用 10 行 Java8 代码,开发一个自己的 ClaudeCodeCLI?你信吗?
最近 Anthropic 推出的 Claude Code 席卷了开发者圈子,其强大的终端交互和“自动驾驶”般的编程能力令人惊叹。那么,在 Java 生态中,我们能否快速构建一个同样强大且高度可控的应用?
答案是肯定的。基于 Solon AI 的 CliSkill 组件,你只需要 10 行核心代码,就能对接海量的开源技能生态,打造一个属于自己的智能终端(Agent CLI)。
1、什么是 Solon AI CliSkill?能干什么?
Solon AI CliSkill 是一个基于 Pool-Box(池盒)模型 设计的 AI 综合技能插件。它充当了 AI 智能体(Agent)与操作系统之间的“手”和“眼”。兼容 Claude Code Agent Skills 规范。
- 对接海量生态:
直接兼容 Claude Code Agent Skills 规范。只需挂载含有 SKILL.md 的技能包,Agent 就能秒变“剪辑师”、“架构师”或“运维专家”。
- 精细化文件管理:
Agent 不再只是胡乱生成代码,它能像人类工程师一样进行 ls 浏览目录、cat 读取规范、grep 检索逻辑,并使用 edit 工具进行精准的行级代码修改。
- 安全环境隔离:
Box(工作盒):Agent 的受限活动空间。它在这里写代码、跑测试,确保不会误删你的系统根目录,不过仍要小心(它可能会自动安装需要的东西。比如:你要生成视步它会安装 ffmpeg)。Pool(技能池):外部共享的工具库(只读)。你可以挂载一个专门处理视频的池,或者一个专门处理 K8s 部署的池。
2、核心代码:10 行 Java8 代码开启智能终端
借助 Solon AI 的高度集成,你的 Java 程序可以极简地驱动这一切:
public class DemoApp {
public static void main(String[] args) {
// 1. 设置工作空间(Agent 将在此目录下进行创作)
String workDir = "/WORK/projects/my-ai-task";
// 2. 构建 Agent 并挂载 CliSkill (核心逻辑)
ReActAgent agent = ReActAgent.of(LlmUtil.getChatModel())
.name("SolonCodeAgent")
.instruction("严格遵守挂载技能中的【规范协议】执行任务")
.defaultSkillAdd(new CliSkill(workDir)) // 注入 CliSkill 核心能力
.maxSteps(100) // 允许 Agent 进行复杂的链式思考
.build();
// 3. 驱动任务:Agent 会自动扫描 workDir 下的技能规范并执行
agent.prompt("帮我生成一个 solon web 项目,实现经典的权限管理系统,包含 Vue3 前端和 Java8 后端");
}
}
更进一步:使用内置的 SolonCodeCLI
如果你想直接构建一个交互式命令行工具,Solon AI 还提供了一个高度封装的参考实现 SolonCodeCLI(你可以直接 copy 代码进行定制改造)。
它不仅内置了交互循环和多技能池管理,还具备 Web 能力,可以轻松与 钉钉、企业微信、飞书等 IM 工具 对接互动,让 AI 落地到具体的业务流程中:
public class DemoApp {
public static void main(String[] args) {
SolonCodeCLI solonCodeCLI = new SolonCodeCLI(LlmUtil.getChatModel())
.name("小花")
.workDir("./app")
.mountPool("@shared", "/path/to/opencode-skills")
.enableWeb(true)
.config(agent -> {
agent.maxSteps(100);
});
solonCodeCLI.run();
}
}
3、能力进阶:多技能池挂载
如果你希望你的 Agent 是一个“全能天才”,你可以通过 mountPool 隔离挂载不同领域的专家技能包:
CliSkill cli = new CliSkill("my-box", workDir)
.mountPool("@shared", "/path/to/opencode-skills") //共享技能
.mountPool("@media", "/path/to/ffmpeg-skills") // 处理音视频的专家
.mountPool("@media", "/path/to/ffmpeg-skills") // 处理音视频的专家
.mountPool("@ops", "/path/to/deploy-scripts") // 负责自动部署的专家
.mountPool("@doc", "/path/to/pdf-gen-skills"); // 负责生成文档的专家
Agent 在执行时,会通过虚拟路径(如 @media/extract.sh)安全地调用这些只读工具。
4、真实交互场景体验
当你配置好相应的技能包(这里有不错的技能库: https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills )后,你可以体验到如下“科幻”操作:
- 自动化重构:
“检查当前项目的 pom.xml,把所有过时的依赖升级到最新版本,并确保编译通过。”
- 全栈项目生成:
“帮我生成一个基于 Solon 的管理系统。前端要用 Vue3 + ElementPlus,后端要符合 RESTful 规范,带上简单的权限校验逻辑。”
- 多媒体联动:
“先在网上调查一下 Solon AI 的分布式 Skills 架构,写一篇 500 字的总结存为 README.md,然后根据这些内容生成一个 30 秒的视频介绍。”

浙公网安备 33010602011771号