Каталог AI CLI-инструментов: сравнение 22 агентов для командной строки

На сайте TraeIDE появилась справочная страница, посвящённая AI CLI — инструментам для программирования прямо из командной строки. Это не отдельная новость о конкретной модели, а каталог-навигатор: он собирает в одном месте терминальные агенты и помогает выбрать подходящий. Всего в подборке указано 22 совпадения, а фильтровать их можно по операционной системе (все платформы, macOS, Windows, Linux) и по возможностям — поддержке MCP, скиллов, собственного API-ключа, локальных моделей и параллельных агентов. В списке перечислены, в частности, Codex от OpenAI для локальных проектов и облачных задач, Claude Code от Anthropic для терминала и редакторов, Gemini CLI от Google, GitHub Copilot CLI, а также открытые решения вроде OpenCode, Qwen Code, goose, Aider, Kilo Code CLI, Cline CLI, Continue CLI. Есть и инструменты других вендоров: Grok Build, Kimi Code CLI, Mistral Vibe, CodeBuddy Code от Tencent, Cursor CLI, Kiro CLI, Qoder CLI, Amp, Factory Droid, Pi. Отдельным блоком выделены устаревшие CLI-инструменты — например, OpenHands CLI, который больше активно не поддерживается; такие страницы нужны скорее для сопровождения существующих установок и перехода на другое решение. Практическая часть посвящена тому, что стоит проверять до установки. Автор напоминает: если клиент командной строки бесплатный, это ещё не значит, что бесплатны вызовы модели — платить приходится за саму модель. Кроме того, на Windows для работы части инструментов может понадобиться WSL или Git Bash, и в руководствах это указано отдельно. Подборка сравнивает команды установки, права доступа к моделям, способ оплаты и настройку проекта. Важное наблюдение касается того, из каких слоёв состоит рабочий процесс. Редактор даёт навигацию по коду, расширения и отладку; агент планирует и выполняет работу; модель отвечает за рассуждения и генерацию; MCP подключает инструменты и данные; правила и скиллы задают, как именно всё должно выполняться. Из этого следует простой вывод: одна подписка не обязательно покрывает каждый слой, и смешивать их в одну позицию при выборе не стоит. Автор советует сравнивать инструменты не только по модели, но и по интеграции: как агент показывает различия в коде, как запрашивает разрешения, умеет ли восстанавливать прерванную задачу и запускать тесты. Отмечается, что документация Zed различает нативные агенты, внешние агенты и сессии в терминале, а документация VS Code описывает рабочее пространство с несколькими агентами. Один и тот же агент в разных средах может ощущаться по-разному, поэтому выбор редактора и агента — связанное решение.