上一篇我聊了 VSCode + Github Copilot 如何成為我的 vibe coding 試驗場。這次，我想將視野從 IDE 延伸到另一個開發者最熟悉的戰場：CLI（命令列介面），並深入探討幾個代表性工具：Codex、Claude Code 與 Gemini CLI。

為什麼要特別關注 CLI？因為『Vibe Coding』的精髓不僅限於圖形化的編輯器。有時，在終端機裡透過指令與 AI 直接對話，那種純粹、高效的互動，反而更貼近開發者的工作核心

Codex：沙盒裡的精準助手

Codex 算是最早打開 vibe coding 大門的工具之一。它的特色是能在一個「安全的沙盒」中跑程式，幫你讀檔、改檔、執行測試，甚至會不斷嘗試直到測試過關。

對需要強調「正確性」的場景特別好用。就像有個 AI 寫程式給你，不只是丟一份初稿，而是會負責把程式碼跑起來、測試過關才算完。

Claude Code：深思熟慮的架構師

Claude Code 跟 Codex 最大的不同是「思路透明化」。

它會在動手改程式碼之前，先跟你說：「我打算怎麼做，步驟是什麼」。

你可以先檢查 AI 的邏輯，再決定要不要讓它動手。

此外，Claude Code 獨有的 MCP（Model Context Protocol）是一大亮點。它賦予了模型串接外部工具的能力，例如讀取 Figma 的設計稿、理解 Slack 的討論串，甚至整合進團隊的開發工作流中。

Gemini CLI：Google 系的多面手

再來是 Google 的 Gemini CLI，算是後起之秀，但很快就吸引不少開發者。

原因很簡單：

• 開源
• 免費額度大方
• 而且支援多模態（文字 + 圖片）

你甚至可以提供一張 UI 設計稿的截圖，它就能為你生成對應的前端程式碼，這對前端開發的 Vibe Coding 流程帶來了極大的便利。加上 Google 自家雲端和 API 的生態系，Gemini CLI 很適合做跟雲服務或 API 整合相關的快速實驗。

其他 vibe coding 工具

除了上面三個 CLI 工具，還有一些值得注意的 vibe coding 環境：

• Cursor：被稱為「AI 原生 IDE」，可以在編輯器裡直接和 AI 對話，問它整個專案的問題，甚至跨檔案修改。
• Replit：瀏覽器就能開發的線上 IDE，AI 輔助很完整，描述一個應用想法，它幾乎能幫你把專案骨架搭好。
• v0.dev（Vercel 出品）：特化在前端 UI 的 vibe coding 工具。你丟文字描述或圖片，它直接回你 React + Tailwind CSS 的成品介面，還有不同樣式可以挑。

這些工具各有千秋，但真正的關鍵不在於「CLI 還是編輯器」，而在於其背後驅動的大型語言模型（LLM）。工具終究是我們與模型互動的介面。

就我自己的使用經驗，目前最順手的還是 GitHub Copilot，它能靈活整合不同模型。例如，我常根據任務特性，在GitHub Copilot 中切換使用 Claude Sonnet 4 和 **GPT-5 mini，**這樣的組合不僅成本效益高，更能保持在開發心流（Flow）中不被打斷。之前我也試過直接使用 Claude API 和 OpenAI API，結果 token 消耗驚人，還沒研究透徹就先燒掉一筆 $$。

至於 Google，近期在影像處理的多模態模型上的表現讓人驚艷，特別是 nano banana，幾乎強得不像話。這讓我更期待未來在 vibe coding 情境裡，它能帶來什麼樣的突破。

因此，接下來的文章，我將會採用 GitHub Copilot (搭載 Claude Sonnet 4 和 GPT-5 mini ) 的組合，繼續為大家呈現更多 Vibe Coding 的實戰技巧！