CLI-агенты для программирования
CLI-агенты для программирования — это слой оркестрации агентной разработки. В главе Как работают агенты объясняется цикл управляющей оболочки, на котором строится эта оркестрация. CLI-агенты читают и изменяют файлы, выполняют команды и естественно вписываются в работу с терминалами, SSH, рабочими деревьями Git и скриптами. Они отличаются от помощников, привязанных к IDE: сегодня это прежде всего агентный режим GitHub Copilot в VS Code и панель агентов Zed, а также Cursor и Windsurf. Впрочем, граница размывается: Copilot и Cursor выпускают собственные CLI, а Zed запускает CLI-агентов вроде Claude Code через ACP и терминальные диалоги.
Это авторский список для серьёзной инженерной работы, упорядоченный по степени предпочтения. Практические различия — в выборе моделей, экономике подписок и в том, насколько инструмент навязывает тебе рабочий процесс.
Оболочка и задача
Любая оболочка тратит конечный бюджет — токены, контекст, внимание — на собственную работу: системные промпты, определения инструментов, MCP-серверы, согласование разрешений и набор функций. Чем больше оболочка вкладывает в удобство, возможности и опыт разработчика, тем меньше этого бюджета остаётся на саму задачу. Чем легче оболочка, тем больше возможностей модели достаётся твоей задаче, но тем меньше оболочка направляет модель.
Это управление — другая сторона той же шкалы. Оболочка, жёстко контролирующая модель, скрывает её необработанное поведение; лёгкая оболочка показывает его напрямую. Это не дефект: LLM не рассуждают линейно, и может казаться, что модель «думает неправильно» — блуждает, оговаривается, возвращается назад, — хотя в итоге приходит к верному решению. Её рассуждение — вероятность, имитирующая логику, а не сама логика (почему LLM ошибаются). Чем слабее контроль оболочки, тем больше такого поведения ты видишь.
01 pi
Минимальная основа, которую ты достраиваешь сам: независимость от поставщика и расширения на первом месте.
pi — лучший выбор для серьёзной инженерной работы и независимости от поставщика. Среди CLI-агентов это аналог ранних VS Code или Atom: намеренно минимальная основа, которую ты настраиваешь под задачу, а не закрытый продукт, диктующий рабочий процесс.
Положение на шкале: крайняя эффективность — минимум управления, поэтому ты видишь исходное поведение модели: она может будто бы «думать неправильно» и всё же приходить к правильному ответу. Почти весь бюджет достаётся задаче.
Почему:
- Начни с примитивов: pi намеренно поставляется без встроенных субагентов, планирования и заданного процесса выдачи разрешений. MCP, codemode и tool_search встроены, но не попадают в постоянный промпт, пока задача к ним не обратится. Добавляй только необходимые возможности, а не чужие продуктовые решения.
- Экономия токенов: ядро примерно на 1 тыс. токенов — системный промпт и четыре инструмента, загружаемых по требованию, — почти ничего не тратит на оболочку. Стоимость хода гораздо ниже, чем у закрытых оболочек, и почти весь бюджет внимания достаётся задаче.
- Архитектура вокруг расширений: расширения на TypeScript, навыки, шаблоны промптов, темы и пакеты позволяют собрать агента под задачу без форка ядра.
- Независимость от провайдера: используй передовые модели, шлюзы, доступ по подписке или локальные модели, не перестраивая процесс под одного поставщика.
/loginпредоставляет встроенный OAuth для подписок ChatGPT Plus/Pro (Codex), Claude Pro/Max и GitHub Copilot. - Основа для других агентов: SDK и режимы JSON и RPC делают pi не только терминальным инструментом, но и базой для других агентов. Известный пример — OpenClaw, напрямую встраивающий SDK pi.
Кому подходит: инженерам и командам, которым нужна архитектура агента, способная пережить любого поставщика моделей или подписку. Будь готов проектировать и собирать нужный процесс, а не принимать фиксированные правила продукта.
Цена: бесплатно, с открытым исходным кодом. Оплачиваешь выбранного провайдера моделей, подписку или локальный инференс.
Установка:
curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh
02 OpenCode
Лучший агент со всем необходимым из коробки — законченный продукт с фиксированными правилами.
OpenCode — самый отлаженный и цельный агент для программирования на рынке. При этом это не сервис, а CLI с открытым исходным кодом, приоритетом локальной работы и вниманием к расходу токенов. На практике из коробки он работает лучше Claude Code или Codex, даже с теми же моделями GPT или Claude: работу организует оболочка, а не модель. Собирая pi, такого уровня удобства не достичь; компромисс в том, что OpenCode — законченный продукт.
Положение на шкале: максимум удобства среди локальных оболочек — богатый набор возможностей при внимании к токенам. Функциями легко пользоваться, но каждая всё равно имеет свою цену.
Почему:
- Всё включено: диагностика LSP, субагенты, планирование, MCP, совместное использование сессий и самый отлаженный терминальный интерфейс в категории сразу работают с настройками по умолчанию.
- Контроль токенов: на тех же моделях GPT или Claude расходует меньше токенов на задачу, чем Codex или Claude Code, хотя до эффективности pi далеко. Высокоуровневыми функциями удобно пользоваться, но каждая занимает контекст.
- Не нужно собирать: получаешь рабочий процесс по умолчанию, не принимая архитектурные решения заранее.
- Поддержка провайдеров: подключай своих провайдеров или локальные модели, включая OpenCode Go с недорогим доступом к отобранным открытым моделям.
- Закрытая конструкция: плагины и конфигурация дают примерно ту же настройку, что Codex или Claude Code: настоящие расширения, но без доступа к внутреннему устройству, как в pi. Процесс фиксирован; перестроить его под предметную область нельзя.
Кому подходит: разработчикам, которым нужен лучший готовый агент и подходят его фиксированные правила. Если хочешь развиваться вместе с агентом и оптимизировать его под свою область, предпочти pi, хотя довести сборку pi до такой степени отлаженности не получится.
Цена: OpenCode бесплатен и открыт. OpenCode Go стоит $5 в первый месяц, затем $10/месяц, с лимитами использования и дополнительными пополнениями. OpenCode Zen продаёт доступ к моделям по себестоимости: комиссия карты перекладывается на пользователя в размере 4,4% + $0,30 за транзакцию, без дополнительных начислений.
Установка:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
03 Codex
Единая среда OpenAI — при этом подписку ChatGPT можно использовать и в других оболочках.
Codex — собственный CLI OpenAI для её моделей программирования. Он подходит, когда тебе нужна интегрированная среда OpenAI. Это не единственный способ использовать подписку ChatGPT: в отличие от подписок Claude, вход ChatGPT, на котором работает Codex, переносится в другие оболочки.
Положение на шкале: средний вес — лёгкая локальная оболочка с нагрузкой со стороны сервиса; неиспользуемые сервисные инструменты всё равно расходуют внимание.
Почему:
- Переносимая подписка: тот же вход ChatGPT через OAuth работает без дополнительной настройки в pi (
/login→ ChatGPT Plus/Pro (Codex)) и opencode (/connect→ OpenAI → ChatGPT Plus/Pro). Подписка ChatGPT даёт ресурс агента в любой из этих оболочек, а не только в клиенте OpenAI. Документация opencode подчёркивает различие: ChatGPT Plus работает «без настройки», тогда как использование Claude Pro/Max «прямо запрещено». - Средний вес с избыточностью сервиса: сама CLI-оболочка легковесна: песочница, разрешения, MCP и сценарные процессы через
codex exec. Нагрузка приходится на окружающий пакет сервисов: облачные задачи, расширение IDE, настольное приложение. Большинство инженеров используют только CLI, но платят за весь пакет, а неиспользуемая сервисная функциональность всё равно отнимает внимание. - Открытый клиент: изучай и расширяй CLI, продолжая использовать модели программирования OpenAI.
- Запасной путь через API: используй API-ключ для автоматизации или режимов работы, которые не укладываются в ограничения подписки.
Кому подходит: разработчикам, желающим получить максимум пользы от подписки ChatGPT и предпочитающим модели OpenAI — в Codex CLI или другой оболочке. Выбирай сам CLI, если нужна полная среда OpenAI: облачные задачи, обновления от разработчика и соответствие приложению ChatGPT. Для независимости от поставщиков он не подходит.
Цена: входит в соответствующие планы ChatGPT либо оплачивается через OpenAI API при использовании API-ключа. Текущие ограничения смотри на официальной странице цен.
Установка:
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
04 Claude Code
Лидер по известности: сильнейшие модели и самый богатый набор возможностей, теперь с ощутимой ценой.
Claude Code сделал агентное программирование массовым. «Попроси Claude» всё ещё служит отраслевым выражением; примерно 4% коммитов GitHub содержат его атрибуцию, а предприятия закупают именно его. У продукта есть реальные достоинства: сильнейшие в отрасли модели для кода и наиболее полный набор функций среди CLI-агентов. К середине 2026 года эти преимущества обросли издержками — перегрузкой функциями, ограниченными подписками и историей доверия, которую серьёзные инженеры учитывают. Поэтому теперь он на четвёртом месте.
Почему:
- Настоящая сила — в моделях: модели класса Opus лидируют в тестах программирования и обеспечивают высокие результаты Claude Code. Это преимущество модели, а не оболочки: те же модели работают в pi, OpenCode и напрямую через API. При этом сам ориентир ненадёжен: SWE-bench загрязнён обучающими данными, а минимальные агенты набирают в нём почти столько же, сколько полноценные оболочки.
- Самый богатый набор функций среди CLI-агентов: планирование, субагенты, хуки, slash-команды, разрешения, MCP, команды агентов, интеграции с редакторами и облаком — больше не поставляет никто. За богатство приходится платить: внимание и контекст — конечные инженерные ресурсы. Каждое определение инструмента, MCP-сервер и правило системного промпта тратят их на работу оболочки вместо задачи. Чем больше модель занята инструментом, тем меньше остаётся на работу. С самого начала у сессий велики постоянные накладные расходы; по мере заполнения окна качество падает — это проблема давления на контекст. В сравнении оболочек Databricks минимальный агент pi показал максимальную долю успешных решений при минимальной стоимости, передавая значительно меньше контекста на ход.
- Подписка, сделавшая его рабочей лошадкой, теперь ограничена: фиксированный тариф, определявший его ценность, получил жёсткие лимиты. Ежедневная серьёзная работа требует верхних планов Max. Поддержка только Anthropic означает отсутствие свободного BYOK и выхода к другому поставщику.
- Привязка к поставщику и история доверия требуют оценки: в январе 2026 года Anthropic ограничила использование подписок Max в сторонних и открытых агентах; публичным центром спора стал OpenCode. Весной 2026 года три накопившихся изменения на месяц ухудшили качество программирования, а первая реакция воспринималась как пренебрежительная. Разбор инцидента исправил код, но более глубокие претензии сообщества — угодливость, несоблюдение спецификации, ложные заявления о завершении — конфигурацией не исправить.
- Утечка исходников показала инженерную цену: в марте 2026 года ошибка упаковки npm — source map попала в v2.1.88 — раскрыла весь код на TypeScript, около 512 тыс. строк: 44 скрытых флага функций, более 20 полностью готовых, но не выпущенных возможностей, неопубликованного фонового агента и внутренние заметки о почти двукратном росте доли ложных заявлений у следующей модели. Это уже второй случай утечки через ту же ошибку упаковки. Контраст с Codex, чей клиент открыт для публичного изучения: инженерная работа Claude Code остаётся закрытой до очередной утечки.
Кому подходит: командам, уже стандартизировавшимся на подписках Anthropic и соглашениях CLAUDE.md/AGENTS.md, которые принимают стоимость уровня Max. Если нужен результат класса Opus, те же модели работают с меньшими накладными расходами в pi, OpenCode и напрямую через API. Для серьёзной инженерной работы сначала предпочти pi, OpenCode или Codex.
Цена: включён в планы Claude: Pro за $20/месяц слишком ограничен для основного агента; Max за $100–200/месяц — реалистичный минимум для ежедневной серьёзной работы. Либо оплата по использованию Anthropic API. Актуальные цены и лимиты смотри в планах Claude Code.
Установка:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
05 Antigravity CLI
Единственный действительно бесплатный вариант — отстаёт в агентном программировании.
Antigravity CLI — терминальный агент Google и преемник Gemini CLI, прекратившего обслуживать бесплатных пользователей в июне 2026 года. Он бесплатен для всех, без подписки и счёта за API: это его единственное существенное преимущество. Не предпочитай его инструментам выше: агентная работа отстаёт от конкурентов, а семейство Gemini показывает более слабые результаты в агентном программировании.
Положение на шкале: вне шкалы — место определяется бесплатным доступом и семейством моделей, а не конструкцией оболочки.
Почему:
- Бесплатно для всех: единственный вариант в списке без расходов — достаточно учётной записи Google, без подписки и счёта API. Подходит для редких задач или ограниченного бюджета; не тот инструмент, который стоит брать, когда важен результат.
- Доступ к Google: естественно подходит лишь тогда, когда работа уже зависит от Gemini, Google Cloud или Google Workspace.
- Анализ большого контекста: модели Gemini могут быть полезны для широкого анализа репозиториев и документов.
Компромиссы: агентная работа уступает pi, OpenCode, Codex и Claude Code; это относится и к самим моделям. На SWE-bench Verified Gemini 3.1 Pro получает около 81% против примерно 96% у Claude Opus и уступает на Terminal-Bench — тесте, наиболее близком к этой работе. Gemini выигрывает в цене токена и длине контекста, но не в автономном программировании. Бесплатный лимит тоже невелик: около 20 агентных запросов в день по замерам сообщества, точного числа Google не публикует. Есть недельный потолок без возможности продолжить сверх него: после исчерпания нужно ждать, а ограничения неоднократно ужесточались. Для платной автономной работы с кодом предпочитай pi, OpenCode или Codex.
Цена: бесплатно для всех с учётной записью Google; платные планы Google AI увеличивают лимиты. Квоты часто меняются и официально не публикуются — проверь их, прежде чем строить на этом рабочий процесс.
Переходишь с Gemini CLI? agy plugin import gemini преобразует расширения в плагины; правила GEMINI.md/AGENTS.md переносятся без изменений, навыки рабочего пространства перемещаются в .agents/skills/. См. руководство по миграции.
Установка:
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
06 GitHub Copilot CLI
Имеет смысл, только если работодатель уже оплачивает Copilot.
GitHub Copilot CLI стоит использовать, только когда работодатель уже платит за Copilot. Другой убедительной причины предпочесть его инструментам выше нет.
Положение на шкале: вне шкалы — место определяется закупками и политиками, а не конструкцией оболочки.
Почему:
- Уже закуплен: если организация включила Copilot CLI, могут не потребоваться новый бюджет, учётная запись и проверка поставщика.
- Ориентация на GitHub: подходит командам, уже стандартизировавшим репозитории, задачи, pull request и администрирование Copilot на GitHub.
- Управление политиками: организация может явно разрешить или запретить доступ к CLI для управляемых мест Copilot.
Компромиссы: агентный опыт и экономика связаны с общим планом Copilot и кредитами GitHub AI. Если платишь сам, лучше потрать деньги на pi, OpenCode Go или Codex.
Установка:
npm install -g @github/copilot