有一段时间，我对各家大厂推出的 CLI 编程智能体 是困惑的。
说实话，一开始真的没看懂 🤔
我心里一直有个疑问：
都 2025 年了， 为什么不是更炫的 UI， 而是黑乎乎的命令行？
直到我真正把 VS Code + WSL（Windows Subsystem Linux） + AI CLI 这一套系统搭起来、用得爽后，很多之前模糊的判断，突然连成了一条线。
那一刻，有点豁然开朗 💡
两派：工程师世界里真实存在的分歧
如果你观察现在的 AI 编程使用方式，会发现其实存在两个很典型的派别。
第一派：把 AI 当「辅助编程助手」
这一派通常是成熟工程师：
他们的世界是：
IDE 是主场，AI 是插件 🧩
优点很明显：
问题也很明显：
- AI 的潜力，被限制在「你敲一行、它补一行」，你可能成了AI编程的瓶颈
另一派：把 AI 当「全自动交付型智能体」
这一派，想法更激进：
于是你会看到：
他们的世界是：
AI 是主角，人只负责发号施令 🧠
优点同样明显：
但问题也不小：
真正有未来的，可能是第三种选择
在折腾之后，我越来越确信一件事：
未来真正可持续的 AI 编程环境，必须同时做到：对人友好，也对 AI 友好。
而不是二选一。
这，正是我最终选择 IDE + WSL 的原因。
顺便再强调一下 CLI 的价值：
各家大厂之前纷纷推出 CLI 编程智能体工具，其实一开始我没看懂，后来明白了：CLI 是 AI 友好的环境，AI 可以在这里做几乎任何事情；UI 是给人看的，对 AI 反而是负担。这一理解，让我整个系统思路彻底清晰。 😅
协作系统总览
为了更直观地理解 IDE 与 WSL 的协作边界，以及人类工程师与 AI 智能体的交互，我画了一张协作图：
为什么是 IDE + WSL？
IDE：为「人类工程师」服务
我选择的是 VS Code，原因其实很工程化：
它非常适合：
换句话说：
IDE，是给人看的，是工程师的舒适区。
WSL：为「AI 智能体」服务
而 WSL 的角色，恰恰相反。
它更像一个：
在 CLI 里：
一旦理解这一点，之前对「为什么全是 CLI」的困惑，瞬间消失 💡
一个真正“面向未来”的开放系统
更重要的是，这套 IDE + WSL 的组合，有一个被很多人低估的优点：
它足够开放，也足够可插拔
而在这套系统里：
没有任何一环是被锁死的。 🔌
这对工程师来说，意味着：
今天的选择，不会成为明天的技术债。
这不是「最酷」的方案，但可能是「最久」的方案
老实说：
但它有一个极其重要的特性：
它能陪你走很久。 😅
后记与系列规划
这篇文章，更多是在讲选择背后的逻辑，而不是具体怎么搭。
为了方便读者逐步落地，我计划做一个系列文章：
- AI 开发不会迷路的 Shell 最小配置 —— 为什么我只保留 venv + 路径 + prompt
- IDE + WSL 的协作边界 —— 什么该在 IDE 做，什么必须交给 Linux
- Python / CUDA / 模型环境的分层设计 —— 不再“装一个环境，炸一片依赖”
- 本地 / 局域网 / 远程 AI 服务如何协作 —— Ollama、API、Agent 谁该在哪一层
- 从“AI 助手”到“可控 Agent” —— 自动化不是一步到位
- 当 AI 开始写代码，人类工程师在干什么 —— 一个现实且不悲观的答案
如果你也是工程师， 如果你也在认真思考：
AI 时代，我们到底该站在哪一边？
也许你会发现，
站在中间，反而走得最远。 🛠️
