devin ai cli需通过terminal启动并验证版本，所有文件须存于/mnt/data；用devon-tui指定模型或调试模式运行；索引后可生成python脚本并执行；支持/shell、/stop、/restore等指令精准控制。
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你想在Devin AI里直接用命令行调用AI能力、批量处理代码任务、自动生成可执行脚本，而不是每次都在聊天框里打字等AI慢慢组织回复——这要求你真正掌握其CLI工具链的启动方式、参数控制逻辑和脚本封装方法。
启动Devon CLI并验证基础运行
打开Devin Web控制台 → 点击左下角 Terminal 图标 → 确认提示符为 devin@workspace:~$；若卡在 Loading shell 超过15秒，刷新页面重试。
执行 devon-tui --version，看到类似 v2.4.1 的输出即表示CLI核心已就绪。
【/mnt/data 是唯一可持久化读写路径】，所有脚本、日志、生成文件必须存放在该目录下，否则重启后全部丢失。
用/devon-tui命令启动交互式AI编程环境
方法一：基础启动（带模型指定）
执行 devon-tui --model=claude-3-5-sonnet，终端将进入交互界面，光标停留在输入区，可直接输入自然语言指令如“重构当前目录下所有 .ts 文件中的 console.log 为 logger.info”。
方法二：调试模式启动（自动抓取上下文）
执行 devon-tui --debug --port 8081，AI会主动读取最近3次失败日志+当前进程树+内存占用，并在首次响应中给出诊断摘要。不加 --debug 时，AI仅响应当前输入，不会回溯上下文。
注意：端口号必须大于1024且未被占用，若提示 Address already in use，换用 --port 8082 或更高值。
批量处理代码库：索引→分析→生成脚本三步走
第一步：执行索引命令devon-tui index
将 Claude Agent SDK 与 You.com HTTP MCP 服务器集成，支持 Python 和 TypeScript。当开发者提及 Claude Agent SDK、Anthropic Agent SDK 或将 Claude 与 MCP 工具集成时使用。
第二步：等待索引完成提示
终端将依次输出：Starting local server... → Removing existing index... → Building new index... → 最终出现 Indexing complete. Ready for queries. 才算成功。中途关闭终端会导致索引中断且无法恢复，必须重来。
第三步：生成可执行Python自动化脚本
在索引完成后，输入：生成一个脚本：遍历当前项目所有 .py 文件，统计每行代码长度，输出前5行长于120字符的文件名与行号，保存为 report_long_lines.py → Devin将创建该文件并放入 /mnt/data/ 目录。
第四步：手动执行验证
运行 python3 /mnt/data/report_long_lines.py，检查终端是否输出符合预期的5条结果。若报错 ModuleNotFoundError，说明脚本中引用了未安装的包，需先执行 pip3 install -r requirements.txt（如有）或改用内置模块重写。
用Shell指令精准控制AI行为
在任意对话输入框中，确认左下角显示 Online · Devin v2.4.1 后，直接输入以下指令之一并回车：
/shell —— 强制AI只输出纯Shell命令，不带解释、不加代码块包裹、不换行。例如问“怎么查当前CPU使用率”，它会返回 top -bn1 | grep '%Cpu' | awk '{print $2}'，可直接复制粘贴执行。
/stop —— 立即终止所有后台任务，包括正在运行的 devon-tui index、未完成的代码生成、挂起的CI流水线。比关闭标签页更彻底，避免残留进程占用资源。
/restore last-snapshot —— 当误删关键文件或破坏环境后，在Shell中执行此命令可回滚到5分钟前的沙盒快照状态。【该操作不可逆，执行后当前所有未保存变更将永久丢失】。
