هوش مصنوعی ترمینال: روشی سریع‌تر و قدرتمندتر برای استفاده از هوش مصنوعی

استفاده مستقیم از هوش مصنوعی در محیط ترمینال نسبت به رابط‌های مبتنی بر مرورگر، مزیت قابل توجهی دارد و سرعت بیشتر، کنترل پیشرفته و قابلیت‌های مدیریت پروژه برتری را ارائه می‌دهد. این روش دسترسی مستقیم به سیستم فایل، مدیریت قوی بافت (context) و گردش کارهای چندعاملی پیشرفته را فراهم می‌کند که اساساً کارایی و مالکیت کاربر بر تعاملات هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد.

خلاصه نکات کلیدی

• ناکارآمدی هوش مصنوعی مبتنی بر مرورگر

  برنامه‌های سنتی هوش مصنوعی مرورگر کند هستند، اغلب پس از چندین تعامل، بافت (context) را از دست می‌دهند، به پراکندگی گفتگوها در پلتفرم‌های مختلف مانند ChatGPT، Claude و Gemini منجر می‌شوند و نیاز به کپی-پیست دستی مداوم برای یادداشت‌برداری دارند که نتیجه آن مدیریت پروژه نامنظم است.

• معرفی ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ترمینال

  استفاده مستقیم از هوش مصنوعی در ترمینال به عنوان روشی برتر، سریع‌تر و کنترل‌شده‌تر معرفی می‌شود که کاربران را برای کارهای متنوع، از جمله پروژه‌های نگارش و تحقیقاتی، بسیار کارآمدتر می‌کند و فراتر از کاربردهای معمول کدنویسی است.

• نصب و استفاده از Google Gemini CLI

  Gemini CLI را می‌توان با یک دستور در پلتفرم‌های Mac، Windows (از طریق WSL) یا Linux نصب کرد و کاربران برای دسترسی به Gemini 2.5 Pro باید با حساب Google خود وارد شوند. این ابزار ترمینال پنجره بافت (context window) را به وضوح نمایش می‌دهد و قابلیت انجام جستجوهای وب را دارد.

• دسترسی Gemini CLI به سیستم فایل و مدیریت بافت

  برخلاف نسخه‌های مرورگر، Gemini CLI مستقیماً فایل‌ها را در رایانه محلی می‌خواند و می‌نویسد و امکان ایجاد اسناد، دسترسی به یادداشت‌های محلی (مانند Obsidian vaults) و اجرای اسکریپت‌ها را فراهم می‌کند. فایل `gemini.md` که به‌طور خودکار توسط دستور `/init` تولید می‌شود، بافت (context) پروژه پایداری را در چندین جلسه برقرار می‌کند و نیاز به توضیح مجدد کارهای در حال انجام را از بین می‌برد.

• دسترسی به شبکه با مدل اعتماد صفر (ZTNA) با Twin Gate

  Twin Gate به عنوان یک راه‌حل دسترسی به شبکه با مدل اعتماد صفر (ZTNA) معرفی می‌شود که با اعطای صریح مجوزها به منابع خاص به جای دسترسی گسترده به شبکه، امنیت پیشرفته‌تری را پیشنهاد می‌کند؛ موضوعی که یک آسیب‌پذیری رایج در VPNهای سنتی است. این سرویس ویژگی‌هایی مانند پروفایل‌های مورد اعتماد برای بررسی‌های امنیتی دستگاه (مانند به‌روزرسانی سیستم‌عامل، رمزگذاری) را ارائه می‌دهد و برای حداکثر پنج کاربر رایگان است.

• Claude Code: ویژگی‌ها و عامل‌ها

  Claude Code (کلود در ترمینال) به عنوان یک ابزار قدرتمند برای استفاده روزانه برجسته است که با اشتراک Claude Pro قابل دسترسی است. ویژگی کلیدی «عامل‌ها» (agents) آن، امکان واگذاری وظایف به زیر-نمونه‌هایی از کلود را فراهم می‌کند که هر یک با یک پنجره بافت جدید کار می‌کنند تا از متورم شدن یا سوگیری مکالمه اصلی جلوگیری شود.

• سفارشی‌سازی Claude Code با سبک‌های خروجی

  Claude Code به کاربران امکان می‌دهد «سبک‌های خروجی» سفارشی را تعریف کنند که به عنوان پرامپت‌های سیستمی یا شخصیت‌های (personas) کلود عمل کرده و رفتار پاسخگویی آن را دیکته می‌کنند. این سبک‌ها می‌توانند برای پروژه‌های خاص تنظیم یا به صورت جهانی اعمال شوند و به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند نقش‌های تخصصی مانند «متخصص آزمایشگاه خانگی» یا دستیار «اسکریپت‌نویسی» را بر عهده بگیرد.

• گردش کارهای چندعاملی و اجرای همزمان

  Claude Code از استقرار و اجرای همزمان چندین عامل پشتیبانی می‌کند که هر یک اهداف متفاوتی دارند و تحقیق موازی و پیچیده و ایجاد محتوا را تسهیل می‌کنند. عامل‌ها همچنین می‌توانند طوری پیکربندی شوند که از سایر ابزارهای هوش مصنوعی در حالت headless استفاده کنند، مانند استفاده کلود از Gemini برای وظایف تحقیقاتی خاص.

• ترکیب چندین ابزار هوش مصنوعی ترمینال

  یک گردش کار پیشرفته، Claude Code، Gemini CLI و Codex (ابزار ترمینال ChatGPT) را به طور همزمان در یک دایرکتوری پروژه ادغام می‌کند. با همگام‌سازی فایل‌های بافت (context) مربوطه آن‌ها (`claude.md`, `gemini.md`, `agents.md`)، این هوش‌های مصنوعی می‌توانند روی یک پروژه واحد همکاری کرده و نقش‌های متمایزی را بدون نیاز به کپی و پیست دستی انجام دهند.

• مدیریت پروژه با هوش مصنوعی ترمینال و GitHub

  گردش کار روزانه شامل یک «پایان‌دهنده جلسه اسکریپت عامل» است که فعالیت‌های جلسه را خلاصه می‌کند، فایل‌های بافت را به‌روزرسانی می‌کند و تغییرات پروژه را به‌طور خودکار به مخزن GitHub ارسال می‌کند. این سیستم پروژه‌ها را مانند کد در نظر می‌گیرد و کنترل نسخه، سابقه تاریخی تصمیمات و مستندسازی خودکار را فراهم می‌کند که برای حفظ سازماندهی و بافت بسیار مهم است.

• استفاده از عامل‌های منتقد برای کنترل کیفیت

  عامل‌های «منتقد بی‌رحم» تخصصی ایجاد می‌شوند تا کار را به طور عینی بررسی کرده و بازخورد انتقادی ارائه دهند، از بیش از حد موافق بودن هوش مصنوعی جلوگیری کرده و کیفیت و پایبندی به چارچوب‌ها یا اهداف خاص را تضمین کنند. این عامل‌ها با دیدگاه‌های تازه عمل می‌کنند و از سوگیری ناشی از مکالمات جاری جلوگیری می‌کنند.

• Open Code: یک جایگزین هوش مصنوعی ترمینال متن‌باز

  Open Code یک ابزار هوش مصنوعی ترمینال متن‌باز است که از مدل‌های مختلفی از جمله Grok (نسخه رایگان)، مدل‌های محلی مانند Llama 3.2 و اشتراک‌های Claude Pro پشتیبانی می‌کند. این ابزار دارای رابط کاربری ترمینال (TUI)، سفارشی‌سازی فایل پیکربندی برای مدل‌ها، مدیریت جلسات (اشتراک‌گذاری، جدول زمانی، خروجی) و عامل‌ها است که انعطاف‌پذیری و کنترل بر محیط‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

• مزایای کنترل و مالکیت هوش مصنوعی ترمینال

  هوش مصنوعی ترمینال به کاربران کنترل کاملی بر بافت (context)، فایل‌ها و پروژه‌هایشان می‌دهد که به صورت محلی بر روی هارد دیسک آنها ذخیره می‌شوند و از قفل شدن به یک فروشنده خاص جلوگیری می‌کند. این مالکیت محلی قابلیت حمل و سازگاری را تضمین می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد تا با ظهور گزینه‌های جدید و بهتر، به راحتی بین مدل‌ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی جابجا شوند.

زیر جزئیات