Son illərdə Cursor, Windsurf və GitHub-un Copilot kimi AI kodlaşdırma alətləri proqram inkişafı sahəsində standart vasitələr kimi tanınır. Lakin agentik süni intellektin (AI) inkişafı və "vibe coding" kimi yeni yanaşmaların populyarlaşması ilə AI sistemlərinin proqram təminatı ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğu dəyişir. Artıq bu sistemlər təkcə kod üzərində işləmək əvəzinə, quraşdırıldıqları sistemlərin terminalında birbaşa fəaliyyət göstərirlər. Bu, AI ilə proqram inkişafında əhəmiyyətli bir dəyişiklikdir və sahənin gələcəyi üçün ciddi nəticələr vəd edir.

Terminal, ən çox "90-cı illərin haker filmlərindəki qara-ağ ekran" kimi tanınır. Müasir kod redaktorları qədər vizual olaraq cazibədar olmasa da, istifadə etməyi bilənlər üçün çox güclü bir interfeysdir. Kod əsaslı agentlər kod yazıb onu tənzimləyə bilsələr də, yazılmış kodu istifadəyə yararlı hala gətirmək üçün tez-tez terminal alətləri tələb olunur.

Bu dəyişiklik böyük laboratoriyalarda özünü göstərir. Fevral ayından bəri Anthropic, DeepMind və OpenAI kimi nəhənglər komand-line kodlaşdırma vasitələrini (müvafiq olaraq Claude Code, Gemini CLI və CLI Codex) təqdim ediblər. Bu alətlər artıq çox populyarlaşaraq müvafiq şirkətlərin ən çox istifadə olunan məhsulları arasında yer alır.

Bu tendensiya əvvəllər təqdim olunan kodlaşdırma alətləri ilə eyni marka adı altında fəaliyyət göstərdiyi üçün çox nəzərə çarpmır. Lakin daxildə agentlərin digər kompüterlərlə, həm onlayn, həm də oflayn rejimdə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğu baxımından ciddi dəyişikliklər baş verir. Bəzi mütəxəssislər bu dəyişikliklərin yalnız başlanğıc mərhələsində olduğunu deyirlər.

"Bizim böyük proqnozumuz odur ki, gələcəkdə LLM-kompüter qarşılıqlı əlaqələrinin 95%-i terminala bənzər interfeyslə həyata keçiriləcək," deyə Terminal-Bench adlı terminal mərkəzli benchmarkın həmtəsisçisi Mike Merrill bildirir.

Terminal əsaslı alətlər kod əsaslı vasitələr zəifləmişkən öz mövqeyini gücləndirməyə başlayır. Məsələn, AI kod redaktoru Windsurf, bir tərəfdən Google tərəfindən alınan rəhbər işçilər, digər tərəfdən isə qalan hissəsi Cognition tərəfindən əldə edilməsi ilə ciddi sarsıntılar keçirib. Bu vəziyyət, məhsulun gələcəyi ilə bağlı qeyri-müəyyənlik yaradıb.

Eyni zamanda, yeni araşdırmalar proqramçıların ənənəvi alətlərin məhsuldarlıq artımını düzgün qiymətləndirmədiyini ortaya qoyur. Bir METR tədqiqatı Cursor Pro ilə bağlı aparılan testlər zamanı proqramçıların 20%-30% daha sürətli işlədiklərinə inandıqları halda, əslində bu prosesin faktiki olaraq 20% daha yavaş olduğunu göstərib. Bu isə yeni şirkətlər, məsələn, Terminal-Bench reytinqində ən yüksək mövqedə olan Warp üçün fürsət yaradır.

Warp özünü "agentik inkişaf mühiti" kimi təqdim edir və Claude Code kimi komand-line vasitələri ilə IDE proqramları arasında bir körpü rolunu oynayır. Warp-un təsisçisi Zach Lloyd terminalın proqramçıların qarşılaşdığı problemləri həll etmək üçün ən çevik mühit olduğunu vurğulayır.

"Terminal, inkişaf etdirici yığınının çox aşağı səviyyəsində yerləşir, buna görə də agentlərin işləməsi üçün ən çox yönlü məkandır," deyə Lloyd bildirir.

Yeni yanaşmanın fərqini anlamaq üçün istifadə olunan meyarları nəzərdən keçirmək faydalı ola bilər. Kod əsaslı alətlər GitHub məsələlərini həll etmək üzərində cəmləşir, bu da SWE-Bench testinin əsasını təşkil edir. Terminal əsaslı vasitələr isə daha geniş bir perspektivdən yanaşaraq proqramın işlədiyi bütün mühiti nəzərə alır. Bu, DevOps-a aid məsələləri, məsələn, Git serverinin konfiqurasiyasını və ya skriptin niyə işləmədiyini müəyyənləşdirməyi də əhatə edir.

Terminal-Bench-in həmtəsisçisi Alex Shaw bildirir ki, terminal əsaslı yanaşma addım-addım problemi həll etməyə yönəlib. Bu isə agentik AI-nin gücünü üzə çıxarır. Lakin ən müasir agentik modellər belə bütün mühitlərdə işləyə bilmir. Warp Terminal-Bench-dəki problemlərin yalnız yarısından bir az çoxunu həll edib, bu da bu sahədə hələ görüləsi işlərin çox olduğunu göstərir.

Lakin Lloyd hesab edir ki, terminal əsaslı vasitələr artıq proqramçıların kodlaşdırmadan kənar işlərinin çoxunu etibarlı şəkildə yerinə yetirə bilər. "Yeni bir layihənin qurulması, asılılıqların müəyyənləşdirilməsi və işlənə bilən hala gətirilməsi kimi gündəlik işləri Warp tamamilə avtonom şəkildə edə bilər," deyə Lloyd qeyd edir. "Əgər edə bilməzsə, bunun səbəbini sizə bildirəcək."