终端 AI Agent 指令大全 ​

从 Claude Code、AGY、Cursor Agent 到 Codex，我到底该怎么用？

最近我把几类主流终端 Agent 工具都过了一遍：Anthropic 的 Claude Code、Google 的 AGY（Antigravity CLI）、Cursor 的 Cursor CLI / Agent，以及 OpenAI 的 Codex CLI。这些工具看起来都像「在终端里和 AI 聊天」，但真正上手后会发现，它们在权限模型、交互方式、自动化能力、危险模式、CI 适配上差别非常大。

• Claude Code 官方把它定义为一个能读代码库、改文件、跑命令并接入开发工具的 agentic coding tool
• Codex CLI 既支持交互模式，也支持 codex exec 这类偏自动化的无交互执行
• Cursor CLI 主打把 Agent 能力带进终端、脚本和 GitHub Actions
• AGY 则强调把推理、执行和编排能力直接带到本地 shell

这篇我不只列命令，而是按真实开发者使用视角来整理：你会看到每个工具该怎么启动、常见命令怎么写、哪些参数是「高危一键放权」、哪些适合本地开发、哪些更适合 CI，以及我会在每一部分加一点「人话解释」。

目录 ​

• 一、先说结论：这四类 CLI 到底有什么区别？
• 二、Claude Code：权限模式最丰富
• 三、AGY：Google Antigravity CLI
• 四、Cursor Agent：IDE Agent 的终端版
• 五、Codex CLI：命令体系最完整
• 六、危险模式横向对比
• 七、高频命令速查表
• 八、实际该怎么选
• 九、最后的开发者建议

一、先说结论：这四类 CLI 到底有什么区别？ ​

如果你只是想先抓重点，那我会这样概括：

Anthropic 官方明确提醒：完全绕过权限虽然省事，但几乎不提供保护。OpenAI 对 --yolo 的说明更狠：绕过审批和沙箱，只能在隔离 runner 里使用。

二、Claude Code：权限模式最丰富，也最容易玩成「完全放权」 ​

1）Claude Code 是什么 ​

Anthropic 官方对 Claude Code 的定义很直接：它是一个能理解整个代码库、编辑文件、运行命令、并与开发工具集成的 AI coding assistant，可在终端、IDE、桌面端和浏览器中使用。

这意味着它不是单纯的聊天机器人，而是一个会动手的 agent。你让它看项目、改代码、跑测试，它是真的会去做。

2）最基础的启动方式 ​

日常启动很简单：

claude

第一次启动时，官方说明 Claude Code 会尝试打开浏览器进行登录；如果浏览器没自动弹出，可以把登录 URL 复制出来再去浏览器完成认证。Claude Code 支持个人 Claude.ai 账号、Teams / Enterprise、Claude Console，以及云平台方式登录。

常见基础命令：

# 启动
claude

# 查看帮助
claude --help

# 查看版本
claude --version

# 直接给一个任务
claude "解释这个仓库的目录结构"

3）最核心的：权限模式 ​

Claude Code 的真正灵魂不是 prompt，而是 permission mode。官方设置文档列出的有效值包括：

常见启动方式：

# 默认模式
claude

# 计划模式：先看方案，不直接改
claude --permission-mode plan

# 自动接受编辑
claude --permission-mode acceptEdits

# 自动拒绝需要确认的动作
claude --permission-mode dontAsk

# 危险模式：跳过权限提示
claude --permission-mode bypassPermissions

最重要的一条：

claude --dangerously-skip-permissions

Anthropic 的 CLI 参考文档明确写了：--dangerously-skip-permissions 等价于 --permission-mode bypassPermissions。

也就是说，下面两条命令本质上是一个意思：

claude --permission-mode bypassPermissions
claude --dangerously-skip-permissions

4）bypassPermissions 到底跳过了什么？ ​

很多人第一次看到「dangerously skip permissions」会以为是「完全 root 化」，但官方文档给出的描述更精确：这是跳过权限提示，但并不代表所有限制都消失。

Anthropic 在 hooks 和 subagents 文档里明确提到：

• bypassPermissions 需要在启动时被允许，而且不会被持久化为默认模式
• 像显式 ask 规则、删除根目录或 home 目录之类高危动作，依然可能触发保护

换句话说，它不是「无限制 root 权限」，但对日常项目来说已经足够危险了。

Anthropic 自己在 auto mode 的工程文章里也写得很坦白：完全绕过权限是零维护，但几乎没有保护。他们甚至列举过一些 agentic misbehavior 的内部例子，比如误删远程 git 分支、上传认证 token、错误地尝试生产数据库迁移。

省掉确认弹窗，不等于省掉风险。

5）安全边界到底在哪 ​

Anthropic 的安全文档给出的默认边界是：

• 默认是严格只读
• 可以自动放行一部分只读命令，比如 ls、cat、git status
• 写权限默认限制在启动目录及其子目录
• Bash 命令尤其是会改系统的命令，需要显式授权
• 可以使用 sandbox bash 来减少提示同时保留隔离

这也是为什么我个人对 Claude Code 的理解是：它不是不能自动干活，而是它默认会不断问你：「你确定让我这么干吗？」

6）会话内常见操作 ​

官方交互模式文档提到，Shift+Tab 可以循环切换权限模式，包括 default、acceptEdits、plan，以及你启用过的 auto / bypassPermissions。

它相当于你在不同自动化程度之间切档位。

另外，CLI 文档还列了 --debug、--effort 这些参数：

claude --debug "api,mcp"
claude --effort high

7）我会怎么用 Claude Code ​

如果我是本地写业务代码，通常会这样分三挡：

# 第一挡：先规划
claude --permission-mode plan

# 第二挡：允许改文件，但不要无脑跑命令
claude --permission-mode acceptEdits

# 第三挡：临时容器 / 测试仓库里才用
claude --dangerously-skip-permissions

为什么我不建议你直接默认开 bypassPermissions？因为 Anthropic 官方连 dev container 场景都提醒了：即便在容器里，--dangerously-skip-permissions 仍然不能阻止恶意仓库窃取容器内可访问的内容，包括 ~/.claude 下的凭据。

三、AGY：Google Antigravity CLI 的「危险模式」同样一眼就能看懂 ​

1）AGY 是什么 ​

官方总览把 Antigravity CLI 描述为：把共享 agent harness 的推理、执行、编排能力直接带到你的本地 shell。

如果你以前用过 Gemini CLI 一类工具，你会觉得它是「更 agent 化」的那一派。

2）安装与启动 ​

# macOS / Linux
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

首次运行时，AGY 会尝试使用操作系统的安全密钥链来做静默认证；如果找不到会话，就会引导你登录。

agy
agy --version
agy help

3）AGY 的危险模式 ​

# 正常启动
agy

# 开沙箱
agy --sandbox

# 危险模式
agy --dangerously-skip-permissions

官方「Using AGY CLI」文档说，一些设置可以在启动时通过 CLI flag 覆盖，比如 --sandbox 和 --dangerously-skip-permissions。也就是说，它和 Claude Code 一样，也有一种「别问我，直接干」的模式。

4）风险要特别注意什么 ​

这里有个非常值得注意的点。公开 issue 里有人报告过：在某些版本里，--dangerously-skip-permissions 和 --sandbox 同时使用时，沙箱可能不像用户预期那样生效。这个问题来自公开 issue，而不是官方正式文档，所以我只能把它当成需要你额外核验的风险信号，不能当成稳定行为说明。

所以如果你打算在 AGY 上跑比较激进的自动化，我的建议非常明确：

1. 先用当前版本本地 agy help / 设置页核对参数
2. 不要把「有 sandbox 参数」自动理解成「绝对隔离成功」
3. 生产仓库和带密钥目录不要直接裸跑 --dangerously-skip-permissions

5）我会怎么理解 AGY 的使用姿势 ​

AGY 更像是一个偏研究型 / 偏 agent harness 风格的开发 CLI。如果你想让它快速执行探索、文件改动、工具调用，那它会很顺手；但如果你在意的是权限细粒度、工业化安全边界、长期自动化稳定性，那你一定要自己在当前版本里把参数和实际行为测一遍。

更详细的 AGY 安装与上手，可参考本站另一篇：Antigravity CLI 试用教程。

四、Cursor Agent：把 IDE 里的 Agent 搬进终端 ​

1）Cursor CLI 的定位 ​

Cursor 官方站点对 CLI 的定位很明确：它可以在终端、GitHub Actions、自动化脚本里跑 Agent，并且能接入你原有的工作流。官方页面还直接展示了 agent 终端界面，以及 / commands · @ files · ! shell 这些入口。

官方博客在发布 CLI 时给过一个很典型的例子：

agent chat "find one bug and fix it"

同时也提醒：这个 CLI 当时仍在 beta，能读、改、删文件，也能执行你批准的 shell 命令，应该只在可信环境中使用。

2）安装与基础命令 ​

curl https://cursor.com/install -fsS | bash

安装后，最常见的用法是：

# 进入交互 Agent
agent

# 直接带 prompt
agent chat "find one bug and fix it"

# 帮助 / 版本
agent --help
agent --version

3）会话里最有用的三个入口 ​

Cursor 官网 CLI 页面直接展示了这三个会话入口：

Cursor CLI 的操作心智很像「IDE agent 的终端化版本」——它不是单纯靠你一次性把上下文写进 prompt，而是鼓励你在会话里逐步补文件、跑命令、换模型。

4）模型切换 ​

官方展示页里还直接给了 /model 示例，包括：

/model Auto
/model Composer 2.5
/model Opus 4.8
/model GPT-5.5 High Fast
/model Gemini 3.1 Pro
/model Grok 4.3

这个体验和 Claude Code / Codex 很不一样：

• Claude 和 Codex 更像「CLI 程序本身带参数」
• Cursor 更像「Agent 会话里带一个命令层」

5）Cursor 适合什么场景 ​

我会把 Cursor Agent 放在这几个场景里：

• 你本来就用 Cursor IDE
• 你想把 IDE Agent 体验延伸到 terminal
• 你想在 shell 里临时交代一个修 bug / 改文档 / 跑测试任务
• 你还希望未来把同样的 agent 工作流挂进 CI 或 cloud agent

尤其是它对开发者最友好的一点，是会话里动作很直观：@ 文件、! 命令、/model，不用记一堆 flag。

五、Codex CLI：命令体系最完整，也最适合做自动化 ​

1）Codex CLI 的定位 ​

OpenAI 官方文档把 Codex CLI 设计得很「工具化」。它既支持交互 TUI，也支持 codex exec 这种脚本式执行；还有 codex resume 恢复会话、codex sandbox 跑受控命令、codex update 更新 CLI。

如果要我一句话评价：Codex CLI 是目前最像「工业化终端 agent 框架」的那类产品。

2）安装与启动 ​

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# 交互模式
codex

# 直接给一个初始任务
codex "Explain this codebase to me"

# 查看帮助
codex --help

3）最常用的子命令 ​

codex exec ​

官方文档对 codex exec 的定义很清晰：用于脚本化或 CI 风格的执行，应该在不需要人类交互的情况下完成任务；它也有短写 codex e。

codex exec "run tests and fix failures"
codex e "update the changelog for this diff"

这条命令对自动化非常重要，因为它本来就是给「脚本 / CI / 批处理」准备的。

codex resume ​

codex resume
codex resume --last
codex resume --all

codex resume 可以继续之前的交互会话；--last 恢复当前工作目录最近会话，--all 可以把范围扩展到任意目录。

codex sandbox ​

codex sandbox -- ...

官方说明 codex sandbox 是用和 Codex 内部一致的策略，在 macOS / Linux / Windows 沙箱里执行命令。它不仅能「在 agent 里跑沙箱」，还允许你「把沙箱当工具单独用」。

4）安全模型：--sandbox + --ask-for-approval ​

Codex 的权限设计非常清楚，核心就是两个维度：

第一层：沙箱

--sandbox 用于指定运行边界。官方建议本地无人值守场景优先用 workspace-write，而不是直接上 danger-full-access。

第二层：审批策略

--ask-for-approval 支持：

很常见的写法：

# 相对安全的本地自动化（OpenAI 官方推荐组合）
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request

# 完全不问，但还限制在 workspace
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval never

5）最危险模式 ​

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
codex --yolo

官方 reference 明确写了：--yolo 是 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox 的别名，绕过审批提示和沙箱，只能在隔离 runner 中使用。

这和 Claude 的 --dangerously-skip-permissions 在精神上是同类东西，只是 Codex 的表述更狠：不仅跳过 approval，还直接关掉 sandbox。

官方还专门在安全文档里提醒过：即使在 devcontainer 里，如果你跑的是 --sandbox danger-full-access 或 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox，恶意项目依然可能把容器内能访问到的东西全部导出，包括 Codex 凭据。

6）其它高频参数 ​

# 切到某个目录作为 workspace
codex --cd /path/to/project

# 给额外目录写权限
codex --add-dir /path/to/another-dir

# 指定模型
codex --model gpt-5.4

# 交互模式可附带图片
codex --image screenshot.png "根据截图修 UI"

--add-dir 这个参数尤其值得记住。OpenAI 文档建议：如果你只是想多给几个目录写权限，优先用 --add-dir，而不是直接把 sandbox 提升到 danger-full-access。

另外，文档还提到 --full-auto 现在是一个已弃用的兼容 flag，更推荐显式用 --sandbox workspace-write。

六、把危险模式放在一起看，一眼就能明白 ​

很多人第一次接触这些终端 agent，会把它们的「YOLO 开关」搞混。记住下面这张表就差不多了：

Cursor 官方目前更强调的是「执行你批准的 shell 命令」，以及权限 / sandbox 文档和 shell mode 文档，而不是像 Claude / Codex 那样用一个醒目的 dangerously-* flag 来营销「全自动危险模式」。

七、我自己整理出来的高频命令清单 ​

下面这一段可以直接当你的个人速查表。

Claude Code ​

claude                                    # 启动
claude "解释这个项目"                      # 带 prompt 启动
claude --permission-mode plan             # 计划模式
claude --permission-mode acceptEdits        # 自动接受编辑
claude --permission-mode bypassPermissions  # 危险模式
claude --dangerously-skip-permissions     # 危险模式（等价）
claude --debug "api,mcp"                    # 调试
claude --effort high                        # 指定 effort

AGY ​

agy                                       # 启动
agy --version                             # 查看版本
agy help                                  # 帮助
agy --sandbox                             # 沙箱
agy --dangerously-skip-permissions        # 危险模式

Cursor Agent ​

curl https://cursor.com/install -fsS | bash   # 安装
agent                                         # 进入 agent
agent chat "find one bug and fix it"          # 直接带任务
agent --help
agent --version

# 会话内常用
/model Auto
/model GPT-5.5 High Fast
@src/index.ts
!npm test

Codex ​

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh   # 安装
codex                                                   # 交互模式
codex "Explain this codebase to me"                     # 带 prompt
codex exec "run tests and fix failures"                 # 无交互执行
codex e "update the changelog"                          # 短写
codex resume                                            # 恢复会话
codex resume --last
codex resume --all
codex --cd /path/to/project                             # 工作目录
codex --add-dir /path/to/another-dir                    # 多目录写权限
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request   # 相对安全
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval never          # 不问但仍限 workspace
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox         # 极危险
codex --yolo                                            # 极危险（别名）

八、如果你是程序员，实际该怎么选 ​

九、最后的开发者建议：别把「能自动跑」误会成「适合生产跑」 ​

这几类 CLI 的共同趋势很明显：它们都在往更长任务、更少打断、更强自主执行发展。

• Anthropic 在讲 Claude Code auto mode 时直接把「减少提示」当成核心目标
• Cursor 也在讲 sandboxing 如何让 agent 少停 40%
• OpenAI 则明确提供了 exec、workspace-write、never、yolo 这些不同自动化强度的组合

但开发者真正要记住的是另一件事：

自动化强，不代表安全边界强。

我自己的实践标准很简单：

总结 ​

四大终端 AI Agent 看似都是「终端里和 AI 聊天」，实则权限哲学完全不同：

1. Claude Code — 权限档位最细，Shift+Tab 切模式，适合在意安全边界的日常开发
2. Codex CLI — 子命令最全，codex exec 天生为 CI 设计，但 --yolo 危险级别也最高
3. Cursor Agent — 会话内 @ / ! / /model 最直觉，IDE 用户零学习成本
4. AGY — agent harness 风格，探索性强，危险模式需额外核验

记住一句话就够了：省掉确认弹窗，不等于省掉风险。 把这篇速查表收藏好，下次在终端开 agent 之前，先想清楚你要的是「规划」还是「全自动」，以及你的仓库值不值得冒那个险。

参考来源：Anthropic Claude Code 官方文档、OpenAI Codex CLI 文档、Cursor CLI 官方页面、Google Antigravity CLI 文档。