A1 — 选一个 CLI Agent，开始用它做事（CLI Agent Intro & Selection）¶
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⏱ 时间估算：1 周（约 5-10 小时）
📋 本章组成：学习目标 → 进入条件 → 必修阅读 → 动手练习 → 精选 Projects → 自我检查 🔑 关键名词：本页只用到 CLI agent（在终端机跑的 AI 工具）。MCP / Skill / plugin 等其他生态名词会在 A2 / A3 第一次使用时再解释。完整词表见
resources/glossary.zh-Hans.md。
读完 Stage 0-2 之后，你想直接用现成的 CLI agent 把工作做完，不打算自己写 agent 程序，只想先用现成工具完成任务？这条轨就是给你的。第一站：选一个 CLI agent，跑起来。
📌 学习目标¶
完成后你会：
- 知道 8 个主流 CLI agent（Claude Code / Codex / OpenCode / Gemini CLI / goose / Aider / Hermes Agent / Grok Build）的差别
- 依自己的场景挑出第一个 CLI 工具
- 完成安装 + 认证 + 第一个真正的任务（不是 hello world）
- 知道什么 时候该换 / 加第二个 CLI
🚪 进入条件¶
你应该已经：
- 跑过 Stage 0 的 练习：CLI（会用命令行）
- 有 Claude / OpenAI / Google 任一个 账号（不一定是付费）
- 对 prompt 写法基本上手（Stage 2）
📚 必修阅读¶
resources/agent-paradigms.zh-Hans.md⭐ — 5 种 agent 型态的全景图；先读这份知道 CLI agent 在整个 agent 生态中的位置（Type 2 + Type 3）resources/cli-agents-guide.zh-Hans.md⭐ — 本轨的核心参考。8 个主流 CLI agent 并列比较、依 use case 推荐、实用搭配- Anthropic — Claude Code Quickstart — 官方安装指南
- OpenAI — Codex Quickstart — Codex 安装跟认证流程
🛠 动手练习（基础 illustrative 练习）¶
动手练习 CLI-1：安装 + 第一次跑¶
3 步走完：
- 装：照你选的 CLI 的 quickstart 安装（每个 CLI 官网都有 ≤ 5 分钟的安装指南）
- 挑一个低风险真实任务：不要写 "hello world"——挑一件你今天本来就要做的事（例：整理我 Downloads 文件夹，把 PDF 全部 move 到 ~/Documents/PDFs）
- 观察 3 件事：它怎么分解任务、何时要求确认、输出格式如何
→ 用真任务跑，才能感受 agent 跟 chatbot 的差别。
动手练习 CLI-2：CLI 内建的 system prompt 文件¶
- Claude Code → 写一个
CLAUDE.md在 repo 根目录 - Codex → 写
AGENTS.md - Gemini CLI → 写
GEMINI.md - goose / OpenCode → 看各自的设置
写进去 3 件事：你的个性 / 偏好的 code style / 不能做的事。再跑一个任务，观察行为差异。
动手练习 CLI-3：第二个 CLI 并用¶
装第二个 CLI（建议 Codex 或 OpenCode 当 backup）。用同一个 prompt 跑，比较输出风格、速度、cost。不是要选一个赢家——是要学“不同 CLI 解同一个问题的角度不同”。
动手练习 CLI-4：认证细节¶
故意把 API key 弄错一个字符，看 CLI 怎么报错。再做一次“正确 key 但 model 名称错”的实验。Production 用一定 会遇到 auth 问题，先在这里踩过。
🎯 精选 Projects¶
按用途分 2 类、10 个项目一张表搞定。挑入口看“适合谁”、想深入细节（强弱项、推荐场景、实用搭配）→ resources/cli-agents-guide.zh-Hans.md。
| 分类 | Project | ⭐ | 适合谁 | 为什么推荐 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 8 个主流 CLI agent | anthropics/claude-code | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 推荐作为第一个 CLI agent | 内建 SKILL / plugin 生态、CLAUDE.md prompt 系统、中文社群资源丰富（★ 140k+） |
| openai/codex | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 已订 ChatGPT Plus / Pro 的人 | 用同一个账号就能在终端机跑（★ 105k+） | |
| sst/opencode | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 要 self-host / 不想 vendor lock-in | 开源、不绑 LLM provider、社群迭代最快（★ 190k+） | |
| google-gemini/gemini-cli | ⭐⭐⭐⭐ | 处理大 codebase / 大 PDF | 1M token 长 context（★ 103k+） | |
| block/goose | ⭐⭐⭐⭐ | 想用既有 Claude / ChatGPT / Gemini 订阅 + Ollama 本地 | 15+ provider 支持（含 Ollama），★ 51k+。已迁至 aaif-goose/goose（AAIF / Linux Foundation） |
|
| Aider-AI/aider | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 要写 code、想要 git 流程干净 | git-native、自动 commit / branch（★ 47k+） | |
| NousResearch/hermes-agent | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 想要 cloud-deployed agent（Telegram / Discord / Slack 界面）+ 中文 LLM 生态 | Nous Research 出的自动演化型 agent、200+ provider routing、含 GLM / Kimi / 小米 MiMo / MiniMax、内建 cron 调度 + skill 自动演化循环（★ 数据截至 2026-05；以官方 GitHub 为准）。⚠️ 自动演化 skill 是实验性功能，缺第三方独立审计，production 用前请自行验证安全性与维护状态，先在低风险场景试 | |
| xai-org/grok-build | ⭐⭐⭐ | 已在用 Grok / X 生态、想尝鲜的人 | SpaceXAI（xAI）官方 TUI coding agent、Rust、支持 headless 模式 / ACP 编辑器嵌入（★ 24k+）。⚠️ 2026-07-14 才开源、非常新——先观察、不建议当第一个 CLI agent | |
| 进阶：互补工具 （不是 CLI，但常搭配） |
LM Studio | ⭐⭐⭐ | Windows / Mac 不想学 command line、想跑本地 LLM | 非开源 desktop app、拖拉界面跑本地 LLM |
| Ollama | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 想本地跑 LLM 给 CLI agent 用 | 本地 LLM runner、跟 OpenCode / goose 搭配（也能单独给 IDE 接 OpenAI 兼容 API），★ 170k+。详见 Stage 1 — Local LLM 执行 |
💡 建议入手路径：第一个 CLI 选 Claude Code（生态最完整）→ 试装第二个（Codex / OpenCode）感受风格差异 → 想跑本地就加 Ollama → 想 cloud-deployed 跨平台用 Hermes Agent。
✅ 进 A2 前的自我检查¶
你能不能：
- 讲得出 8 个主流 CLI 的核心差别（不查表就答得出 3-4 个）
- 你已经选定一个主用 CLI，并有 working setup（装好、认证好、跑过至少 5 个非 hello-world 任务）
- 写过你自己的
CLAUDE.md/AGENTS.md/GEMINI.md - 至少跑过第二个 CLI 一次，知道两个的风格差异
如果可以 → 进 A2 — CLI Workflow Patterns。
如果不行 → 别跳。CLI 工具会用得 sloppy 不会用得 productive；A1 的 动手练习 CLI-1/2 至少各跑 3 次再走。
💡 给 Track A 学习者的提醒¶
CLI agent 跟 web 版（Claude.ai / ChatGPT）的差别不是“一样的东西换界面”——CLI 能读写你电脑上的文件、执行 shell 指令、改 git。这个能力差异先了解再用：
- 第一周：每个任务都加
--dry-run或先 review 计划再执行 - 不要直接让 CLI 对 production codebase 做 commit
- 重要数据（key、合约、病历）放在
.cursorignore/.claudeignore排除