🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: Compare the Top 5 Agentic CLI Coding Tools

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Scopri come gli strumenti di coding AI basati su CLI ti permettono di lavorare direttamente con LLM e agenti dal tuo Terminale. Usali per migliorare il codice, fare debug, correggere errori e collaborare su un progetto Git senza aprire un IDE.

Gli strumenti di coding AI basati su agenti variano nel modo in cui ti aiutano a scrivere, fare debug e rilasciare codice.

Alcuni, come Lovable e Bolt, permettono agli sviluppatori di costruire app web e mobile rapidamente usando dei prompt. Altri, come Cursor e Windsurf, forniscono agli sviluppatori un IDE completo di funzionalità AI per risolvere problemi ingegneristici.

Generalmente, le piattaforme di coding AI possono essere categorizzate come segue:

  • Agenti basati su CLI: Interagiscono con agenti AI attraverso la riga di comando usando Aider, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI e Warp.

  • Editor di Codice AI: Interagiscono con agenti attraverso GitHub Copilot, Cursor e Windsurf.

  • Vibe Coding: Costruiscono applicazioni web e mobile con prompt utilizzando Bolt, Lovable, v0, Replit, Firebase Studio e altri.

  • Compagno di squadra AI: Un compagno di squadra AI collaborativo per i team di ingegneria. Esempi includono Devin e Genie di Cosine.

Questo articolo si concentra sul primo gruppo: le piattaforme di coding basate su CLI. Esplorerai i cinque migliori strumenti, confronterai le loro capacità e imparerai come iniziare con ciascuno di essi.

Cos’è uno Strumento di Coding CLI?

Pensa a uno strumento di coding AI basato su CLI come a un qualsiasi LLM come Claude, i modelli OpenAI o Gemini nel tuo Terminale. Questa categoria consiste in strumenti closed e open-source che permettono agli sviluppatori di lavorare su progetti ingegneristici accedendo direttamente agli agenti di coding di fornitori di modelli come Anthropic, OpenAI, xAI e Google.

Per capire come differiscono gli strumenti CLI, considera come funzionano gli agenti basati su IDE come Cursor. Scegli l’agente che vuoi usare nel tuo progetto e aggiungi un prompt per iniziare a interagire con esso. Cursor presenta poi un’interfaccia utente (UI) per accettare, rifiutare e revisionare le modifiche dell’agente basate sul tuo prompt.

Al contrario, gli strumenti di coding CLI snelliscono quell’esperienza. Esegui i comandi direttamente attraverso il Terminale alla radice del tuo progetto. Dopo che l’agente ha analizzato il tuo codice, pone domande sì/no sul compito senza lasciare il Terminale.

Piattaforme di Coding Basate su CLI vs. Editor di Codice AI-First

Le piattaforme di coding basate su CLI usano un’interfaccia minimale per comunicare con i modelli AI. Dato che questi strumenti hanno una UI minima, porti a termine le cose più velocemente. Non ci sono interfacce ingombranti per confermare le modifiche al tuo codice sorgente quando comunichi attraverso la riga di comando.

Di contro, interagire con gli agenti tramite editor di codice AI è a volte difficile a causa di interfacce poco agevoli. Per esempio, accettare sezioni di codice e revisionare l’intero codice può essere confuso in Cursor poiché coinvolge diversi click e cambi di UI.

Sebbene gli sviluppatori possano usare entrambe le categorie per lavorare su grandi progetti, gli strumenti di coding a riga di comando forniscono un accesso grezzo e di basso livello agli LLM. Non offrono un’interfaccia grafica, quindi c’è una curva di apprendimento più ripida e maggiore controllo.

Molti sviluppatori non considerano gli aspetti del prezzo e del costo per sessione nell’utilizzo di questi strumenti di coding basati su agenti, sia che lavorino da soli o in team. Si raccomanda di controllare il prezzo per l’utilizzo del modello su ogni piattaforma prima di iniziare un progetto.

Sebbene Gemini CLI, Codex CLI e Aider siano open-source e gratuiti da usare, utilizzare Claude Code, ad esempio, può essere costoso.

Se non controlli regolarmente il costo di esecuzione di un agente, può costarti circa 6 volte il costo mensile di 20$ di Cursor.

Casi d’Uso degli Strumenti di Coding CLI nei Team

Gli strumenti basati su agenti CLI hanno molte aree di applicazione, dai team di ingegneria a quelli di ricerca. Funzionano bene sia su codebase piccole che grandi.

I casi d’uso includono:

  • Revisione del codebase: Rispondere a domande, correggere bug, committare modifiche al codice e creare pull request.

  • Vibe coding: Gli strumenti di coding CLI eccellono nel vibe coding, come gli editor di codice AI tradizionali. Rendono più rapido scorrere, revisionare o supervisionare facilmente il codice generato.

  • Compiti ingegneristici ripetitivi: Automatizzare i compiti di sviluppo ripetitivi e noiosi che i team spesso procrastinano.

  • Booster di produttività per IC: Aiutare i singoli contributori (Individual Contributors) nel tuo team ad aumentare la loro produttività di coding di circa 10 volte.

  • Finanza: Usare questi strumenti per funzioni non di coding come modificare e migliorare i flussi di lavoro dei dati, o anche analizzare CSV per i team finanziari o operativi.

  • Team dati: Costruire app dashboard pronte per la produzione per visualizzare informazioni.

  • Team infrastrutturali: Eseguire analisi di sicurezza efficaci, approvazioni e revisioni.

  • Marketing: Valutare le prestazioni di annunci e campagne e suggerire miglioramenti.

  • DevRel: Scrivere, modificare, revisionare e gestire documentazione e tutorial tecnici in una repo GitHub.

  • Team di design del prodotto: Eseguire modifiche visive usando prompt e gestire lo stato dei design.

Le 5 Principali Piattaforme di Coding a Riga di Comando

Mentre il numero di editor di coding AI aumenta settimanalmente, diversi strumenti di coding basati su agenti per la riga di comando potrebbero emergere presto. Tuttavia, al momento della scrittura, tre piattaforme si distinguono per la loro adozione, capacità ed esperienza sviluppatore.

Le prossime sezioni analizzano cosa offre ciascuna e come iniziare.

Cos’è Aider?

Utilizzo di Aider Chat

Pensa ad Aider come a un ingegnere di coppia AI nella tua utility a riga di comando. Aider permette agli sviluppatori di selezionare gli LLM che preferiscono quando creano un nuovo progetto o lavorano con un codebase esistente. A differenza di Claude Code in questa categoria, è open-source e ha il maggior numero di installazioni, stelle GitHub, e più di 135 contributori.

Caratteristiche Chiave di Aider

Essendo open-source, Aider si è evoluto per supportare molte funzionalità adatte a codebase piccoli e grandi.

  • Ottieni informazioni sull’utilizzo: Aider mostra informazioni sui token inviati e ricevuti e il costo dei tuoi messaggi dopo ogni sessione. Questa funzione ti aiuta a scoprire quali modelli sono più economici per i tuoi progetti.

  • Supporto LLM locali e cloud: Accedi a modelli all’avanguardia come Claude 4 Opus e Sonnet, OpenAI o3, DeepSeek-R1–0528 e altri.

  • Supporto Git automatico: Aider committa automaticamente le tue modifiche su GitHub.

  • Accesso tramite un IDE: Usa Aider attraverso il Terminale integrato di IDE come Cursor o GitHub Copilot.

  • Modalità vocale: Invece di scrivere istruzioni per eseguire compiti in Aider, usa la tua voce come input.

  • Supporto Linting: Esegui automaticamente linting e test del tuo codice dopo le modifiche.

  • Contesti immagine e web: Usa screenshot e contenuti web per fornire contesto quando lavori con Aider.

  • Modifiche al codice istantanee: Aider mostra le modifiche al codice direttamente nel Terminale e le sincronizza istantaneamente nel tuo IDE.

Iniziare con Aider

Aider è disponibile su Pypi e fornisce una semplice installazione. Per avviare un nuovo progetto o lavorare con uno esistente, usa i seguenti comandi per installare Aider e configurare il tuo LLM preferito. Dai un’occhiata alla sua guida utente per scoprire i vari comandi che puoi usare per i tuoi progetti.

python -m pip install aider-install
aider-install

# Cambia directory nel tuo codebase
cd /to/your/project

# DeepSeek
aider --model deepseek --api-key deepseek=<key>

# Claude 3.7 Sonnet
aider --model sonnet --api-key anthropic=<key>

# o3-mini
aider --model o3-mini --api-key openai=<key>

Il progetto di esempio qui sotto usa il modello o3-mini di OpenAI per generare codice SwiftUI per un codebase esistente.

Generazione di Codice SwiftUI con Aider

Cos’è Claude Code?

Claude Code è uno strumento da Terminale di Anthropic progettato per il coding basato su agenti per aiutare gli sviluppatori a lavorare più velocemente utilizzando i modelli Claude. Funziona attraverso diversi ambienti, codebase e linguaggi.

A differenza di Aider e Codex CLI, Claude Code è closed-source. L’agente può modificare file, correggere errori, eseguire comandi di test nel tuo codebase e integrarli con GitHub Actions per la gestione automatizzata delle pull request e le revisioni del codice. Poiché comprende qualsiasi codebase, non hai bisogno di fornire file e directory come contesto per il tuo progetto.

Dispone anche di potenti strumenti integrati come WebSearch, WebFetch e MultiEdit per modificare il tuo codebase. Per garantire una sicurezza avanzata, l’utilizzo di alcuni di questi strumenti richiede la configurazione dei permessi del tuo ambiente di lavoro.

Claude Code ha anche un SDK a riga di comando per l’integrazione con le applicazioni. Con l’SDK basato su CLI, puoi costruire sistemi AI e assistenti che usano le capacità dei modelli Claude.

Caratteristiche Chiave di Claude Code

Claude Code si distingue per la sua privacy e sicurezza predefinite e la sua capacità di integrarsi perfettamente con le applicazioni aziendali. Rende facile gestire la sicurezza per salvaguardare il tuo flusso di lavoro e l’ambiente di lavoro. Puoi anche definire e specificare permessi robusti per l’accesso agli strumenti per limitare chi può accedere a cosa.

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Le migliori caratteristiche di Claude Code includono:

  • Connetti API di terze parti: I progetti Claude Code possono integrare in modo sicuro le aziende con le applicazioni e distribuirle su Amazon Bedrock e Vertex AI. Fornisce anche strumenti sicuri e integrati per la gestione degli utenti per grandi team.

  • Privacy e sicurezza del codice: I tuoi prompt e dati privati rimangono solo con la dashboard API di Anthropic e sono inaccessibili ai server di terze parti.

  • Prevenzione prompt injection: Fornisce strumenti pronti all’uso per prevenire che qualsiasi codebase di team aziendali subisca prompt injection, una tecnica usata dagli attaccanti per manipolare le istruzioni di un LLM.

  • Tracciamento e monitoraggio utilizzo: Claude Code supporta OpenTelemetry, permettendoti di osservare e tracciare le prestazioni dei modelli selezionati e monitorare il loro utilizzo.

  • Comandi CLI: Lavora efficacemente con Claude Code usando flag CLI e comandi slash come --model, /cost, e /review. Per saperne di più, controlla la guida di Claude Code.

  • Modalità Vim: Passa facilmente alla modalità Vim (/vim) per i keybinding e le modalità di comando Vim. Puoi anche usare il comando slash /configure per impostare la tua modalità Vim.

  • Connetti il tuo IDE preferito: Claude Code fornisce agli sviluppatori un’integrazione perfetta con IDE popolari come VS Code, Cursor, Windsurf, PyCharm, WebStorm e IntelliJ per flussi di lavoro migliorati.

  • Avvio istantaneo: Premi cmd + esc e ctrl + esc per lanciare rapidamente Claude Code dal tuo Terminale.

  • Memoria integrata: Claude Code può conservare informazioni sulle tue sessioni, comandi e guide di stile nella sua memoria. Questa funzione lo aiuta a ricordare le preferenze del tuo progetto e le azioni per un flusso di lavoro più veloce.

Iniziare con Claude Code

Come gli altri strumenti di coding CLI, Claude Code rende facile iniziare e creare il tuo primo progetto. Tuttavia, a differenza di Aider, che è un pacchetto Python, l’installazione di Claude Code richiede Node 18+.

Per iniziare, esegui questo comando per installarlo e autenticarlo.

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

L’anteprima seguente dimostra l’utilizzo di Claude Code durante la scrittura di un test.

Utilizzo di Claude Code

Usare Claude Code in un grande team può essere costoso se diverse persone lo usano per contribuire a un codebase. Per monitorare da vicino l’utilizzo di un team, puoi limitare la spesa del Claude Code Workflow. Puoi saperne di più in questa guida Anthropic.

Usa Claude Code Con Modelli Non-Anthropic

Grazie alle incredibili capacità di coding, gli sviluppatori amano i modelli Claude come 4 Opus e Sonnet, e anche i precedenti come 3.5 e 3.7 Sonnet.

I team di ingegneria e gli sviluppatori indie normalmente si lamentano di questi modelli a causa dei loro alti costi di esecuzione. Come evidenziato in alcune sezioni di questo articolo, eseguire 4 Opus o Sonnet in Claude Code può costarti 6 volte il costo mensile di Cursor. Per questo motivo, tu e il tuo team potreste voler usare Claude Code con modelli non-Anthropic come Gemini 2.5 Pro, che è molto più economico ma ha prestazioni di coding alla pari con i modelli SOTA di Anthropic.

Fortunatamente, puoi utilizzare Claude Bridge, che ti permette di usare Claude Code con modelli Gemini, OpenAI, xAI e Ollama.

Utilizzo di gpt-4.1 con Claude Code

L’esempio sopra usa Claude Code con il modello gpt-4.1 di OpenAI.

Cos’è Codex CLI?

Codex CLI è un agente di coding sperimentale, leggero e completamente open-source che vive e programma in coppia con te nel Terminale.

Puoi collaborare con esso per leggere e modificare il tuo codice sorgente ed eseguire test usando modelli closed e open-source. Usa le capacità di ragionamento dei modelli o3 e o4-mini di OpenAI e le integra perfettamente nel tuo ambiente locale. Tuttavia, puoi portare i tuoi modelli preferiti, come Gemini 2.5 Pro, Claude 4 Opus e Sonnet.

Caratteristiche Chiave di Codex CLI

  • Setup facile: Una volta che la tua chiave API OpenAI è pronta, puoi iniziare a usare Codex CLI eseguendo solo due comandi.

  • Modalità di approvazione: Decidi come vuoi che un agente legga e scriva file con modalità di approvazione come Suggerisci, Modifica Auto e Full Auto. Come le altre piattaforme, può accettare e approvare modifiche in modo sicuro.

  • Input multimodale: Inizia una conversazione e implementa funzionalità passando schizzi a bassa fedeltà, diagrammi e immagini al tuo modello.

  • Configura standard del codebase: Quando usi Codex CLI, aggiungi un file AGENTS.md alla radice del tuo progetto o nella tua repo. Come README.md, puoi definire in questo file come un agente dovrebbe navigare nel tuo codebase, i comandi di test, la guida di stile del progetto, le pratiche standard, ecc.

  • Sicurezza e permessi: Codex CLI salvaguarda le tue applicazioni contro il prompt injection e rifiuta richieste dannose. Con la sua sicurezza integrata, puoi definire diversi livelli di autonomia per un agente usando il flag --approval-mode.

  • Q&A codice a bassa latenza: Usa codex-1 come modello predefinito, una versione ottimizzata di o4-mini che assiste con un editing del codice e flussi di lavoro più veloci. Puoi anche usare il modello tramite l’API OpenAI (codex-mini-latest).

  • Accedi con ChatGPT: Codex CLI supporta l’accesso con ChatGPT. Questa funzione ti permette di connettere il tuo account sviluppatore senza generare e configurare manualmente il token API.

Iniziare con Codex CLI

Simile alle altre piattaforme di coding AI a riga di comando, creare il tuo primo progetto con Codex CLI richiede l’esecuzione di soli due comandi. Assicurati di avere Node.js 22 o più recente (LTS raccomandato) installato. Installa globalmente lo strumento e memorizza la tua chiave API come variabile d’ambiente.

npm install -g @openai/codex
export OPENAI_API_KEY="tua-chiave-api-qui"

Ora, puoi usare Codex CLI per i tuoi progetti eseguendo codex nel tuo Terminale. L’anteprima qui sotto usa Codex CLI per committare modifiche a un tutorial tecnico, creare un nuovo branch e pusharlo su GitHub.

Utilizzo di Codex CLI

Questa pull request mostra che le modifiche al tutorial sono state pushate con successo su GitHub da Codex CLI.

Cos’è Gemini CLI?

Gemini CLI

Sebbene Gemini CLI sia arrivato tardi, compensa con un vantaggio significativo: è open-source e può essere accessibile tramite il tuo Terminale. L’agente CLI comprende il tuo codebase e ha gli strumenti per navigare in un grande progetto ingegneristico.

Le sue caratteristiche chiave includono:

  • Automazione progetti: Usalo per automatizzare rebase complessi, pull request e issue GitHub.

  • Finestra di contesto: Usa la finestra di contesto di un milione di token di Gemini per interrogare l’agente da Terminale e lavorare con grandi codebase.

  • Supporto MCP: Utilizzo di diversi strumenti MCP e server per estendere le capacità dell’agente.

  • Generazione app: Come gli altri strumenti di coding CLI, può generare codice per l’UI e le funzionalità di un’app per diverse piattaforme basandosi su immagini e schizzi.

Avvio Rapido Gemini CLI

Per iniziare con Gemini CLI, visita questa repo e segui i passaggi. Puoi anche installarlo con questo comando:

npm install -g @google/gemini-cli gemini

Prima di eseguire il comando sopra nella tua shell, assicurati di avere Node 18 o una versione successiva sulla tua macchina. Una volta eseguito il comando sopra, puoi selezionare un tema e seguire alcune altre istruzioni per completare l’installazione. Per iniziare a lavorare con Gemini CLI, dovresti vedere un’interfaccia Terminale simile a questa immagine.

Gemini CLI

Come visto nell’immagine sopra, puoi istruire l’agente Gemini CLI per fornire un riassunto sugli aggiornamenti a una repo specificata. Guarda questo video per essere operativo con Gemini CLI in meno di tre minuti.

Iniziare con Gemini CLI

Cos’è Warp?

Warp

Warp è una delle utility per Terminale preferite dagli sviluppatori. La Versione 2.0 introduce il supporto per il coding basato su agenti. Puoi usare più agenti per lavorare su un grande codebase.

Le sue caratteristiche chiave includono:

  • Contesto: Fornisci agli agenti strumenti MCP, regole, Warp Drive e database multi-repo per ottenere risultati accurati e soddisfacenti.

  • Controllo agente: Configura gli agenti con diversi livelli di autonomia.

  • Sicuro e pronto per l’azienda: Con Warp, nessun fornitore di modelli di terze parti si addestra sui tuoi dati. Questa caratteristica lo rende eccellente per il coding CLI basato su agenti in un contesto aziendale.

  • Supporto multi-agente: Esegui più agenti AI su un grande progetto in parallelo.

Come le altre piattaforme, puoi installare Warp con un singolo comando:

brew install --cask warp

Una volta installato con successo, puoi iniziare con Warp per lo sviluppo basato su agenti nel Terminale.

Sviluppo basato su agenti con Warp

Cosa Considerare Quando Si Usano Piattaforme di Coding CLI

Gli assistenti di coding CLI possono aiutare a risolvere compiti ingegneristici facilmente dando agli sviluppatori accesso grezzo a un modello AI senza interagire con una UI. Tuttavia, hanno anche dei compromessi.

Attenzione ai Costi Nascosti

Alcuni strumenti, come Aider e Codex CLI, sono open-source e gratuiti. Altri, come Claude Code, possono diventare costosi velocemente. Ogni interazione prompt consuma token, e l’uso quotidiano può facilmente superare i 6$ per sviluppatore. In contesti di team, questo si somma rapidamente. Per tracciare e monitorare i tuoi costi, dovresti sempre controllare la cronologia di utilizzo della tua dashboard Anthropic. Inoltre, potresti considerare di impostare un limite sulla spesa del tuo spazio di lavoro Claude Code.

Curva di Apprendimento e Compromessi UX

Se non sei un utente esperto della CLI, interagire con questi agenti tramite il Terminale potrebbe sembrare noioso e intimidatorio. A differenza degli IDE AI come Cursor, le piattaforme CLI non offrono un’interfaccia grafica per organizzare file o visualizzare i suggerimenti dell’agente. Questo può rendere più impegnativa la gestione di estesi progetti ingegneristici, dove il contesto è cruciale.

Se questa è una preoccupazione, considera Cursor per gestire grandi progetti. Per esempio, Cursor tagga facilmente file e cartelle per una risposta precisa.

Prepara il Tuo Progetto per il Successo

Per ottenere il meglio da questi assistenti di coding da Terminale, inizia sempre i tuoi progetti con file AGENTS.md o Claude.md quando usi Codex CLI o Claude Code.

Puoi usarli per specificare cose come:

  • Istruzioni di test.

  • File principali.

  • Stile del codice.

  • Linee guida.

  • Altre informazioni importanti che vuoi che un agente ricordi nei file.

Ogni volta che invii una query, l’assistente di coding recupera le informazioni nei file per guidare le sue operazioni e aiutarlo a rispondere con risultati accurati.

Il Futuro delle Piattaforme di Coding CLI

Gli strumenti di coding AI a riga di comando come Aider, Claude Code e Codex CLI aiutano gli sviluppatori a lavorare più velocemente e a migliorare i flussi di lavoro con delega dei compiti e automazione. Sono alternative dirette ai principali editor di codice AI come VS Code e Cursor, e aprono un nuovo scenario per gli ingegneri per collaborare con agenti AI. Man mano che i team di ingegneria e gli sviluppatori indipendenti adottano gradualmente questi strumenti, dovresti prepararti a un futuro in cui il coding basato su agenti viene fatto principalmente all’interno del tuo Terminale.

Mentre queste piattaforme si evolvono, aspettati un’integrazione più forte con API di terze parti, funzionalità di sicurezza migliorate e supporto per l’interazione in tempo reale, possibilmente anche collaborazione vocale. Con migliori controlli di livello aziendale e un supporto modelli più ampio, gli agenti CLI sono pronti a diventare una parte essenziale del moderno stack di sviluppo.

📝 Nota sulla traduzione

Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@amosgyamfi/compare-the-3-best-agentic-cli-coding-tools-73d215c5fbca

Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.