[Java] Termux终端环境配置与Qwen Code CLI实战：在Android手机构建AI辅助编程工作流

这并非一次关于“用手机写代码是否酷炫”的探讨，而是一次严肃的技术可行性验证：能否在移动设备上，借助现代工具链完成一个完整的AI协作编码闭环？

环境准备：安装与配置Termux

首先需要准备一个在Android设备上可用的Linux终端环境。Termux作为一款开源应用，提供了完整的Linux用户空间和包管理器，是实现此目标的基础。

安装渠道建议：

• 不推荐使用可能更新滞后的Google Play商店版本。
• 推荐从其GitHub官方仓库或F-Droid平台获取最新版本。

  https://github.com/termux/termux-app/releases

  

基础环境初始化
进入Termux后，首先更新软件包列表并升级现有组件：

pkg update
pkg upgrade

Termux提供了便捷的虚拟键盘扩展，包含常用控制键，并支持多标签页切换，极大地优化了移动终端的操作体验。

接下来，安装后续步骤所必需的基础工具：

pkg install git
pkg install nodejs

在安装前，可通过 pkg search [工具名] 命令查询可用软件包。

通过以下命令验证安装是否成功：

git --version
node --version
npm --version

安装AI编程工具链

本次实践的核心是安装并配置AI代码助手Qwen Code的CLI版本。

前置准备：安装Python
由于Qwen Code CLI依赖Python环境，需要先行安装：

pkg install python
python --version

安装Qwen Code CLI与OpenSpec
我们选择通过npm进行安装。OpenSpec是一个用于规范AI代码生成的开源工具，它能帮助约束AI的行为，使其更贴合项目规范，这对于培养良好的工程实践至关重要。

npm install -g @openspec/cli @qwen-code/cli

验证安装：

openspec --help
qwen --help

实战：在手机端实现AI辅助编码闭环

我们以一个具体的微型项目为例，验证整个工作流程：创建一个Node.js CLI工具，用于统计输入文本的词频。

1. 初始化项目
首先创建项目目录并初始化Git仓库，版本控制是安全进行AI协作迭代的基础。

mkdir word-counter
cd word-counter
git init

使用OpenSpec初始化项目规范，并指定使用Qwen作为AI工具：

openspec init --tools qwen

2. 启动AI编码助手
启动Qwen Code CLI：

qwen

首次运行会引导你在浏览器中完成认证。认证成功后，即可在Termux终端内与AI进行交互式编程。

3. 定义需求并生成代码
向AI清晰描述我们的开发目标：

# 字计数器CLI
目标：
- Node.js CLI工具
- 输入：文本字符串
- 输出：按计数排序的词频
限制：
- 实施简单
- 无外部依赖关系

接着，使用OpenSpec指令让AI开始实现功能：

/openspec-apply add-word-count-cli

生成过程中，AI会请求文件操作权限，通过Termux的虚拟键盘进行确认即可。

4. 验证与测试
AI完成任务后，项目目录下会生成相应的代码文件。此时，我们可以直接运行这个新创建的Node.js脚本来测试功能。

node word-count.js "hello world,hello AI"

运行成功并输出正确的词频统计结果，标志着一次从需求描述、AI编码到本地测试的完整移动端AI编程闭环已经实现。