只有 4 个工具的 Pi，是怎么帮我写出 Vizruna 的

市面上的编程 Agent 越做越“全”：内置几十个工具、各种集成、一键连接一切。

我现在每天写代码用的却是一个反方向的工具：Pi。它默认只给模型四个工具：

工具	做什么
read	读文件
write	写文件
edit	改文件
bash	执行命令

就这四个。没有内置 MCP，没有一大堆预装插件。我的本地 Agent 工作台 Vizruna，就是用它一行一行写出来的。

四个工具，其实够用了

第一次看到“只有四个工具”，我也怀疑过：这能干什么？

后来想明白了：有了 bash，模型就能调用电脑上的一切命令行工具。 跑测试、查 Git 历史、装依赖、搜代码、打包发布，一个 bash 全包了。再加上读、写、改文件，写代码时绝大多数的动作都覆盖了。

其他 Agent 里那些专门的“搜索工具”“Git 工具”“测试工具”，在 Pi 里只是一行命令。模型本来就会用命令行，何必再给它包一层？

轻，是真的轻

工具少，带来的第一个好处是轻。

每一次和模型对话，Agent 都要把“你有哪些工具、每个工具怎么用”的说明一起发过去。工具越多，这段说明越长，而且每一轮都要发。

Pi 的工具说明只有四段，系统提示词也很短。省下来的上下文，全部留给真正重要的东西：你的代码、你的需求、它刚刚读到的文件。

省 Token，就是省钱，也是省注意力

对长时间写代码的人来说，Token 不是抽象的数字：

• 省钱：每一轮少发一大段工具说明，长时间写下来，差别很明显；
• 省注意力：上下文里无关的内容越少，模型越不容易被干扰，越能专注在你的代码上；
• 跑得更久：同样大小的上下文窗口，能装下更多真正有用的对话，不用那么早就压缩或者重开。

Pi 的界面底部会实时显示这次会话用了多少输入、输出和缓存 Token，花了多少钱。看得见，才会有意识地省。

按需定制，是程序员的终极浪漫

Pi 最打动我的，不是它“少”，而是它允许你一点一点把它变成你自己的样子。

它把扩展的方式分得很清楚：

• Skills：一份说明书，教 Agent 用某个命令行工具或者按某个流程做事；
• Extensions：用 TypeScript 写的扩展，可以加新工具、新命令、快捷键，甚至替换掉内置工具；
• Prompt Templates：常用的提示词模板；
• Pi Packages：把上面这些打包起来，用 npm 或 git 分享和安装。

需要什么，就装什么；不需要的，一样都不带。

别人给你的工具，总有一些你用不上、又关不掉的东西。而在 Pi 里，每一个能力都是你自己选的，甚至是你自己写的。用着顺手的工具，是自己一点点调出来的。按需定制，是程序员的终极浪漫。

连“不内置 MCP”，都是一种选择

Pi 不内置 MCP。作者的想法是：与其给 Agent 接一个又一个 MCP 服务，不如写一个带说明文档的命令行工具，再配一份 Skill 告诉 Agent 怎么用。真需要 MCP，也可以自己写一个扩展把它加上。

我一开始觉得这有点“固执”，用久了反而认同：命令行工具可以单独运行、单独测试、单独维护，出了问题一眼就能定位。Agent 只是它的一个使用者，而不是唯一的使用者。

用它写出来的 Vizruna

Vizruna 是一个把 Pi 变成可视化工作台的项目，目标是让不熟悉终端的人，也能看清 Agent 在做什么、管得住它能做什么。

它不是从零写的：我以开源的 pi-app（MIT 许可）固定在某一个版本作为起点，在它的基础上做了中文界面、多 Agent 并行、会话保护、Agent 版本管理、运行证据这些东西。上游是谁、从哪个版本开始、许可证怎么处理，在项目的公开文档里都写得清清楚楚。

从 2026 年 7 月底开始，到 9 月初，Vizruna 发布了 10 个公开 Alpha 版本。现在项目里有大约 7.6 万行 TypeScript 代码和 100 多个测试文件。写它的，主要就是 Pi 和那四个工具，加上我按需装的几个扩展。

这里面最重要的，不是 Agent 写了多少行代码，而是我怎么告诉它要写什么、怎么确认它写对了。这是下一篇要讲的内容。

适合谁，不适合谁

说实话，Pi 不适合所有人：

• 适合：熟悉命令行、喜欢自己调工具、在意成本和上下文、想让 Agent 融进自己工作流的开发者；
• 不太适合：希望开箱即用、不想碰配置、完全不用终端的人。对这部分人来说，一个带界面的工作台会更友好，这也是我做 Vizruna 的原因之一。

如果你的团队也想用 Agent 写代码，但不知道该用什么工具、怎么定制、怎么控制风险，可以看看我的 Skill / Agent 定制服务。