看到阿里Qoder CLI已经在邀测中了，最近也在用CLI工具，赶紧来试试效果。16号16:00 Qoder CLI重磅发布。
大家肯定有疑问，有Qoder IDE或者插件，为什么还要CLI形式？要知道在系统中还有很多命令要运行、Dockerfile，为了让需求自动分析拆解、代码自动生成、代码自动审查、自动生成文档、自动测试、自动集成、自动部署......
我是用的Windows电脑，安装运行QoderCLI需要WSL，我的电脑又不支持WSL。感觉无解了。其实我可以用阿里云ECS的呀。
之前已经有使用了10年+的一台ECS，直接连接上使用Linux环境来安装QoderCLI。如果你也需要云端环境，可以在阿里云上创建一台ECS，最普通的配置（最便宜）就够了。
安装好，重启下Terminal，运行就ok了。
在使用之前还需要先登录，使用以下命令来登录，是不是很熟悉、很简单。
命令行会返回一个URL链接，手动复制到浏览器来访问，会获得登录账号授权，点击同意就行。
现在可以跟Qoder CLI顺利打招呼了。
这样是不是也太简单了，我们希望的是用Qoder CLI帮我们生成代码、修改代码。所以，在阿里云ECS上通过Git下载一个项目文件。
git clone https://github.com/mumulab-cn/aliyun-ai-architecture-labs.git
正好前几天创建了一个开源项目，基于阿里云AI卓越架构和AI原生应用架构整理对应的Hands-on Lab动手实验和学习平台，就拿这个项目作为示例吧。
有了Qoder CLI，有了项目代码，就可以让Qoder CLI来帮助生成代码、优化代码、自动集成部署了。
在Qoder CLI中输入自然语言“对的昂前目录中的项目代码生成概述性介绍”，可以发挥Qoder调用模型进行总结的能力，已经在帮助分析项目代码了。
目前Qoder CLI支持这些命令。已经能够覆盖很多场景了。
/agents Manage subagent configurations/bashes List and manage background bash shells/clear Clear conversation history and free up context/compact Summarize current session to compact the context (usage: /compact [instructions])/cost Show current run cost and usage summary/feedback Submit feedback about Qoder CLI/help Show help and available commands/init Initialize a new AGENTS.md file with codebase documentation/login Sign in with your Qoder account/logout Sign out of your Qoder account/mcp List and manage mcp servers/memory Edit memory files/quest Intelligent workflow orchestrator that guides users through feature development using specialized subagents/quit Quit the program (equivalent to /exit)/release-notes View release notes/resume Resume a conversation (list sessions when no args)/review Review local pending git changes (usage: /review [instruction...]; natural-language instructions are passed verbatim)/status Show qodercli status including version, model, account, API connectivity, and tool statuses/upgrade Open browser to upgrade your Qoder account plan/vim Open external editor for input
今天先在阿里云ECS上搭建了Qoder CLI环境，也git clone了GitHub项目，如果本地没有环境的同学可以考虑在云端尝试下。
接下来，还希望通过Qoder CLI的方式来生成代码、管理Agents、调用MCP Server、检查优化代码、实现自动集成和部署。通过自然语言，可以搞定整个需求分析（基于Spec模式）、代码全周期管理过程，并且有了CLI的帮助，能够更大程度的实现“自动”。
你希望CLI实现哪些功能呢？有哪些需求和场景可以让CLI来完成？欢迎在评论区留言讨论。
