暴涨15.8k Stars！港大开源命令行神器CLI-Anything，让任意软件一键接入OpenClaw/Claude Code

智猩猩AI整理

编辑：没方

如今的AI Agent推理能力已经很强了，能写代码、做规划、甚至聊天吐槽都一套一套。

但想让它操控真实专业软件，比如用Blender渲染3D模型、用GIMP批量处理图片，或是用LibreOffice自动生成报表，就瞬间“傻眼”了。

这不是Agent不够智能，而是当前Agent与软件的“沟通渠道”，全是死胡同。

要么用UI自动化（靠截图、模拟点击），脆弱又易崩，软件版本一更新就失效；要么等软件官方开放API，可大多只能覆盖10%的核心功能，专业操作根本实现不了；更别提从零开发定制化接口，不仅成本高，还都是阉割了核心能力的实现，根本无法投入生产使用。

这就像让一个超级聪明的大脑，却只能用手指戳屏幕去开车，效率低、错误多、根本不靠谱。

而今天要给大家介绍的开源项目 CLI-Anything 彻底改变了游戏规则！它让所有软件都能通过一行命令直接转换为Agent-Native模式，所有的功能可以被AI直接调用。不需要复杂的API封装，更不需要图形界面。所有的龙虾们都可以用最"Agent友好"的方式直接操作软件。该项目仅开源一周，就在github上收获15.8k Stars。

01 项目介绍

CLI-Anything是由香港大学数据智能实验室（HKUDS）开源的Agent插件，仅一行命令就能让任意软件接入 OpenClaw、nanobot、Cursor、Claude Code 等 Agent 框架。

很多人误以为CLI-Anything只是个“命令行生成工具”，但它真正的突破，是让Agent从“只会写代码、点界面”的浅层交互，升级为“像调用函数一样驱动真实软件”的深度执行。

开发者们实打实测了11款专业级软件，每款都生成了完整、可直接投产的CLI接口——不是随便糊弄的Demo，而是100%保留原软件全部核心功能的真实工具接入，不靠模拟点击，全靠底层后端原生调用来驱动一切操作。

CLI-Anything用1508次全绿测试给出铁证，它不是纸上谈兵的概念工具，而是真能让AI Agent深度掌控专业软件。

并且社区十分活跃，一直在疯狂贡献新的软件CLI，让 CLI-Anything 的适配性越来越高、可迁移性极强。

CLI-Anything应用场景覆盖研发、数据、创意、科研、办公等全场景，成为Agent规模化落地的刚需工具。

对于开源开发者而言，无需手动适配，通过CLI-Anything的自动生成能力，就能轻松将任意开源项目，变成Agent可直接可控的工具，相当于给开源项目加了一层“Agent适配buff”，大幅降低项目的落地门槛；

对于算法工程师，不用再手动敲代码调试，通过结构化命令就能驱动模型训练、推理流水线，甚至实现超参搜索的自动化，把更多精力放在模型优化本身，而非重复的操作流程；

数据从业者更是直接受益，以往繁琐的数据处理、可视化、统计分析全流程，现在只需通过编程式命令就能一键串联，告别反复切换工具、手动导出导入的低效操作；

除此之外，研发运维、创意设计、科研等场景，同样能被CLI-Anything彻底盘活。研发运维同学可串联代码编辑、构建、测试、部署全流程，减少人为失误；创意从业者不用再逐个点击软件按钮，编程式控制创作、渲染，批量产出效率拉满；科研人员则能让Agent自动化处理科研工作流、仿真模拟，从重复计算中解放，专注核心创新。

就连日常的会议管理，它也能轻松搞定——通过结构化CLI自动化会议调度、参会人管理，甚至自动获取会议录制、生成会议报告，彻底简化行政流程。

02 使用方法

环境要求：Python（3.10+）、目标软件已安装（如 GIMP、Blender、LibreOffice 或自己的应用）、AI 编程工具（Claude Code 、OpenClaw 、OpenCode、Codex、Qodercli）。

（1）安装

• 在Claude Code上安装

# 添加 CLI-Anything 插件市场

/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything

# 从市场安装 cli-anything 插件

/plugin install cli-anything

Claude Code 通过 bash 执行命令。Windows 下请安装 Git for Windows（包含 bash 和 cygpath） 或使用 WSL，否则可能出现 cygpath: command not found。

一行命令生成 CLI：

# /cli-anything:cli-anything <软件路径或仓库地址>

# 为 GIMP 生成完整的 CLI（7 个阶段全自动）

/cli-anything:cli-anything ./gimp

# 注意：如果你的 Claude Code 版本低于 2.x，请使用 "/cli-anything"。

CLI-Anything 会立即启动一套全自动的 7 阶段流水线：

1. 分析 — 扫描源码，将 GUI 操作映射到 API

2. 设计 — 规划命令分组、状态模型、输出格式

3. 实现 — 构建 Click CLI，包含 REPL、JSON 输出、撤销/重做

4. 规划测试 — 生成 TEST.md，涵盖单元测试和端到端测试计划

5. 编写测试 — 实现完整测试套件

6. 文档 — 更新 TEST.md，写入测试结果

7. 发布 — 生成 setup.py，安装到 PATH

初始构建完成后，可以迭代优化 CLI，扩展覆盖面并补充缺失的功能：

# 全面优化 — Agent 分析所有功能的覆盖差距

/cli-anything:refine ./gimp

# 定向优化 — 指定特定功能领域

/cli-anything:refine ./gimp "我需要更多图像批处理和滤镜相关的 CLI"

• 在OpenClaw上安装

CLI-Anything提供了原生的OpenClaw SKILL.md 文件。请将其复制到OpenClaw 技能目录：

# 克隆仓库

git clone https://github.com/HKUDS/CLI-Anything.git

#  安装到全局技能文件

mkdir -p ~/.openclaw/skills/cli-anything

cp CLI-Anything/openclaw-skill/SKILL.md ~/.openclaw/skills/cli-anything/SKILL.md

构建 CLI：

安装完成后，就可以在 OpenClaw 中直接调用：

@cli-anything build a CLI for ./gimp

该技能采用了与Claude Code一致的 7 步构建流程。

OpenCode、Qodercli、 Codex平台的安装请参考：

https://github.com/HKUDS/CLI-Anything/blob/main/README_CN.md

（2）使用生成的 CLI

无论用哪个平台构建，生成的 CLI 使用方式完全一样。

# 安装到 PATH

cd gimp/agent-harness && pip install -e .

# 随处可用

cli-anything-gimp --help

cli-anything-gimp project new --width 1920 --height 1080 -o poster.json

cli-anything-gimp --json layer add -n "Background" --type solid --color "#1a1a2e"

# 进入交互式 REPL

cli-anything-gimp

（3）使用示例

# 从本地源码为 GIMP 构建完整 CLI

/cli-anything /home/user/gimp

# 从 GitHub 仓库构建

/cli-anything https://github.com/blender/blender

# 优化已有的 CLI —— 全面差距分析

/cli-anything:refine /home/user/gimp

# 带聚焦方向的优化

/cli-anything:refine /home/user/shotcut "画中画和视频叠加合成"

# 运行测试并更新 TEST.md

/cli-anything:test /home/user/inkscape

# 按照 HARNESS.md 标准验证

/cli-anything:validate /home/user/audacity

03 从GUI到Agent-Native：软件设计的下一个范式

过去几十年，图形用户界面（GUI）是软件设计的绝对主流。按钮、菜单、拖拽、弹窗……这些精心设计的交互元素，本质上是为了适配人类的认知习惯和肢体操作。

但这一切，对 AI Agent 而言，全是噪音。

Agent 不需要看界面，不需要点按钮，更不需要在层层菜单中寻找功能。它们需要的是结构化、确定性、可编程的指令通道。

CLI-Anything的出现，预示着一个更宏大的趋势：软件生态的重心，正要从“人操作软件”向“Agent 调度软件”转移。

未来的软件架构，可能会默认内置 CLI-Anything 式的接口层。开发者无需再单独为 Agent 做适配，所有软件天生就是为 AI 驱动而设计。

这意味着，我们不再需要手动去教会Agent 如何使用软件，而是软件天生就懂得如何被 AI 调用。

当所有软件都能被Agent一行命令直接驱动，AI就真正具备了落地执行的能力，那么“人类定目标，Agent 做执行”就不再是口号，而是每一个人日常的工作形态。