Как AI-инструменты для программирования переходят в терминал: новый виток эволюции разработки ПО

Налоги и криптовалюта

Искусственный интеллект продолжает менять ландшафт программирования, предоставляя разработчикам всё более умные и продвинутые инструменты автоматизации. Традиционные AI-кодировщики, такие как GitHub Copilot, Cursor и Windsurf, долгое время оставались сосредоточенными на написании и дополнении кода в графических редакторах и интегрированных средах разработки (IDE). Однако в 2025 году произошёл заметный сдвиг: инструменты начали всё чаще взаимодействовать с системами напрямую через терминал — классический интерфейс командной строки, напоминающий сцены из хакерских фильмов 90-х. Несмотря на минималистичный внешний вид, терминал обладает высокой универсальностью и мощью, что делает его идеальной платформой для внедрения агентных AI-решений в программирование и управление средой разработки. Смысл перехода в терминал связан с глубиной и разнообразием задач, которые приходится решать разработчикам помимо простого написания кода.

Современная разработка — это не только код, но и развертывание, отладка, настройка среды, управление зависимостями, работа с контейнерами и системами контроля версий. Именно в этом направлении terminal-based AI-инструменты проявляют большинство своих преимуществ. Такие решения способны не только генерировать код, но и выполнять сложные сценарии, связанные с настройкой и запуском приложений, взаимодействием с операционной системой и сетевыми сервисами. Крупнейшие игроки в области искусственного интеллекта — компании Anthropic, DeepMind и OpenAI — в 2025 году выпустили специализированные инструменты командной строки: Claude Code, Gemini CLI и CLI Codex соответственно. Эти продукты мгновенно завоевали популярность, демонстрируя новые возможности и удобство работы AI в терминальной среде.

Такие инструменты получили признание специалистов, поскольку позволяют значительно расширить сферу применения AI, выходя за рамки статичного написания кода и обеспечивая автоматизацию целого комплекса задач, обычно требующих вмешательства человека. Интересно, что под занавес эры визуальных AI-кодировщиков их эффективность и востребованность начали снижаться. Примером служит судьба редактора Windsurf: разорванный между претензиями различных крупных компаний, проект утратил стабильность и перспективы дальнейшего развития. Параллельно с этим появились данные исследований, связанных с производительностью подобных инструментов. Исследование METR выявило, что для пользователей Cursor Pro — одного из основных конкурентов Windsurf — реальный прирост производительности был не такой впечатляющей, как ожидалось.

Несмотря на уверенность разработчиков в увеличении скорости работы до 30%, на практике наблюдалось ее снижение почти на 20%. Такой разрыв между ожиданиями и реальностью стимулировал поиски альтернатив. На этом фоне инструменты, работающие через терминал, примером которого является Warp, начали занимать лидирующие позиции. Warp позиционирует себя как «агентная среда разработки», объединяющая достоинства IDE и командной строки. Основатель Warp, Зак Ллойд, уверен, что терминал находится на фундаментальном уровне технологической стек-разработки, что делает его наиболее универсальным пространством для взаимодействия AI с системой.

Новые инструменты опираются на расширенные бенчмарки, отличающиеся от традиционных. В стандартных тестах, основанных на GitHub issues (SWE-Bench), задача AI заключается прежде всего в исправлении и генерации рабочего кода на основе обнаруженных ошибок. TerminalBench, в свою очередь, ставит во главу угла комплексное решение проблем в среде: от развертывания приложений и конфигурирования сервисов до решения нетривиальных задач, таких как создание алгоритмов компрессии или сборка ядра Linux из исходных кодов без предварительной подготовки. Эти вызовы требуют от моделей не просто знания синтаксиса, а способности логически рассуждать, адаптироваться к меняющейся среде и пошагово реализовывать решения, отражая навыки настоящих разработчиков. Такой подход вселяет надежду на то, что AI-инструменты смогут стать полноценными помощниками при выполнении повседневных и рутинных задач, освобождая людей для более творческой и аналитической работы.

Сегодня Warp и подобные решения способны почти автономно запускать новые проекты, отвечать на вопросы о зависимостях, выявлять причины неработоспособности скриптов и даже прогнозировать возможные проблемы. При этом, если задача выходит за рамки возможностей AI, инструмент честно сообщает об этом, помогая разработчику сориентироваться. В долгосрочной перспективе терминал может стать основным пространством для взаимодействия человека и ИИ в программировании. Это обещает не только повысить эффективность рабочих процессов, но и изменить фундаментальные подходы к разработке софта, интегрируя AI глубже в архитектуру и жизненный цикл приложений. По мнению экспертов, более 90% коммуникаций между большими языковыми моделями и компьютерами будут проходить именно через терминал — облик, который уже сегодня получает второе дыхание.

Тот факт, что AI-инструменты возвращаются к корням программной инженерии, используя традиционный, но мощный интерфейс, говорит о зрелости и переосмыслении подходов к автоматизации. Вместо того чтобы скрываться за красивыми графическими оболочками, искусственный интеллект учится взаимодействовать с системой на минимально необходимом уровне, максимально приближенном к настоящей работе разработчика. Это делает инструменты универсальными, меньше зависимыми от визуальных интерфейсов и более интегрированными с реальной инфраструктурой. Таким образом, переход AI-инструментов в терминал становится важной вехой в развитии сферы программирования. Он открывает новые горизонты для автоматизации, значительно расширяет возможности искусственного интеллекта и помогает решать задачи, неоднократно ставшие камнем преткновения для классических редакторов кода.

Будущее разработки, вероятно, будет связано не только с более умным написанием кода, но и с умением управлять всем окружением, и терминал сегодня становится главной площадкой в этом переходе. Эволюция инструментария искусственного интеллекта в программировании продолжается, и терминал уже занял в ней прочное место, предлагая уникальные преимущества и открывая перед разработчиками новые возможности для эффективной работы.