如何手搓一个 CLI：只需 80 行代码，彻底看清 AI 的底层逻辑

导读：文章介绍了通过构建简单AI命令行工具（CLI）来学习 AI 底层机制的教程，强调“做中学”比阅读更有效，并分享了一个仅80行代码的GitHub仓库，无需框架，直接使用 Anthropic 的 Claude API。

作者：Morgan Linton，Bold Metrics联合创始人兼CTO，早年加入Sonos，曾就读卡内基梅隆大学工程系。现居Tahoe，热衷AI开源项目（Zen Open Source）、域名投资与持续学习。

我认为我们正进入一个非常酷的历史时期：人们的学习方式正在从“读博看片”（看书和看 YouTube 视频）转向“直接开搞”（动手构建）。这也意味着，任何人都能比以前更深入地掌握知识。因为我始终认为，实践出真知，这比单纯的阅读或观看要高效得多。

最近，我一直在深挖 CLI（命令行界面）。因为我相信，随着我们进入一个“智能体（Agent）多于人类”的软件交互时代，CLI 将变得越来越重要，尤其是在对速度和性能有极致要求的情况下。

大多数 AI 教程在让你理解底层逻辑之前，都会先扔给你一个框架（比如 LangChain 等）。但我感觉，从原始的 API 调用开始，能让你真正理解以后那些框架到底在封装什么。

就我个人而言，我经常思考“智能体商业（Agentic Commerce）”。当涉及到帮助 AI 智能体做出购买决策或向购物者展示内容时，每一秒钟的速度差异都至关重要。

所以，考虑到 CLI 正在变得（或者说已经）如此重要，我想随手写一个简单的 AI CLI。它不仅人人都能上手构建和使用，还能帮你理解 AI CLI 的底层运作原理。在这个示例中，它由 Claude 驱动。

你不需要精通编程也能理解并运行它。我已经把 GitHub 仓库公开了，你甚至可以先去瞄一眼：

🔗 SimpleCLI^[1]

好了，现在让我们通过亲手构建一个简单的 CLI 来学习它。

核心亮点

首先你会注意到，所有的东西都在一个文件里：index.js。只有大约 80 行代码，仅此而已。没有框架，没有抽象层，只有原始的 SDK 和 Node.js 自带的功能。

通过亲手构建、克隆仓库或阅读代码，你会了解到 LLM（大语言模型）在 API 层面是如何工作的，以及构建一个 CLI 是多么简单——这也能解释为什么它们运行得如此之快。

9 个核心组成部分详解

1. 导入 (Imports)：三样东西：dotenv（读取环境变量）、Node 自带的 readline（终端输入输出）、Anthropic SDK（内置流式传输的 HTTP 客户端）。
2. 客户端设置：使用 new Anthropic()。SDK 会自动寻找环境变量中的 ANTHROPIC_API_KEY，如果找不到就会报错。
3. 对话历史 (Conversation history)：这是我希望大家产生 “原来如此！”（Aha moment） 的地方。Claude API 完全是无状态的——它不记得任何事情。你需要自己维护一个包含 { role, content } 对象的数组，并在每次请求时把整个数组发过去。这个数组就是它的“记忆”。
4. 系统提示词 (System prompt)：作为一个独立字段发送，不在 messages[] 数组里。它决定了 Claude 的全局行为。换掉它，就能彻底改变 AI 的性格。你会发现我已经把我的偏好写进去了，因为我受不了 Claude 默认那种客套过头的性格，所以我把它改成了：“你是一个简洁的 CLI 助手。直接、准确、别废话，实话实说。”
5. Readline：封装了标准输入（stdin）和标准输出（stdout），让你能逐行接收终端输入。这是 Node 内置的，不需要额外依赖。
6. ANSI 颜色：锦上添花的小功能。只是三个利用转义代码的小辅助工具。比如 \x1b[36m 是青色，\x1b[0m 是重置。在任何现代终端都能跑。
7. chat() 函数：真正的 AI 调用。使用了 client.messages.stream() 而不是 create()。区别在于 stream() 会在每个 Token 生成时触发事件，这样你就能立即看到输出，而不用等整段话生成完。最后，所有文本会被推入历史数组，以便 Claude 下次参考。
8. 输入循环：一个递归异步函数。它提示输入、等待输入、调用 chat()，然后再次调用自己。它还处理了两个斜杠命令：/quit 用于安全退出，/history 用于查看原始的 JSON 上下文。
9. 入口点 (Entry point)：打印标题并启动循环。大功告成！🕺

你会发现 index.js 文件里的注释非常详尽，你可以对照仓库里的文件一起看。

几个我觉得很有趣、且新手可能没意识到的点：

• Claude（以及所有主流 LLM API）完全是无状态的——两次调用之间它没有任何记忆。
• 所谓的“记忆”只是一个由你亲手维护并在每次请求时发送的数组。

我自己以前也不知道这一点，当我学到这里时，感觉认知被刷新了。把“记忆”看作一个简单的数组，也让我意识到在大学学习数组是多么有用——天呐，它们从未过时，甚至比以往任何时候都更有用。

好了，现在你有一个可以把玩的简单 CLI 了，也了解了 AI CLI 的底层逻辑。去 Fork 它，拆解它，扩展它，尽情折腾吧！有了这个基础，你会学到更多。

就这样，我没有通讯录要推销，也没有播客让你订阅。我唯一的请求是：如果你觉得这东西有用，请点赞并分享。

哦还有最重要的一点：我会尽力回复每一条评论。在 X（原 Twitter）上的交流是我最喜欢的。所以如果你有任何问题、建议或看法，请在下方留言，让我听到你的声音！

原文：https://x.com/morganlinton/status/2030366723711651857^[2]

接下来我们看下这个 GitHub 项目

AI CLI

这是一个由 Claude 驱动、极简且 AI 原生的命令行聊天界面。单文件架构，无框架封装，支持 Token 流式实时输出。 由 Morgan Linton 开发的开源项目。

前提条件

• Node.js^[3] v18 或更高版本
• 一个 Anthropic API 密钥^[4]

项目设置

# 1. 克隆或下载本项目，然后进入文件夹
cd ai-cli

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 创建环境变量文件
cp .env.example .env

# 4. 打开 .env 文件并粘贴你的 API 密钥
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key-here

运行项目

npm start

你会看到如下提示符：

AI CLI  |  输入 /quit 退出  |  输入 /history 查看上下文

You: _

输入任何内容并回车，Claude 将实时给出响应。

内置命令

运作原理

无状态 API，有状态数组。 Claude API 在两次调用之间不具备任何记忆。本应用维护了一个包含所有消息的 history 数组，并在每次请求时将整个数组发送给 API。这个数组就是 AI 的“记忆”。

流式传输 (Streaming)。 使用 client.messages.stream() 而非 client.messages.create()，这样 Token 会在生成时立即打印，而无需等待完整响应就绪。

单文件。 整个应用都位于 index.js 中。只需约 5 分钟即可从头到尾读完代码。

参考阅读

• 从任务到系统：深度拆解2027年百万年薪的6项AI核心技能
• Context 不是免费的：解析长文档 agent 的性能天花板与架构优化
• 别再死磕模型调优了！Cursor和Manus告诉我们: 外壳(Harness)才是真正的护城河
• 像智能体一样观察：Anthropic 团队谈 Claude Code 工具设计的演进与艺术