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CLI Agents 比较指南¶

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📌 这份是 reference doc（深度比较、选择逻辑、坑、推荐搭配）。第一次接触 CLI agent、想要 step-by-step 上手 → 看 tracks/cli/A1-cli-intro.zh-Hans.md（Track A 第一站）。想先理解“为什么有的 agent 在 terminal、有的在 Telegram、有的在 Jetson”这层 mental model → 看 resources/agent-paradigms.zh-Hans.md（5 种 agent 型态）。已经在用、想决定 / 比较 / 升级 → 留在这份。

跨 5 个 branch + Track A 共用的参考——Claude Code / Codex / OpenCode / Gemini CLI / goose / Aider / Hermes Agent 之间怎么挑？ Track A（A1-A3）的 CLI workflow 设计、5 条 branch 内的 CLI 引用都连到这份；每个 branch 都会用到 CLI agent，但没有一个 branch 真的“拥有”这份比较，所以放在 resources/。

📋 7 个主流 CLI agent¶

只列在 terminal 跑的（IDE-based 如 Cursor / Cline / Continue 不在这份；那些放在 for-developer）。前 6 个数字 gh api 验证于 2026-05-06；Hermes Agent 验证于 2026-05-10。

工具	提供者	License	主推 LLM	认证 / 计费	Stars
Claude Code	Anthropic（官方）	NOASSERTION	Claude	Claude 订阅或 Anthropic Console API key	★ 120k+
Codex	OpenAI（官方）	Apache-2.0	GPT 系列	ChatGPT 账号登录或 OpenAI API key	★ 80k+
OpenCode	社群（repo 已迁至 `anomalyco/opencode`）	MIT	任意（多 provider）	BYO API key 或 OpenCode Zen 内建 hosted	★ 155k+
Gemini CLI	Google（官方）	Apache-2.0	Gemini	免费额度宽，超出收费	★ 103k+
goose	Agentic AI Foundation（repo 已迁至 `aaif-goose/goose`）	Apache-2.0	15+ provider（含 Ollama）	BYO API key 或既有 Claude / ChatGPT / Gemini 订阅（ACP）	★ 43k+
Aider	Aider-AI（社群）	Apache-2.0	BYO API key	★ 44k+
Hermes Agent	Nous Research	MIT	200+ via OpenRouter / NVIDIA NIM / 智谱 GLM / Kimi / 小米 MiMo / MiniMax / HF / OpenAI	BYO API key（多 provider）	★ 156k+

🎯 该选哪个？依 use case 决定¶

写 paper / 文献 / 研究¶

首推：Claude Code（长 context、reasoning 强、挡幻觉扎实）。Gemini CLI 是备选——它的百万 token 适合丢整本 PDF / dataset 进去问。

写 code / 改 codebase¶

首推：Aider（git-native——每次改完自动 commit，方便 revert）或 Claude Code。OpenCode 适合需要在多 LLM 间切的场景。

隐私 / offline / 不送云端¶

首推：goose 或 OpenCode + 本地 Ollama。两个都支持 BYO LLM，可以接 http://localhost:11434/v1（Ollama 默认）。

已订 ChatGPT Plus / Pro¶

首推：Codex——同一个账号就能用，不另外付费。

用 Google 生态 + 想要 1M token 长 context¶

首推：Gemini CLI。免费额度宽、长 context 是强项。注意：Google 服务（Gmail / Drive / Docs）的集成靠 MCP 扩展，不是内建——跟其他 CLI 一样需要安装 MCP server。

不想被 vendor lock-in¶

首推：OpenCode > goose > Aider。三个都不绑特定 provider，模型可换。

第一次装 CLI agent，先试手感¶

首推：Claude Code。生态广泛、CLAUDE.md 机制让 prompt 可以版本控制、出问题时社群资源多。

想跑在 cloud VM、用 Telegram / Slack 等多平台跟它聊 + 用中国大陆 LLM¶

首推：Hermes Agent。差异化在三件事： - 不绑 laptop——agent 跑在 $5 VPS / Modal serverless，你从 Telegram / Discord / Slack / WhatsApp / Signal 任一个介面对话 - 多 LLM 中性——支持 GLM / Kimi / 小米 MiMo / MiniMax，刚好对应 11 中文圈生态 - 内建 self-improving skill loop + cron 排程——agent 跟你互动久了会自动生成 skill，跨 session 持续优化 - ⚠️ skill 自动演化是 frontier feature，目前缺独立审计；对 production 任务建议先在低风险场景试

📝 跨 CLI 都通用的 prompt 写法¶

如果想让 prompt 在不同 CLI 之间 portable（或想随时换工具不重写），照这几条原则：

明确指定文件路径——“修改 src/auth.py”比“修改那个 auth 档”好
要求多步骤拆解——先列 plan、确认后再动手，所有 CLI 都吃这个结构
避免依赖特定 CLI 的 magic 指令——/init /compact 是 Claude Code 专属，OpenCode 没有
用 .cursorrules / CLAUDE.md / AGENTS.md 记持续性偏好——Claude Code 用 CLAUDE.md，Codex 用 AGENTS.md，OpenCode 用 OPENCODE.md，内容可以一样
明确要 review 的 scope——“只 review 我这次的 diff”vs “review 整个 repo”

跨 CLI 写的 prompt 通常会比 CLI-specific prompt 麻烦 5-10%，但好处是切换工具时不用重写。

⚠️ 常见坑¶

File path 处理¶

Windows 路径用反斜线（C:\Users\...），多数 CLI 内部会转，但有时会搞混
建议：在 git-bash / WSL 下用 forward slash，避免奇怪 quoting

git 集成差异¶

Aider 自动 commit 每次改动（这是它的设计，不是 bug）
Claude Code / Codex / OpenCode / goose 默认不自动 commit，需要手动或 prompt 要求

Sandbox 默认值（每个 CLI 文件略有差异，使用前请对照官方文件）¶

Claude Code：bash 写入默认限定 cwd，读取范围较广（被 deny rule 排除的除外）
Codex：版本控制目录建议 Auto（workspace-write + on-request 提权）；非 git 目录建议 read-only
goose / OpenCode：相对宽松——建议自己加 sandbox / approval 设置，不要靠默认

Token cost 累积¶

在大 codebase 上跑 grep 一次可能消耗 10 万+ token
在大 PDF 上摘要可能 50 万 token（Gemini 适合，其他要 cost-aware）
建议：每次操作前估 cost；订 monthly cap

多 CLI session 互相干扰¶

同一个 repo 开两个 CLI（譬如 Claude Code + Aider），改档可能 race condition
建议：一个 repo 一个 CLI（除非真的有并行需求）

🔧 实用搭配（real-world setup）¶

下面 3 个常见搭配，挑一个合的场景：

Setup A：Claude Code 主推 + OpenCode 备援¶

Claude Code 处理日常 90%（写 code、写 doc、debug）
OpenCode 接 Ollama，处理隐私数据（医疗记录、财务分析）
一个 prompt 写一次，两边都能跑

Setup B：Codex（GPT）+ Aider（Claude）混用¶

Codex 处理 ChatGPT Plus 额度内的小事
Aider 接 Claude API key 处理大重构（git-native commit 方便）
两个账单分开算、互不影响

Setup C：Gemini CLI 主推（给长 context 场景）¶

整本 PDF / 整个 codebase 一次喂进去
加 Aider 处理需要精确 git diff 的场景
适合学者、知识工作者

Setup D：Hermes Agent + 本地 Ollama（多平台 + 中国大陆 LLM + offline）¶

Hermes Agent 跑在 $5 VPS 或自己的机器上，当作多平台 agent gateway
LLM endpoint 用 Ollama（http://localhost:11434/v1），也可以改接 z.ai GLM / Kimi 等 provider
聊天入口 用 Telegram / Slack / Discord；Hermes 负责把平台消息转进 agent workflow
完全不想接 Anthropic / OpenAI 时，这条路线适合做离线、隐私资料、低成本重复实验
Step-by-step 做法看 resources/cookbook.md Recipe 6

从这份指南连回各 branch¶

不同 audience 对 CLI 的需求不一样：

for-developer：除了 CLI，也看 IDE-based agents（Cursor、Cline、Continue）
for-everyday-users Tier 2：CLI 是进阶选项，先试 Tier 0 / 1 的 Web / Desktop App
for-researcher：除了 CLI，也看 paper-specific 工具（paper-qa、gpt-researcher、ChatPaper）
for-knowledge-worker：除了 CLI，也看 workflow 自动化（n8n、Make）
for-teacher：CLI 对教师偏进阶；建议先看 prompt 素材库

维护备注¶

7 个 CLI 的 stars / license / pushed_at 每季用 bash scripts/refresh-stars.py 更新一次
CLI 工具市场变化快——新工具出现要评估是否加入这份比较（门槛：> 30k stars + 维护中 + 真的 CLI 不是 IDE）
比较表格的“强项 / 弱项”栏位刻意没填——避免产生主观 bias，让 use case section 跟读者自己的判断做这件事