agent-cli-design

name	agent-cli-design
description	设计与编写命令行工具（CLI），尤其是给 LLM agent 驱动的 CLI —— 选对命令模型、输出形态、 护栏、文件架构。当用户在设计或编写 CLI、新增或重构 subcommand/verb、选 CLI 框架或库、 设计 flags / 寻址 / 批量操作、构建一个会被 agent 调用的工具，或重构一个长烂了的 CLI （上帝文件、纠缠的命令 handler、复制粘贴的 op 构造）时使用。触发词："写/设计一个 CLI"、 "加个命令"、"CLI 架构"、"agent 友好的工具"、"命令行工具"、"做个我的 agent 能用的工具"、 "梳理我的 CLI 结构" 等 —— 即使用户没说"CLI"这个词、但明显在搭一个终端/命令工具，也应触发。 目前 TypeScript（commander）有完整参考，Go / Rust / Python 参考待补。

agent-cli-design

核心论点

现代 CLI 的首要使用者是 LLM agent，不是人。 人运行一条命令、用眼睛读屏幕、用一个不按 token 计费的脑子决定下一步。而 agent 运行你的命令后，输出直接回灌进一个有限且昂贵的 context window，并自动驱动下一步决策。仅这一点就重排了所有设计优先级：

按 一次就对（one-shot correctness）、token 经济、批量友好、失败可恢复、可审计 排序 —— 漂亮的 help 文本和聪明的交互式提问几乎一文不值；干净的结构化结果、以及一条「告诉 agent 接下来该干什么」的错误，才是全部。

人当然也读这工具（而且好的 agent-facing 设计往往也是好的 human-facing 设计），但 agent 是热路径。为它而设计。

本 skill 分两半：

• 原则（本文件） —— 语言无关。怎么思考 命令模型、输出、护栏、可组合性、架构。
• 语言参考 —— 具体技术栈 + 可直接复制的构件。按用户的栈读对应那份： references/typescript.md（commander，最深），以及 references/{go,rust,python}.md（待填的骨架）。

真要动手时：先读下面的原则，再打开语言参考、把 harness 抄过来，别重造。

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第 1 部分 —— 输出即产品

agent 永远看不到你的代码；它看到的是你的输出和错误。把这两样做对，其余水到渠成。

1. 地址（address）是通用货币。 你的工具寻址什么 —— 文件、行、区间、实体 id —— 那个 token 就是从「查询」流向下一次「变更」的东西。所以查询必须 吐出 地址、动词必须 吃 地址。 最大的罪是把地址埋进人类可读的一行里（第1集 第3场 第5句："..."），逼 agent 用脆弱的 awk 把它切回来。给地址一个独立字段。

2. 输出分档，按需付重量。

档	形态	用于
默认	简洁文本（行式、地址单独成列）	agent 自己的 read→decide 循环 + 人扫一眼；便宜
--json	结构化信封 + rows[] 数组（addr/type/… 各为字段）	程序（jq / 脚本 / MCP host 的结构化 tool）做确定性解析 —— 不是 agent 喂自己的下一步
--format addr（或 -0）	裸的、换行/NUL 分隔的地址流	喂 xargs 或批量构造器 —— 只要货币，不让正文再进 context

默认走简洁文本档 —— 而且这正是 agent 自己 read→decide 循环该读的档。这点最反直觉，单独讲清： agent 的「消费者」不是 JSON.parse 的程序，而是把你的输出读进 context window 的 LLM。对 LLM：

• JSON 更费 token —— 每行重复键名 + 括号引号；纯文本把键名变隐式，同样信息常省 20–50%。
• JSON 更费「脑力」 —— 已有基准显示，把同样信息从纯文本换成 JSON 编码会让模型推理 显著退化 （观察到 ~10–15%）；结构化包装对 LLM 是噪声，不是帮助。
• LLM 本就母语级读自然文本 —— 何必逼它先解析一层再理解。

所以：agent 的「发现 → 决策 → 下一条命令」全程读简洁文本档；--json 只留给确定性 程序 （jq 管道、脚本、MCP host 的结构化 tool）。 把「机器 = 吃 JSON」当默认，是把「程序消费者」的 前提错套到「LLM 消费者」身上 —— 这是 agent-facing CLI 最常见、最隐蔽的设计错误之一（连"机器就该 输出 JSON"的肌肉记忆都会把你带过去）。

但简洁文本 ≠ 一团散文。 它必须 行式、字段稳定：地址单独成列、一行一条，让 LLM 不靠脆弱 解析就能逐条抬起地址（呼应原则 1）。同时别走反面 —— 逼 agent 把一墙正文重灌进 context 只为捞一个 它早算好的 id。简洁文本要同时满足：人/LLM 直觉可读、地址机器可抬、正文按需付费。

3. --help 是导航，不是手册。 顶层 help 只负责让 agent 快速选对下一条命令：usage 形状、 主要分组、命令名列表、全局输出/目标 flag，以及「继续看哪个子命令 help」的指针。不要在顶层内联 某个 workflow 的全部子命令、长选项表、细节说明和例子；那会把每次探索都变成一次 context dump。 分层写：顶层列地图，group help 一行一个子命令，leaf help 才放 required flags、局部语义、副作用、 退出码和少量例子。help 一旦像手册，就把它拆到更深一层。

4.「一条命令覆盖一片」省的是 context，不是调用次数。 这是批量操作对 agent 重要的最深 理由。N 条单点命令的循环会产生 N 份结果回显 堆进 context window —— N 份几乎一样的输出。 一条带 selector 的命令把它压成一份命中摘要。你省的不是 5 秒，是 50 份 context。

5. 错误即下一条命令。 出错时，错误体里应当装着 修法，而不只是诊断：

• 命中歧义 → 回候选地址 + 消歧的 flag
• 无命中 → 回当前有效的区间/范围
• 缺/多参数 → 回那条改好的调用
• 前置条件未满足 → 回该先跑什么

agent 读完错误一回合就自纠，而不是三次试探性调用。把 nextSteps 焊进你的错误类型 （见参考里的 CliError）。

6. 护栏住在工具里，不住在文档里。 agent 会 自信地宣称成功 ——「我已经把所有标记清掉 了！」—— 不管它有没有发生。你只写在 help 字符串或注释里的东西，都会被跳过。在代码里强制： 宽写之前回显 blast radius、默认拒绝歧义命中、让 --dry-run 与真跑共用完全相同的匹配逻辑、 用 语义化退出码（见下）让脚本能按结果分支。

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第 2 部分 —— 命令模型：selector × mutation

多数 CLI 攒了一堆零散动词。有威力、好学的形态是一个 笛卡尔积：一套「选哪些」的语言 （selector），正交地喂给每个「做什么」的动词（mutation）。N 动词 × M selector 变成 N + M 要学的东西，而不是 N × M。

选择轴（选哪些），按威力粗排：

• 单点 —— 一个地址
• 区间 —— a..b（用 ..；它在 Rust/Ruby/Kotlin 里就是闭区间）
• 多区间 —— 逗号连接 a..b,c..d（用 ,；它读起来就是列表）
• 谓词 —— 按属性筛（--type X --owner Y，或 --where k=v）
• 模式 —— 对内容做 regex / glob
• 全部 —— 显式 的「一切」（--all 或 --in '*'）。绝不让空 selector 静默等于「全部」 —— 那正是 agent 漏个 flag 就把整份文档清空的方式。让全本范围是个刻意的 token。

变更轴（做什么）：正文编辑 / 属性设置 / 状态与关系 / 实体（改名/合并/删除） / 结构 （插入/移动/拆分）。

让它成立的两条规则：

• 同一套选择语言既读又写。 agent 用 list --in a..b --type X 发现，用 set-type --in a..b --type X <value> 变更 —— 完全相同 的选择 flag。选择语法学一次、两边用。 这是整个模型里杠杆最高的一步。
• 结构性动词留单点。 插/删/移会让后面所有元素的下标漂移，所以预先展开的 selector 会在 sweep 中途指错。要诚实：在结构性动词上拒绝 selector，改走事务 surface（第 3 部分）。别假装 一个会损坏数据的能力。

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第 3 部分 —— 可组合性：三个 surface，一个引擎

agent 爱管道。管道适合 发现 和 变换，对 写入 是 范畴错误。

为什么管道串写是错的： 一份有引用完整性的文档是 共享可变状态。edit A | edit B 是两个 进程各自独立 read→mutate→write 文件；管道里流的是报告、不是文档；并发写还会 last-write-wins 互相覆盖。写不是流水线 stage，是对同一份状态的顺序覆写。

正确的形态是 discover → plan → apply，按 谁来写 分成三个 authoring surface，全部编译 到同一个事务 op 引擎：

Surface	作者	何时
selector-verb（set --in a..b …）	agent，交互	一片同构改动（80% 场景）
verb-script（do - / do edits.txt）	agent，手写	一组各不相同的异构改动
machine JSON（patch -）	程序 / jq	管道里的结构化变换

verb-script 的洞察（这点最多人漏）： 批量应当 就是 agent 平时敲的那套动词，一行一条命令 —— 而不是另一套要 agent 翻译过去的 JSON op schema。把 replace ep#3 --from x --to "" 逼成 {"op":"content.replace","at":"ep#3","from":"x","to":""} 既是翻译税、又是 分叉陷阱（两套 编码会漂移；见坑 #4）。让 agent 写它会敲的行；用同一个 tokenizer 解析；编译到同一批 op。 JSON 留给 jq 管道的 机器 接口、从 stdin（-）读，而不是给人/agent 手写。

事务 = 持久化边界。 把所有 op 应用到一份内存副本；任一失败就 不保存 —— 仅这一点就给了 全成或全不成的原子性，不需要回滚引擎。末尾再对内存里的 将成之态 重新校验（见坑 #3）。

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第 4 部分 —— 护栏默认值（面对一个会宣称成功的 actor）

• 多点写默认 dry-run。 一旦写操作选中超过一个东西（区间 / 谓词 / --all），就默认 dry-run、 回显 blast radius（数量 + 样例地址 + would-skip），要 --apply 才落盘。一条好记的规则： 「选中不止一个 → 必须确认」。单个显式地址直接写（blast radius 低）。
• replace 默认字面量、regex opt-in、多命中拒绝。 字面量 --from 在一个项里命中两次就是 歧义 —— 默认拒绝、要么 --all、要么写更长更唯一的串。对应 sed -F / 不带 -i。
• 语义化退出码 让 agent 能 && / 分支： 0 = 有改动/成功 · 1 = 无命中、什么都没做（grep 风格） · 2 = 写了但校验需修复 · >2 = 致命/用法错。agent 就能链 discover && apply 并信任退出码。
• 幂等。 重跑一次清理（"strip the [xxx] prefixes"）必须无害、第二次报 "0 changed"。agent 会重试，为此而设计。
• 一套选择语法，校验一次。 区间端点同 kind、禁止跨层裸数字（3..7 有歧义 —— 强制 ep_3..ep_7）、reversed 区间自动 swap（id 单调，无歧义、比报错更对 agent 友好）。

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第 5 部分 —— 架构（让它扛得住生长）

CLI 烂成上帝文件时，agent 和 维护者都付代价。下面的结构让 5 个命令的玩具和 100 个命令的怪兽 一样好导航。

• 单向分层： bin（入口 shim）→ cli（只解析/路由）→ usecases（编排）→ domain （纯、无框架的核心）→ infra（IO 适配）。依赖只指向 下；用环检测（如 madge --circular） 在 CI 守住。永远无环。
• 薄命令壳。 一个命令 handler 解析 flag、校验、委派、格式化结果。业务逻辑住在 usecases/domain，绝不内联进 handler。（gh、kubectl、Cobra 官方指南都这么做。）
• 一动词一文件。 commands/<verb>.ts，共享 helper 进 lib/。这是主流（oclif、Cobra）且有 道理：每个命令都好找、互相隔离。
• deep-import，别用 barrel。 内部 结构就 import 具体模块（commands/foo.js），别用 re-export 的 index 门面 —— barrel 招循环依赖、糊 go-to-definition。（gh/kubectl 直接 import 子包。）barrel 只在你刻意要一个稳定的 对外 API 面时才值。
• 用 Command/registry 取代大 if/else 派发器。 一个 1000 行的 if (op==='a'){…} else if (op==='b'){…} 是经典上帝函数。改成 dispatch map： Map<opKind, handler>、一个 op（或一组）一文件、一个查表即调的小 driver。（这个重构有名字： Replace Conditional Dispatcher with Command。）参考里有具体写法。
• op 构造单一真相源。 如果一个 CLI handler 和一个 script translator 都在造「同一个 op」， 它们 一定 会漂移 —— 一边丢了互斥校验、一边字段默认值不同。抽一个共享 buildXTemplate() 两边都调。（见坑 #4 —— 这是这里最贵的一课。）

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第 6 部分 —— 选框架

为该语言挑 最主流、最低开销 的库，除非你真需要更重框架的特性，否则别上。

对 agent-facing CLI，startup latency 是真实成本。 agent 每次调用 都 spawn 一次二进制， 常常几十次。一个在 15–25 ms 基线上多加 50–120 ms 冷启动（插件发现、manifest 加载）的框架， 是在 每一次 调用上交这笔税。对交互式人类工具它隐形；对 agent 循环它是可测量的拖累。挑精瘦的。

• TypeScript → commander（事实标准，每周数亿下载）。除非你需要插件生态，否则别上 oclif —— 它约 5–7× 的启动开销。想要框架的结构又不要重量，citty（UnJS）是精瘦的现代选择。 完整细节 + harness：references/typescript.md。
• Go → cobra（kubectl/gh/docker 标准）。references/go.md。
• Rust → clap（derive API）。references/rust.md。
• Python → typer（或 click）。references/python.md。

上面的 原则 四种语言完全一致；只有 harness 不同。

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一个完整示例：「跨整份文档清掉一个标记」

一个真实、反复出现的 agent 任务：「我很多文件开头有 [draft] 之类的标记，全帮我去掉。」它把 整个 skill 浓缩成一例。

坏路径（朴素 CLI 逼你走的）：grep 找出来，然后对每个命中循环跑单点字面量 replace，每条的 括号内容都不同、要 agent 读回来原样传 → N 条命令、N 份 context dump、没有预演。

好路径（本 skill 搭出来的）：

tool replace --in '*' --regex --from '^\s*\[[^\]]*\]\s*' --to ''            # dry-run："matched 312, would change 88"
tool replace --in '*' --regex --from '^\s*\[[^\]]*\]\s*' --to '' --apply    # 落地

一条命令。全本范围显式（--in '*'）。regex 是 opt-in。默认 dry-run 带 blast radius、只在 --apply 时落盘、幂等（重跑 → "0 changed"）、吐一个干净的计数 —— 不是 88 份回显。那 才是 agent-facing CLI。

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坑（每一条都付过一个真 bug）

1. 引号陷阱。 verb-script 的 shell 式 tokenizer 若 剥掉 引号，就再也分不清引号值 "--x" 和真 flag --x。要逐 token 记录「是否有字符来自引号/转义」，并把引号 token 当作永不是 flag。 否则像 --content "-- Act I --" 这样的内容会被当成 flag 而被拒。
2. 布尔 --flag=false 陷阱。 --force=false 必须变成 false，而不是真值字符串 "false"。 把 = 形式的布尔 flag 解析成布尔。
3. dry-run 校验错了状态。 dry-run 改的是 内存 副本、不保存。若你的校验回去读 磁盘 文件， 它校验的是改之前的状态、报一个误导的 "would pass"。要校验内存里的将成之态。
4. 一个 op 两套真相源。 CLI verb handler 和 verb-script translator 都造「同一个 op」一定会 分叉 —— 丢互斥校验、字段默认不同（如单 speaker 的 delivery 默认值不一致）。抽一个共享 template builder 两边都调。
5. 全局 flag 预扫吞掉了某 flag 的值。 若你在命令运行前扫 整个 argv 来预解析 --format / --json，那么 --from --format 会让扫描偷走 --format。只在下一个 token 不是 flag 时才把它 当值，并支持 = 形式。
6. 假装结构性批量。 让 selector 驱动 insert/delete/move 会随下标漂移而静默指错。拒绝它，走 事务 surface。

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如何把它装成可用 skill

本项目在 ~/Projects/skills/skills/agent-cli-design/。要让它成为活跃 skill，symlink 或拷进你的 skills 目录： ln -s ~/Projects/skills/skills/agent-cli-design ~/.claude/skills/agent-cli-design （或用 skill-creator 的 package_skill.py 打包）。