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為什麼 AI agent 用 CLI 會卡住？因為工具預設你是人。一位開發者從實戰中提煉出讓命令列工具對 agent 友善的原則：參數取代互動、範例取代描述、冪等性取代單次執行。

⭐ 文章深度讀：9 條原則的完整拆解與實際指令範例，直接套用到你的工具設計
→ https://heymaibao.com/cli-design-for-ai-agents/

⚡ 章節重點
AI Agent 被「你確定嗎」卡住了 00:00
隱藏假設：鍵盤前永遠坐著一個人 01:00
三根支柱：冪等性 + dry-run + 可行動錯誤訊息 02:33
四條實戰規則：從引數化到可預測結構 03:16
為什麼成功該回 ID 而不是 emoji 04:35
改給 AI 用，結果人也更順了 05:49

📝 懶人包
∙ 為 agent 設計命令列工具的核心轉換：從「假設人在鍵盤前」到「假設呼叫者是程式」，所有互動都必須可用參數取代。

∙ agent 靠範例學習比讀文字描述快，--help 裡附上實際範例才是真正有效的文件。

∙ 冪等性 (重複執行不會產生重複結果) + --dry-run (先預覽再執行) + 可行動的錯誤訊息，是 agent 友善工具的三根支柱。

∙ 我的觀察：這些原則的底層邏輯不只適用於命令列工具，而是「為非人類消費者設計介面」的通用思維。當我們被迫為 agent 重新設計，才發現很多「人用起來還好」的設計，其實一直在浪費人類的隱性能力。

📚 參考資料
Building CLIs for agents
→ https://x.com/ericzakariasson/status/2036762680401223946