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随着人工智能（AI）技术的迅速发展，编程工具的使用方式正经历着重大变革。不久前，Cursor、Windsurf以及GitHub的Copilot等代码编辑工具曾是AI驱动软件开发的主流；而如今，随着“autonomous agent AI”与“ambient programming”的崛起，AI系统与软件的交互方式正悄然发生改变，越来越多的AI工具开始直接与系统终端（command line interface, terminal）进行交互。 终端界面曾在90年代黑白屏幕的黑客电影中频频出现，虽然如今的终端界面在美观度上不及现代代码编辑器，但其强大的操作能力在程序开发中不可小觑。AI不仅能够编写和调试代码，终端工具更是将代码转化为可用软件的关键环节。 这一转变在各大实验室发布的命令行编码工具中表现得尤为明显。自今年2月以来，Anthropic、DeepMind与OpenAI陆续推出了如Claude Code、Gemini CLI和CLI Codex等命令行工具，这些产品迅速成为各大公司竞相采用的热门工具。尽管这一变化不易立刻察觉，但它实际上标志着AI与计算机交互方式的根本性转变。Terminal-Bench联合创始人Mike Merrill表示：“我们坚信未来95%的large language models (LLMs)将通过类似终端的界面与计算机进行交互。” 与此同时，传统的代码编辑工具也正面临严峻挑战。AI代码编辑器Windsurf经历了一系列并购，使公司前景变得扑朔迷离。一项由METR发布的新研究表明，程序员往往高估了传统工具所能带来的效率提升。研究发现，尽管开发者普遍认为使用Cursor Pro能提升20%至30%的效率，但实际观测却显示任务完成速度反而降低了近20%。 在这一背景下，以高Terminal-Bench评分著称的Warp迅速崛起，成为终端工具领域的重要竞争者。Warp创始人Zach Lloyd对终端充满信心，他认为终端是解决代码编辑器难以应对的问题的理想场所。新一代终端工具的核心在于其性能基准的重新定义：传统工具往往专注于解决GitHub上的代码问题，而终端工具则视野更为广泛，涵盖了代码编写及DevOps等任务。例如，Terminal-Bench上有题目要求AI对某种压缩算法进行逆向工程，另一题则要求其从源代码搭建Linux内核，这些任务都需要程序员持之以恒地攻克难关。尽管当前的终端工具尚未完全释放其潜能，Zach Lloyd依然坚信，它们已具备处理大量非编码任务的能力，对开发者而言前景十分可期。 |
