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 -p --model sonnet --effort medium '總結當前任務狀態以及接下來要檢視的檔案。'
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
列印模式
安全策略
預設的 Claude Code 許可權策略。
輸出形式
適用於指令碼或 CI 的單次響應。
分享方式
預設連結
提示詞來源
預設示例
對比物件
如果你預計還會有多輪跟進問題,請切回 Interactive。
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。