當看到 Claude 做錯了什麼，就添加到 CLAUDE.md 中，這樣 Claude 下次就知道不要這樣做了。
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4）利用斜槓命令提升效率：在對話框中輸入 `/` 就能觸發快捷指令，可以自訂這些命令來封裝常用的工作流程。比如建立 `/commit-push-pr` 命令，一次性完成提交、推送和建立 PR。
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5）使用 MCP 工具擴展功能：比如 Slack 搜尋和發布內容、運行 BigQuery 查詢、從 Sentry 獲取錯誤日誌等。
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6）完善反饋驗證機制：別光讓 Claude 幹活，還要讓它知道怎麼驗證自己的工作。比如讓它打開瀏覽器測試 UI，發現問題後自動迭代，直到功能正常運行。
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## 寫在最後
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看到這裡，相信你已經對命令列 AI 程式設計工具有了全面的了解。
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**注意，命令列工具不是必需品，而是提升效率的 1 種選擇。**
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如果你覺得 Cursor 已經夠用了，完全可以繼續用 Cursor。命令列工具更適合追求極致效率、喜歡極簡風格的開發者，或者有遠端開發、自動化處理等特殊需求的場景。
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但是我建議想深入學習 Vibe Coding 的朋友都嘗試一下，反正現代的命令列工具已經很友好了，只要你會基本的終端操作，就能上手。
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對於國內用戶，我推薦兩個選擇：
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1. Claude Code 搭配國產大模型：既能正常使用，成本也不高。
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2. OpenCode：完全免費開源，支援多模型切換，沒有地區限制，適合預算有限的學生和個人開發者。
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在下一篇文章中，我會介紹 IDE 插件，教你如何靈活配置自己的開發環境。
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加油！
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## 推薦資源
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1）魚皮 AI 導航網站：[AI 資源大全、
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