“用命令代替按钮”…… AI专家为何更青睐“黑窗口”终端

随着近期人工智能（AI）技术的飞速发展，Codex、Claude Code、Gemini CLI等工具正受到关注。值得注意的是，这些最新的AI工具并非围绕用户友好的图形用户界面（GUI）发展，而是正以被称为“黑窗口”的基于文本的终端（Terminal）环境为中心进行演进。根据“不可能工学 - IT科技新技术”频道的视频显示，对于普通用户来说，这个环境可能感觉存在准入门槛，但对于执行复杂任务而言，它反而成为了最理想的工作台。

跨越应用边界的工具组合与连接性

现有的软件通常针对特定目的进行了优化。例如，Gmail擅长发送邮件，Excel擅长计算。然而，实际业务往往需要跨越多个应用进行衔接。例如，当从多个客户那里收到格式各异（如PDF、Excel、邮件正文等）的报价单时，人类必须逐一打开文件提取数据，转移到Excel中进行计算，然后再撰写回复。传统的自动化方式在文档格式发生变化时，往往需要繁琐地修改规则。

终端环境中的AI克服了这些限制。因为可以根据需要向AI发出指令，让其组合并使用文件搜索、文档分析、计算、编程等工具。视频中解释了AI分析用户请求、选择所需工具，并直接生成并执行中间过程所需代码的过程。这种“通过命令调用程序来使用”的方式被称为CLI（Command Line Interface）。开发者用AI率先在这一环境中发展起来的原因，也是因为在终端中执行现有开发工具、确认结果与错误并进行即时修正这一系列过程最为高效。

通过代码生成进行数据处理与业务手册化

AI不仅限于生成文本，还会编写用于确保数据一致性的“计算工具”代码。根据视频中的案例，如果各企业的价格标注方式（单价、箱价等）不同，AI可以直接编写并执行一段短代码，从文档中找出包装数量，并将箱价除以数量以统一标准。在这里，AI承担着判断输入什么值以及以什么标准进行比较的角色，而实际的计算则由执行的程序负责。

如果将此过程中生成的代码保存为文件，未来在类似的业务中即可重复使用。这意味着不再是每次都从零开始，即使格式发生变化，也可以通过修改现有代码来提高工作效率。此外，当AI发出指令后收到错误（例如：找不到文件）时，会形成一种反馈循环，使其能够自主决定下一步行动，如重新搜索文件夹或修改列名。将这种模型与工具、执行环境相结合并管理作业记录的周边配置，被称为“Harness”。

视频还提到了旨在减少业务重复性的技术规范。使AI能够以统一方式调用Google等外部服务功能的协议是MCP（Model Context Protocol），而将重复性的指令、报告格式及所需代码打包在一起的业务手册则被定义为“Skill”。通过这些，用户可以在下个月依然设定AI以相同的方式工作。

AI作业界面的进化与未来的应用标准

那么，用户是否必须一直盯着“黑窗口”（终端）呢？关于这一点，预示着积极的变化。目前，Claude Code等工具除了终端之外，也可以在桌面或Web环境中运行，并且正在开发通过MCP让AI在对话框内弹出表格或按钮等可操作界面的方式。也就是说，用户无需阅读所有命令，界面有望构建出在AI生成结果旁边附带查看原文的按钮，或者以视觉化方式展示特定条件（例如：未确认运费的企业）的功能。

最终，未来“擅长使用AI的人”的标准将从终端命令的熟练度，转向“能将自己的重复性业务交给AI到何种程度”。分析认为，核心能力将不再是因特定应用缺乏某项功能而放弃，而是能够连接所需的各种工具，从而创造出全新的工作流。