如何构建 AI Agent 友好且安全的 AI-Native CLI 工具

解决 AI Agent 调用传统 CLI 时常见的解析失败、交互卡死和安全漏洞问题，通过一套标准化的 JSON 输出、错误处理和自我描述机制，让 CLI 工具成为 AI 可信赖的 API。

为什么需要这个技能

传统的 CLI 工具是为人类设计的：输出包含大量颜色、表格和装饰性文字，在缺失参数时会弹出交互式询问，且错误信息往往是模糊的纯文本。这些特性对 AI Agent 而言是灾难，会导致解析崩溃或陷入无限等待。

AI-Native CLI 的核心哲学是：Agent 优先。它要求默认输出为结构化 JSON，将交互交给 AI，并建立严格的输入契约与安全护栏，确保 Agent 在调用工具时能够获得确定的结果且不会执行危险操作。

适用场景

• 从零开发一个需要被 AI Agent 频繁调用的命令行工具。
• 将现有的内部 CLI 工具重构为 AI 友好型接口。
• 为自动化流水线设计支持 AI 闭环反馈的接口。
• 审计 CLI 工具是否符合 Agent 调用的安全标准（如防止路径穿越、密钥泄露）。

核心工作流

该规范将认证分为三个等级，建议循序渐进实现：

1. Agent-Friendly（基础级：核心契约）

重点在于让 AI 能稳定地调用并解析。

• 默认 JSON：无需 --json 参数，直接输出标准 JSON。
• 结构化错误：错误信息通过 stderr 输出，格式为 {"error":true, "code":"...", "message":"...", "suggestion":"..."}。
• 预测性退出码：成功返回 0，参数错误返回 2，通用失败返回非 0。
• 安全护栏：禁止交互式提示；破坏性操作必须强制要求 --yes；过滤 shell 特殊字符。

2. Agent-Ready（进阶级：自我描述）

重点在于让 AI 能够通过工具自身发现功能。

• 结构化帮助：--help 输出包含命令列表、参数类型及描述的 JSON。
• 模式切换：提供 --human 标志用于切换回人类可读的彩色/表格格式。
• 标准化标志：统一使用 --long-name 格式，预留 --dry-run（预览）和 --quiet 等通用标志。

3. Agent-Native（原生级：生态闭环）

重点在于建立工具的身份契约与反馈循环。

• agent/ 目录约定：在项目根目录建立 agent/ 文件夹，存放 brief.md（身份简介）、rules/（行为约束）和 skills/（扩展能力）。
• 内联上下文：每次命令响应中都附带当前适用的 rules[] 和可用的 skills[]。
• 内置反馈系统：实现 issue 子命令，允许 Agent 直接汇报坏输出或 Bug。

示例对比

错误示范（传统 CLI）：

$ mycli list
Error: Missing API Key!
Please enter your key: _ (此处 AI 将卡死)

正确示范（AI-Native CLI）：

$ mycli list
# 输出到 stderr
{"error": true, "code": "AUTH_MISSING", "message": "API Key is required", "suggestion": "Run 'mycli auth login'"}
# 退出码: 2

下载和安装

下载 ai-native-cli 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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