别Claude Code了,一个国产免费命令行就够了

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别Claude Code了,一个国产免费命令行就够了
7573点击    2025-10-14 13:42

Claude Code没法用了后,国内大厂纷纷推出国产平替。


最近,阿里心流研究团队就悄咪咪地发布了一款终端AI智能体——iFlow CLI,号称是Claude Code最强平替


别Claude Code了,一个国产免费命令行就够了


iFlow CLI可以使用自然语言命令行的形式直接在终端运行,最重要的一点是,专为国内开发者设计,面向个人用户永久免费,没有限流!


至于Cluade Code是如何被秒掉的,看一组性能评测对比就一目了然了:


当iFlow CLI 、Claude Code、Codex都使用国产大模型新晋顶流Qwen3-Coder时,在四项基准测试:


  • GAIA(通用搜索问答)
  • SWE-bench(GitHub代码修复)
  • Terminal-Bench(多样化 CLI 使用场景,如环境配置、数据集下载等)
  • BrowseComp-ZH(中文通用搜索)


iFlow CLI相较于Claude Code和Codex等工具均表现出了更优的综合性能:


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iFlow CLI针对国内开发者优化了模型集成和自动化能力,在使用国内其他Top开源模型,包括 DeepSeek-V3.1-Terminus、Kimi-K2-0905和GLM-4.5在内进行的评测中,iFlowCLI作为本土选手的优势尽显。


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FOUR_SOAT_MODEL_AVG代表国内近期Top开源模型(Qwen3-Coder、DeepSeek-V3.1-Terminus、Kimi-K2-0905 和 GLM-4.5)平均得分。


而且不只是性能过关,正如我们刚才提到的,它还有两个大亮点也是足够吸引人:


  • 通过自然语言执行任务,流程全面自动化
  • 永久免费!!!


也就是说,用户可以零成本调用Qwen3 MAX、Kimi K2、DeepSeek V3.2、GLM4.6等最新尖端模型,不限期随时可用!


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而且据了解,这个略神秘的心流研究团队超“肝”,几乎是追着主流的国产大模型模型进行适配。


DeepSeekV3.2和GLM4.6刚刚发布,iFlow CLI就已经更新,据说国庆前后就发了3个版……


那么,除了免费和国产模型性能优势以外,iFlow CLI和其他工具相比 还有哪些优势?一图汇总:


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不难看出,iFlow CLI妥妥的多边形战士属性!


相比ClaudeCode和Gemini CLI,iFlow CLI的搜索能力支持搜索海内外最新资讯,内置多模态理解能力可识别图片,并且为国内用户量身打造本土化体验。


比如中文显示切换,以及时下流行的Spec开发,构建了智能体市场,此外还上线了开发者论坛支持用户在线交流和分享。通过这些,极大地降低了上手的门槛。


而针对高端玩家,iFlow CLI还开放了Agent SDK,支持安卓SDK、Node.js、Java、Python,让业务可以快速将CLI集成进去,用最快的速度具备AI能力。


如此全面还完全免费,那么这个iFlow CLI,到底用着如何?


来,一波实测,走起~~~


实测iFlow CLI


在实测之前,我们先来简单介绍一下它的安装方式。


也是非常的简单,以Mac为例,打开你的Terminal,只需输入一行代码:


bash -c “$(curl -fsSL https://gitee.com/iflow-ai/iflow-cli/raw/main/install.sh)”


(注:前提需要确保有已有Node.js 22+)


安装完毕后,我们可以看到iFlow CLI默认的大模型是Qwen3 Coder;当然,咱们也可以选择其它。


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接下来,我们以数据整理和分析为例。


例如,我们先下载一份含有数百条记录的超市销售数据,然后让iFlow ICL处理一个比较复杂的任务:


帮我根据桌面上超市销售.cvs里的数据做分析,从多个维度做专业的销售分析,并以图表的形式展现。


在运行的过程中,iFlow CLI先是自动地安装一些数据分析和可视化的库:


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iFlow CLI在接到命令后,就开始在Terminal里面唰唰唰地自己开搞了。


不大一会儿,一份含有9个维度的数据分析表格就这么水灵灵地被搞出来了:


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数据分析师Get!


那么,作为项目开发助手,iFlow CLI表现如何呢?


创建基于RAG的大模型问答系统需求为例:


请结合LangChain、streamlit和心流的模型,接口文档:https://docs.iflow.cn/docs/ ,创建可以访问的结合RAG的大模型问答系统。


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我们一起看看它的工作流程:


智能搜索


:自动搜索相关技术文档


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文档获取


:fetch提供的网址,获取接口文档信息


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制定计划


:创建详细的todo计划,分步开发


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自动编码


:根据计划逐步实现功能


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自主测试


:自己运行测试,发现问题


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持续优化


:根据测试结果自我改进


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如果还存在问题,还可以直接告诉iFlow CLI,它就会自我进行修复优化。


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最终,我们可以得到一个完整可用的RAG问答系统!


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除了编写代码,开发伙伴们常用的CodeReview场景,iFlow CLI 也不在话下。


例如:用户在当前分支已经开发完毕(如feature/bugfix),准备合入主干分支,在合入之前,希望进行Code Review来确保代码没有引入明显的漏洞及安全风险。


以往需要项目相关的maintainer来看,当迭代需求多的时候Code Review往往成为瓶颈。现在,你只需要使用iFlow CLI + 代码审查专家(subagent)直接搞定!


首先,在心流开放平台Agent市场里找到“代码审查专家subagent”并安装。


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然后,运行subagent进行代码审核任务。


在iFlow CLI中输入命令:$code-reviewer请根据当前分支和main分支的diff,进行代码审查并生成代码审查报告到 reivew.md


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Agent执行成功后,会在当前目录下生成review.md文件,直接查看文件就可啦!


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怎么样,开发者朋友们是不是眼前一亮?


往下看,还有料~


心流开放平台最新上线的工作流管理系统,还可以将不同的AI能力(Agents、commands、MCP工具)组合成完整的workflow,支持用户自定义创建复杂的自动化任务链实现从代码分析、开发、测试到部署的全流程自动化。目前平台已预置了常用工作流,例如小红书发文、深度研究、PPT制作、画流程图等,以及GitHub spec、BMAD、NioPD、ai-dev-task等开发者工作流。支持用户下载安装到本地直接使用,也可以基于个人需求对工作流进行调整。


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们在安装“小红书创作者MCP工具包”之后,就可以通过一句简单的Prompt:


发布iPhone 15 Pro的比价信息到小红书。


一键发布图文到小红书上面了:


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测到这里,我们还想按头安利一个超实用的小玩法——桌面文件整理,真的只需一句话~


别Claude Code了,一个国产免费命令行就够了


终于!不用手动一点一点去整理桌面了


(p人狂喜!!)


大道至简的设计


整体使用下来,iFlow ICL最强烈的体感可以总结为大道至简


首先,它把大模型的理解能力和生成能力,直接融进了程序员们最熟悉的命令行交互里。


你不再需要去学习复杂的指令或者编程语言,只需要用平时说话的方式告诉它你要做什么,iFlow CLI就能像一个资深的开发者一样,自动分析你的需求,然后一步步执行。


这就像是把一个Unix老炮儿装进了你的终端。


更有意思的是,你可以通过自定义Prompt,创建出各种不同角色的子助手(subagent)。


比如,你可以设定一个“法务+HR”专家,专门用来审核公司的规章制度,找出其中的风险点和不规范的表述。


你只需要把你的要求和审核框架写成一个Prompt,iFlow CLI就能瞬间化身为你需要的专家,按照你的规则来办事。


当然,如果你还是习惯在传统的IDE(比如VSCode)里敲代码,iFlow CLI也能无缝集成进去。


它提供了相应的插件,让你可以在享受IDE强大的文件管理和运行功能的同时,调用iFlow CLI的AI能力。


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不过最最最重要的一点,依旧是iFlow CLI所展现出来的能力以及为国内开发者带来的友好体验!


虽说在综合实力上,海外模型依然保持着优势,然而DeepSeek R1在今年年初发布后,国内模型的发展也在各大评测榜上崭露锋芒。如Qwen一口气发布了7个模型,评测指标在某些方面甚至超过了海外闭源模型。


模型的发展需要应用的用户积累才能有所突破。好的模型就像天赋异禀的人——身体素质好,智商情商高,还长得美,它决定了应用的基础能力。而应用更像是一所好大学,通过专业能力的训练,可以提升某个垂直领域的能力。


iFlow CLI 基于这个理念,使用国内免费开源的模型,通过在Context Engineering、Pipeline等方面做了大量工作和优化,使得基于国产模型的问题解决能力趋近于海外闭源模型的水平。


有了国产Agent,何必Claude


命令行,这个曾经作为程序员专属的绝对领域,在AI大模型时代下也是迎来了第二春。


从上面种种案例来看,通过自然语言对话来使用命令行,以此达到降低使用门槛的效果,还仅仅是iFlow CLI的亮点之一。


更深入一点的,它也可以说是已经改变了原有的工作流,人人都能尝试实现需求。


从最早面向专业的编程人员,因为使用方式的便利,逐渐扩展到数据科学、项目管理、产品设计等领域。


iFlow CLI就像一个全能的生产力平台,能够整合多任务、多环节。过去需要一个团队协作才能完成的工作,比如产品提测时审查代码、自动生成测试用例,现在可能只需要一个人,借助iFlow CLI就能搞定。


它正在把我们从重复、繁琐的工作中解放出来,去关注更有创造性的事情。


再从宏观角度来看,iFlow CLI也志着国产AI生态的悄然崛起。


尤其是在Claude等海外工具调整对国内用户使用策略的背景下,iFlow CLI的出现恰逢其时。


它基于国产大模型进行了深度优化,在多个核心测试中表现甚至超越了前者。


更重要的是,面向个人用户永久免费,以及配套的开放平台和开发者交流论坛,这无疑为国内开发者和AI应用的普及提供了肥沃的土壤。


那么你是否对这款免费的命令行工具心动了呢?链接放下面了,快去体验吧~


iFlow CLI地址:https://cli.iflow.cn/

心流开放平台:https://platform.iflow.cn/

Github地址:https://github.com/iflow-ai/iflow-cli

搭叩地址:https://dakou.iflow.cn/


文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
文件重命名

【开源免费】ai-renamer是一个用AI帮你做文件夹或者图片命名的项目。该项目会根据文件夹或者图片内容来为文件进行重新命名,让你的文件管理更加便利。

项目地址:https://github.com/ozgrozer/ai-renamer

3
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0