Mistral Vibe CLI

4天前发布 2 00

Mistral Vibe CLI 是由 Devstral 模型驱动的开源命令行编程助手。它使用自然语言探索、修改并执行你的代码库更改——无论是通过终端还是通过智能体通信协议集成到你偏好的 IDE 中。它以 Apache 2.0 许可证 发布。

所在地:
法国
收录时间:
2025-12-11
Mistral Vibe CLIMistral Vibe CLI

Mistral AI 推出的 Mistral Vibe CLI 是一款由 Devstral 模型驱动的开源命令行编程助手,支持通过自然语言在终端或兼容“智能体通信协议”的 IDE(如 Zed)中探索、修改、执行代码库更改。该工具以 Apache 2.0 许可证开源,兼具项目感知、多文件编排、灵活配置等核心特性,能将 PR 周期缩短一半,同时适配本地/云端多种部署模式,是开发者提升编程效率的全新选择。

Mistral AI 发布 Devstral 2 编程模型+Vibe CLI:1230亿参数适配智能体开发,终端原生编程更高效

Mistral Vibe CLI

核心特性:终端原生的智能编程体验

Vibe CLI 围绕“自然语言交互+全代码库感知”设计,核心能力覆盖编程全流程:

1. 基础交互与工具集

  • 交互式聊天界面:AI 智能体可理解复杂需求并拆解任务,支持文件读取/写入/替换(read_file/write_file/search_replace)、shell 命令执行(bash)、代码递归搜索(grep/ripgrep)、TODO 列表管理等。
  • 智能引用与快捷操作
    • @ 符号自动补全文件路径(如 > Read the file @src/agent.py);
    • ! 前缀直接执行 shell 命令(如 > !ls -l),绕过智能体直接操作;
    • 斜杠命令(/)实现配置更改、元操作等快捷指令。
  • 终端友好设计:支持多行输入(Ctrl+J/Shift+Enter)、持久化命令历史、可自定义主题,适配日常终端操作习惯。

2. 进阶能力

  • 项目感知上下文:自动扫描文件结构和 Git 状态,为智能体提供完整项目上下文,无需手动梳理代码关联;
  • 多文件编排:基于整个代码库而非单个文件推理,支持架构级代码修改,大幅缩短 PR 周期;
  • 安全与灵活管控:支持工具执行“自动批准”开关、细粒度权限配置,可禁用/启用指定工具(支持通配符/正则匹配),适配敏感代码库操作。

快速安装:跨平台一行搞定

Vibe CLI 官方优先支持 UNIX 环境(Linux/macOS),Windows 可兼容运行,安装方式如下:

1. Linux & macOS(推荐单行安装)

curl -LsSf https://mistral.ai/vibe/install.sh | bash

2. Windows 安装步骤

步骤1:先安装 uv 包管理工具

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

步骤2:通过 uv 或 pip 安装 Vibe CLI

# uv 安装(推荐)
uv tool install mistral-vibe

# pip 安装
pip install mistral-vibe

快速上手:3步启动交互式编程

1. 进入项目根目录

cd /path/to/your/project

2. 启动 Vibe CLI

vibe

首次运行会自动完成:

  • 在 ~/.vibe/config.toml 创建默认配置文件;
  • 提示输入 Mistral API 密钥(若无配置),并保存到 ~/.vibe/.env

3. 开始自然语言交互

示例:查找项目中所有 TODO 注释

> Can you find all instances of the word "TODO" in the project?
🤖 The user wants to find all instances of "TODO". The `grep` tool is perfect for this. I will use it to search the current directory.
> grep(pattern="TODO", path=".")
... (grep 输出结果) ...
🤖 I found the following "TODO" comments in your project.

补充使用模式

(1)带提示语启动

vibe "Refactor the main function in cli/main.py to be more modular."

(2)程序模式(非交互/脚本化)

# 管道输入/--prompt 标志运行,默认开启 auto-approve
vibe --prompt "Refactor the main function in cli/main.py to be more modular."

(3)自动批准开关

  • 交互模式:按 Shift+Tab 切换自动批准状态;
  • 命令行:添加 --auto-approve 标志自动批准所有工具执行。

核心配置:自定义模型/权限/智能体

Vibe CLI 核心配置文件为 config.toml,查找优先级:./.vibe/config.toml > ~/.vibe/config.toml,支持多维度自定义:

1. API 密钥配置(3种方式)

方式1:交互式设置(首次推荐)

启动时按提示输入,自动保存到 ~/.vibe/.env

方式2:环境变量(优先级最高)

export MISTRAL_API_KEY="your_mistral_api_key"

方式3:.env 文件

在 ~/.vibe/ 创建 .env 文件:

MISTRAL_API_KEY=your_mistral_api_key

2. 自定义系统提示

  • 在 ~/.vibe/prompts/ 创建 Markdown 提示文件(如 my_custom_prompt.md);
  • 在 config.toml 中指定:
system_prompt_id = "my_custom_prompt" # 匹配文件名(无.md)

3. 自定义智能体配置

  • 在 ~/.vibe/agents/ 创建 TOML 文件(如 redteam.toml):
active_model = "devstral-2"
system_prompt_id = "redteam"
# 禁用指定工具
disabled_tools = ["search_replace", "write_file"]
# 覆盖工具权限
[tools.bash]
permission = "always"
[tools.read_file]
permission = "always"
  • 启动时指定智能体:
vibe --agent redteam

4. 工具启用/禁用(支持模式匹配)

# 仅启用以serena_开头的工具(通配符)
enabled_tools = ["serena_*"]
# 禁用所有MCP工具和grep(正则/通配符)
disabled_tools = ["mcp_*", "grep"]

5. 自定义主目录

通过 VIBE_HOME 环境变量修改配置存储路径:

export VIBE_HOME="/path/to/custom/vibe/home"

6. MCP 服务器配置(扩展能力)

支持 HTTP/流式 HTTP/标准IO 传输,示例:

[[mcp_servers]]
name = "my_http_server"
transport = "http"
url = "http://localhost:8000"
headers = { "Authorization" = "Bearer my_token" }

Devstral 模型:定价与部署指南

Vibe CLI 核心依赖 Devstral 系列模型,目前 Devstral 2 可通过 Mistral API 免费使用,后续定价及部署要求如下:

1. API 定价(免费期后)

模型输入(每百万令牌)输出(每百万令牌)
Devstral 2$0.40$2.00
Devstral Small 2$0.10$0.30

2. 部署要求(推荐)

模型部署硬件要求运行环境
Devstral 2最少4个 H100 级 GPU数据中心,可在 build.nvidia.com 试用
Devstral Small 2单 GPUNVIDIA 全系列(DGX Spark/GeForce RTX)、消费级 GPU、纯 CPU

3. 性能优化

  • 推荐温度参数设置为 0.2;
  • 遵循 Vibe CLI 最佳实践(如合理配置上下文、工具权限)。

生态集成

  • IDE 支持:Vibe CLI 可作为 Zed 扩展使用,直接在 IDE 中调用;
  • 工具合作:已对接 Kilo Code、Cline 等开源智能体工具,可融入现有开发环境;
  • NVIDIA 支持:Devstral Small 2 即将适配 NVIDIA NIM 平台。

Mistral Vibe CLI 结合 Devstral 模型的高性价比与终端原生的交互优势,既适合个人开发者本地轻量化使用,也能适配企业级复杂代码库的智能体开发需求,是自然语言编程落地终端场景的高效工具。

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