AI CLI 工具
透過可分享的預設工作流、隱私安全的 URL 和更清晰的工作流摘要,為 Claude Code、Codex 和 OpenCode 構建可直接複製的命令。
把這個生成器當作工作流輔助工具使用,然後到上游 CLI 文件中確認準確的標誌位。
claude auto-mode defaults
安全分享連結
提示詞隱私
分享 URL 會保留公開的工作流預設,同時將自定義提示詞編輯保留在本地。
工具
Claude Code
模式
自動模式預設值
安全策略
自動模式無需提示即可處理常規操作。
輸出形式
列印目前的自動模式區塊和允許規則。
分享方式
預設連結
提示詞來源
預設示例
對比物件
當您準備好運行任務時,切換到互動或列印模式。
審查拉取請求
在人類審查之前,先找出迴歸、風險較高的行為變化以及缺失的測試。
請審查這次變更,找出迴歸、風險較高的行為變化、缺失的測試以及文件空缺。
先聚焦最關鍵、最有訊號價值的問題。
指出相關的具體檔案或程式碼路徑,並建議下一步應執行的檢查。
理解程式碼庫
在修改陌生區域之前,先梳理請求流、模組職責以及高風險檔案。
請說明在這個程式碼庫中,請求如何流經 <功能或系統區域>。
包括各模組分別負責什麼、驗證和副作用發生在哪裡,以及修改前需要注意的主要陷阱。
最後給出我下一步應該閱讀的檔案。
迭代解決難題
執行一個可度量的改進迴圈,包含評分、產物和明確的迭代記錄。
請把這項工作當作一個由評估驅動的改進迴圈來處理。
在做任何修改之前,先閱讀 AGENTS.md,並找到衡量成功的命令或指令碼。
每次只做一個聚焦的改進,每次有意義的修改後都重新執行檢查,記錄哪些地方變好或變差,並持續迭代直到達到質量標準。
升級 API 整合
先盤點當前整合,謹慎遷移,並明確暴露任何提示詞或響應結構風險。
請把這個整合升級到最新推薦的 API 和模型路徑。
先盤點當前使用的端點、模型、提示詞以及工具相關假設。
選擇能夠保留現有行為的最小遷移方案,在新指南要求的地方更新提示詞,並指出任何響應結構或人工複查風險。
根據截圖或備註實現
在不脫離倉庫設計系統和程式碼模式的前提下,把參考資料轉成響應式介面。
請在當前專案中實現這個介面,並以我提供的截圖、模型圖或備註作為唯一依據。
複用現有設計系統和元件模式,儘量貼近層級與響應式行為;如果某個細節有歧義,請寫明你的假設。
最後把結果與參考資料對照檢查。
從執行緒中啟動任務
把一個執行緒或 issue 轉成邊界清晰的實現計劃和經過驗證的端到端變更。
請分析我提供的 issue 或執行緒,並在這個工作區中實現相應的修復或功能。
先總結範圍、約束、高風險檔案以及驗證計劃。
然後做出滿足需求的最小端到端變更,最後說明改了什麼、如何驗證,以及還有哪些後續風險。
AI CLI 工具是流行 AI 程式設計助手的命令生成器,幫助您快速構建帶有正確標誌和引數的 CLI 命令。
選擇 AI 工具(Claude Code、Codex 或 OpenCode),選擇您需要的選項,然後複製生成的命令。
- 使用特定模型和努力級別生成 Claude Code 命令
- 使用沙箱和審批設定構建 Codex CLI 命令
- 為自動化任務建立 OpenCode 命令
輸入:
Claude Code
輸出:
claude -p "Explain this function"
輸入:
Claude Code
輸出:
claude -c -p "Continue with refactor"
輸入:
Claude Code
輸出:
claude --model sonnet --effort high
輸入:
Codex
輸出:
codex exec "Review my PR"
輸入:
Codex
輸出:
codex --sandbox workspace-write --search
輸入:
OpenCode
輸出:
opencode run "Review my PR"
輸入:
OpenCode
輸出:
opencode run --model anthropic/sonnet --continue
輸入:
OpenCode
輸出:
opencode serve --port 4096
這是官方工具嗎?
不,AI CLI 工具是社群專案。請參閱每個工具的官方文件。