发布于 2026 年 4 月 30 日，星期四
CLI-Anything：一行命令把任意软件变成 AI Agent 能用的 CLI
CLI-Anything 通过一行指令把任意 GUI/可执行文件封装成 OpenAI 兼容 CLI，自动解析参数、生成 schema、暴露 REST/gRPC 端点；AI Agent 可零配置调用 Photoshop、Blender、私有脚本等完成批量修图、离线渲染、报告生成等跨工具任务。内容涵盖 schema 自动生成、沙箱隔离、凭证注入、日志追踪与错误重试，提供 GitHub Actions 模板与 Docker 镜像，实现 5 分钟接入现有 CI/CD，让大模型直接驱动全链路工具链。
Agent 它们很擅长推理，但调不动真正的专业软件。
想让 Claude 帮你用 Blender 渲个图、用 GIMP 批处理图片、用 LibreOffice 出份 PDF，一般只有两条路——要么搞 UI 自动化截图点击（脆、慢、动不动就挂），要么为每个软件手写一套 Python 封装（贵、重复造轮子）。
港大数据科学实验室开源的 CLI-Anything 给了一个方法：用 Claude Code 插件自动给任意软件生成完整的 CLI 包装，让 Agent 像调用函数一样调用它。
MIT 协议，仓库在 HKUDS/CLI-Anything。
它做了什么
一句话：你把一个软件的代码仓库丢给它，它跑 7 阶段流水线，给你吐出一个带 Click、REPL、--json 输出的完整 Python CLI，并写好测试、自动发布到 PATH。
7 个阶段分别是：分析源码 → 设计命令组 → 实现 CLI → 规划测试 → 写测试 → 写文档 → 打包发布。全过程自动，中间不需要你干预。
生成的 CLI 长这样：
cli-anything-gimp project new --width 1920 --height 1080 -o poster.json
cli-anything-gimp --json layer add -n "Background" --type solid --color "#1a1a2e"
cli-anything-gimp # 直接回车进入 REPL 交互模式
最快上手
用 Claude Code 的话，两行命令：
/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything
/plugin install cli-anything
然后就能这样用：
# 给 GIMP 生成完整 CLI
/cli-anything:cli-anything ./gimp
# 也支持直接丢 GitHub 仓库
/cli-anything:cli-anything https://github.com/blender/blender
# 跑一遍之后觉得覆盖不够？用 refine 迭代扩能力
/cli-anything:refine ./gimp "I want more CLIs on image batch processing and filters"
Pi、OpenCode、OpenClaw、Codex、Qodercli、GitHub Copilot CLI、Goose 也都有对应的安装方式，README 里每个都有命令。Windows 用户要装 Git for Windows 或用 WSL，原生命令行会挂在 cygpath 上。
几个关键设计决策
和其他"给 AI 补工具"的方案比，CLI-Anything 有几个选择挺硬核：
不做替代实现，直接调真软件。生成的 CLI 不是用 Pillow 重新实现一个 GIMP，而是调 GIMP 真正的 Script-Fu 后端；不是自己渲 3D，而是起一个 blender --background 进程。依赖缺了不降级、不 fallback，测试直接失败。这让生成的能力和原生软件完全对齐。
每个 CLI 自带 SKILL.md。装进 Python 包里，REPL 启动时横幅会直接打出这个文件的绝对路径，Agent 一看就知道去哪读使用指南。pip install 完不需要再配置任何东西。
所有命令天生支持 --json。REPL 模式给人看，JSON 模式给 Agent 看，互不打扰。
CLI-Hub 元技能。这个挺有意思——装一个 cli-anything-hub 元技能后，Agent 可以自己浏览官方注册表，看 20 多个现成的 CLI，按任务需要自己 pip install，装完再去读那个 CLI 的 SKILL.md。你只要说"用 CLI-Hub 里合适的工具完成 X"，剩下的它自己搞。
已经跑通了哪些软件
目前专业验证过的 16+ 个主力软件，每个都带真实后端和完整测试：
- 创作类：
Blender（208 测试）、GIMP（107）、Inkscape（202）、Krita、Audacity（161） - 办公类：
LibreOffice（158）、Zotero、Mubu（96） - 视频/直播：
OBS Studio（153）、Kdenlive（155）、Shotcut（154）、Openscreen（101）、VideoCaptioner（26） - 游戏：
Godot Engine（24）、Slay the Spire II - 图表：
Draw.io（138）、Mermaid（10） - AI 生态：
ComfyUI（70）、Ollama（98）、NotebookLM（21）、AnyGen（50）、Exa（40） - 通信：
Zoom（22） - 网络：
AdGuard Home（36）
合计 2130 个测试，100% 通过率。分 unit test、用真实后端跑的 E2E test、subprocess.run 调装好的命令三层验证。
什么情况下它会不好用
README 里自己列了三条限制：
- 依赖前沿模型。作者建议
Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6、GPT-5.4这一档的基础模型。小模型生成的 CLI 质量会明显下降，要大量人工修改 - 依赖开源源码。只有二进制的闭源软件效果差很多，反编译路径上的信息损耗逃不掉
- 需要迭代。一次
/cli-anything跑完不一定覆盖所有能力，往往要跑几轮/refine才能把常用路径才能补齐