Pi（通常指 Pi Harness / Pi Coding Agent）是一个轻量级、针对终端 CLI 和代码自动化设计的 AI Agent 运行框架。它的核心定位是将 LLM（大语言模型）转变为一个能够直接在终端中读取文件、执行 Shell 命令、编写代码和运行测试的"AI 开发者/助手"。
Pi Agent 是干嘛的
其实其他 Agent 也是这样：
- 分析环境与上下文：自动探索你的代码库目录、读取项目配置。
- 制定行动计划：将任务拆解为具体的步骤（如"先搜相关函数，再修改代码，最后跑测试"）。
- 自主调用工具：在沙盒/终端中运行命令、修改文件，并根据执行结果动态修正错误。
PI 的优势：
- 极简与轻量（Minimalistic）：没有庞大的依赖或复杂的图形界面，资源占用极小，启动迅速，非常适合命令行沉浸式开发。
- 模型中立（Model Agnostic）：不绑定特定厂商，可以灵活切换 Claude、DeepSeek、GLM 或本地模型作为推理大脑。
- 项目级上下文感知：能够识别项目根目录下的配置文件（如 AGENTS.md），自动读取特定项目的编码规范和 Prompt 规则。
PI 的安装 & 使用
根据你的系统和工具来选择如下一个命令在终端输入对应命令安装即可
⚠️： node 版本最好为 latest 版本（v20.18.0+ 或 LTS 的最新稳定版），我使用的是 26.7.0 版本, 可以使用 nvm 来切换 node 版本
开始安装
sh
# 如果使用 nvm
nvm install 22
nvm use 22
# mac/linux
curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh
# Windows Powershell
powershell -c "irm https://pi.dev/install.ps1 | iex"
# npm
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
# pnpm
pnpm add -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent检测是否安装成功 终端输入
sh
pi --version
0.84.3
使用
- 在你的文件夹里输入
sh
# 进入你的项目里打开终端, 比如我的项目名字叫做 k8le（文件夹）
cd k8le
pi
使用 PI 的两种方式，使用登陆（/login 指令后选择提供商即可）的形式使用提供商的订阅，或者使用 API-Key 提供商来使用，查看报错，我使用 api-key 的形式
使用 API key 的形式来使用 pi
查看支持的 API key 列表： pi.dev/docs/latest... 
Kimi 和 Deepseek 传送门:
way1: 直接设置控制台变量来配置 API key
其他获取 apikey 都基本相同，点击创建一个 API key，获取 api key ，比如 DeepSeek ，我使用的是 gitbash 控制台打开的
bash
# 方法1
# 给当前的控制台设置 DeepSeek API key 变量, 需要使用你自己的
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-8aadf59a8198xxxxxxx
# 设置完后输入
pi
# 在 pi 里输入你的内容即可
way2: 使用 /login 来配置 apikey
bash
# 方法2(不需要记得供应商的名字，选择一个即可）
# 直接输入 pi
pi
# 输入 /login 回车，选择 验证的方式 通过账号/api key
/login
# 选择 sign in with an API key & 选择供应商 比如 kimi-for-coding
# 再输入你的 api key 即可
AGENTS.md 文件指导 PI 怎么工作
在启动 PI 的时候，在项目中的 AGENTS.md 文件 可以告诉 pi 怎样去工作，比如技术栈、技术规范等等， 注意当改变了上下文，需要 restart pi, 使用 /reload。
⚠️： AGENTS.override.md 如果出现就不会去加载 AGENTS.md
PI 常见的指令
pi --help 即可查看更多的指令，以及怎么使用这个指令
PI 包
pi packages 是 pi 工具提供的一种"模块打包与分发机制"。
简单来说，它就像是 Node.js 里的 npm package 或 VS Code 里的扩展插件：把你写好的功能打包起来，通过 npm 或者 git 分享给其他人或在不同项目之间复用。
你可以把以下 4 种资源打包进一个 pi package 中：
-
Extensions（扩展）： 自定义的功能模块或代码扩展。
-
Skills（技能）： 让 AI 具备的特定能力（例如执行某种特定的 API 调用、文件处理逻辑等）。
-
Prompt Templates（提示词模板）： 预设好的结构化提示词，方便反复调用。
-
Themes（主题）： CLI 界面或终端界面的视觉样式主题。
好的，在此次我只会说怎么通过 pi 安装 skills,Pi 的核心能力本身已经很强，skill 应该只补充稳定的工作流和领域知识, 因此不建议安装一大堆 "万能的 skill"， 推荐只安装 工作流 skill， 太多的 skill 会导致上下文膨胀&可能 workflow 冲突 & Agent 开始机械执行流程。
Pi 的 skill 不是统一用 pi install 安装的。Pi 官方支持三种来源：直接放到 ~/.pi/agent/skills/、通过 settings.json 指定目录，或者从 Pi package 加载
放到全局 ~/.pi/agent/skills/
Pi 启动时会自动扫描这个 全局 ~/.pi/agent/skills/目录
Global: ~/.pi/agent/skills/ 或 ~/.agents/skills/
Project (受信任的项目): .pi/skills/ 或 .agents/skills/ （会递归向上查找）
新建一个全局的 skill
ruby
# 新建一个 skill 的结构必须类似
~/.pi/agent/skills/
└── skill-name/
├── SKILL.md # Required: 前置元数据 + 指令 (参考https://pi.dev/docs/latest/skills#frontmatter）
├── scripts/ # 帮助函数
│ └── process.sh
├── references/ # 按需加载的详细文档
│ └── api-reference.md
└── assets/
└── template.json比如我要写一个修复 bug 后解释 bug 的原因 和为什么这么修复 的 skill 放到 pi 的全局 skill ~/.pi/agent/skills/ 下 ，直接在 pi 里输入 写一个修复 bug 后解释 bug 的原因 和为什么这么修复 的 skill 放到 pi 的全局 skill ~/.pi/agent/skills/ 下
安装到全局的 skill
利用 git clone source-url target-folder 把 source-url 放到 target-folder 下，当然，聪明的你也可以直接选择手动 CV 到对应目录下即可
shell
# 在控制台输入命令
# User-level (在所有的项目中均可用)
git clone https://github.com/badlogic/pi-skills ~/.pi/agent/skills/pi-skills
# Or 项目级别的
git clone https://github.com/badlogic/pi-skills .pi/skills/pi-skills跨工具复用 skills
如果你之前用过 Claude Code 或 OpenAI Codex，并且在它们的默认目录（如 ~/.claude/skills）里写过很多自定义 Skill，那么你可以直接把它们加载进来进行复用，避免重复造轮子
ts
// Windows 放在 C:\Users\yourname\.pi\settings.json
// Linux 放在 ~/.pi/settings.json
// 如果只是想项目上的复用那么 把 放在 项目的 .pi/settings.json 里就好
{
"skills": [
"~/.claude/skills",
"~/.codex/skills",
"../.claude/skills",
]
}参考文档：
- Kimi 获取 apikey： www.kimi.com/code/consol...
- Deepseek 获取 apikey: platform.deepseek.com/api_keys
- mariozechner.at/posts/2025-...