GitHub 正在将 AI 编程助手的战线从代码编辑器扩展到命令行界面。该公司近日推出 GitHubCopilotCLI 公测版，这款全新工具让开发者可以直接在终端环境中使用 AI 代理完成代码编写、调试、重构和版本发布等全流程操作。
与传统的代码补全工具不同，GitHubCopilotCLI 被设计为一个全能 AI 代理，专门针对终端环境进行优化。它能够理解代码上下文和 GitHub 生态系统，同步处理本地开发工作流程，包括探索新代码库、根据 Issue 实现功能特性，以及本地问题调试等复杂任务。
这款工具相较于即将于 10 月 25 日停用的旧版 gh-copilot 扩展，提供了更强大的代理式体验。开发者可以获得对每条命令的明确控制权，避免在不同界面间频繁切换，从而显著提升开发效率。
在实际使用中，开发者只需在终端输入自然语言提示，AI 就能生成相应的复杂脚本，整个过程无需离开命令行界面。这种设计让 Copilot 从单纯的"代码建议工具"升级为"全栈执行助手"，特别适合重度依赖 CLI 的开发者群体。
GitHubCopilotCLI 与 GitHub 生态系统实现了深度集成，用户可以使用现有 GitHub 账号读写代码仓库、处理 Issue 和 PullRequest，通过自然语言进行查询和操作。安装过程相对简单，通过 npminstall-g@github/copilot 命令即可完成部署，支持 CopilotPro、Pro+、Business 或 Enterprise 订阅计划的用户。
需要注意的是，企业用户需要关注管理员政策设置，如果启用了旧版 CLI 策略，系统将自动禁用以便转向新工具。目前免费用户暂时无法访问该功能，但公测版本鼓励用户提供反馈以推动产品快速迭代。
该工具的核心竞争力体现在其智能代理设计上，支持复杂任务的多步骤规划与执行。AI 系统能够自主分解问题、编写测试代码、进行迭代优化，直到生成可供审核的 PullRequest。内置的 GitHubMCP 服务器提供了仓库数据和外部资源访问能力，让 AI 助手能够像真正的团队成员一样高效协作。
通过自定义 MCP 扩展功能，开发者还可以集成专有工具或数据源来增强系统能力，比如连接第三方 API 或自定义工作流程。这种灵活性使得 CopilotCLI 适用于从原型构建到生产部署的完整开发生命周期。
安装完成后，运行 copilot 命令即可进入交互模式。开发者可以使用类似"从 Issue#123 实现用户认证功能，并测试部署"这样的自然语言指令，AI 将制定执行步骤、生成相关代码，并在执行前征求确认。系统采用按请求计费的 token 消耗模式，确保成本透明化。
社区测试反馈显示，该工具在调试本地环境方面表现突出，能够减少手动干预并提升开发速度。公测发布后，开发者社区迅速活跃起来，在 GitHub 仓库中报告各类问题 （如权限认证问题） 并提出改进建议 (如多行输入优化、Shell 模式支持等)。
GitHub 表示，此工具是 Copilot 生态系统扩展战略的重要组成部分，未来将整合更多模型选择和自动化功能。随着 AI 技术在开发工具链中的深度渗透，命令行界面可能成为下一个被 AI 技术重新定义的重要战场。
