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GitHub 有 gh。GitLab 有 glab。Bitbucket Cloud 有……？？
它叫做 bb。
显而易见，且实现得当：
bb pr list # 拉取请求列表，最近的排在前面
bb pr view 42 # 详情、审查者、状态——无需浏览器
bb pr diff 42 # 原始差异，可管道传输至 less / delta / 任何工具
bb pr merge 42 # 合并、压缩或快进
bb pipeline wait # 阻塞直到当前构建完成
刚开始时，我的计划是：先开发命令行界面，然后将其封装在一个模型上下文协议服务器中，以便 Claude Code 和 Cursor 可以调用它。模型上下文协议是目前赋予智能体工具的流行方式。每家开发者工具公司都在推出自己的模型上下文协议实现。
后来我先尝试了更懒的版本——直接让智能体通过外壳调用 bb——然后就再也没有回头。
以下是我认为命令行界面实际上是人工智能智能体更好接口的原因，而模型上下文协议正在解决大多数工具并不存在的问题。
1. 工具模式在每一轮对话中都会消耗上下文。 模型上下文协议服务器将其工具作为 JSON 模式进行通告，这些模式会在每条消息中被注入到模型的上下文中。十二个工具，十二个模式，每轮对话都是如此。命令行界面通过 --help 一次性通告自身，智能体便会记住其结构。你只需支付一次令牌费用，而不是永远支付。
2. 外壳是通用的工具协议。 每个智能体框架——Claude Code、Cursor、Aider、Codex 以及下一个出现的框架——都已经知道如何运行 bash。bb pr view 42 在你安装它的那一天起，就在每个工具中生效，无需任何集成代码。模型上下文协议需要一个支持模型上下文协议的客户端。这对于本质上始终是一个子进程的东西来说，是一种非平凡的耦合。
3. 组合是免费的。 这是最重要的一点：
bb pr list --output-style ai | grep OPEN | head -5
bb pipeline latest --output-style ai | jq -r .status
bb pr diff 42 | wc -l
智能体可以进行管道传输、过滤、计数和链式操作——所有这些都使用它已经熟悉的基本原语。模型上下文协议工具是一个封闭的函数调用。你无法对模型上下文协议的响应使用 grep。你无法将其管道传输至 jq。每一次切片和切分都必须是一个新工具或一个新参数。
4. 你可以调试它。 当智能体做出奇怪的行为时，我运行它执行的确切命令，并查看它看到的确切输出。使用模型上下文协议时，智能体看到的是服务器构建的结构化负载，而我则在阅读日志以试图重建发生了什么。
5. 分发问题已解决。 执行 npm install -g 就完成了。没有配置文件，没有服务器进程，没有“重启编辑器以便工具加载”的说法。智能体在外壳继承工具的那一刻也就继承了该工具。
命令行界面对智能体唯一欠下的东西
现有的命令行界面在针对智能体时只有一个不足之处，而且是可以修复的：默认输出。制表符和 ANSI 颜色对模型不友好。因此，每个 bb 命令除了默认模式和 --json 模式外，还有第三种模式：
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