从两个场景说起

第一个场景：深夜 vibe coding，想换首歌。

往常的流程是：手从键盘移开，切到手机 App / 桌面App，刷一下推荐，三首都不对感觉，思路断了，算了随便放着。现在的流程是：在对话框里顺手发一句「帮我找几首适合深夜写代码的音乐」，AI 处理完，BGM 切了，附了一句推荐理由，你甚至没有离开编辑器。

第二个场景：用飞书办公了半天，想看看照片让眼睛放松下。

直接在飞书发一句「用我的红心歌单帮我生成一个照片墙」。于是出现下图。

这就是 ncm-cli 加上 OpenClaw 今天能做到的事。

“不知道听什么”一直是个痛点，直到OpenClaw 出现

如大家所知，OpenClaw 代表着 Agent 交互方式的一个转折点：AI 不再只是浏览器里的对话界面，它可以是你 IM 里随时响应的助手，在你的机器上执行真实的操作。

我们意识到，在这个背景下，音乐是一个非常适合验证这个范式的场景。

为什么？因为「不知道听什么」是我们日常遇到最典型的模糊意图之一——你不是想搜索某首具体的歌，你想要的是「适合现在这个状态的音乐」。这种模糊意图，正是 AI 擅长处理的，用传统搜索界面反而别扭。

而且音乐操作有一个天然的特点：输入和输出分离。你用手机发消息（输入），电脑放音乐（输出）。OpenClaw 的跨设备特性和这个场景完美契合。

我们是怎么思考工具形态的

确定这件事值得做之后，第一个问题是：做成什么形态？

App 不合适——要维护 UI，更新重，和 AI Agent 集成反而绕了一圈。插件或 SDK 依赖特定平台，换一个 Agent 就要重做。

我们选择了 CLI。

这个判断背后有一个很直接的逻辑：CLI 命令是 AI Agent 最天然的工具调用形式。一个ncm-cli play --song xxx的命令，对 Claude、OpenClaw 里的 AI、或者任何其他 Agent 框架来说，调用方式完全一样。CLI 本身不依赖任何 AI 框架，它就是一个能被任何东西调用的原子工具。

同时，CLI 也保留了「直接用」的可能性——人工输入命令、Shell 脚本集成、自动化流水线，都没问题。

基于这个形态，我们还设计了两个Skill去真正的融入到Agent中：

netease-music-cli—— 适合「我知道要听什么」的场景。搜歌、播放、控制队列、管理歌单，直来直去。

这个 Skill 有一个有意思的设计：我们没有在 Skill 定义里枚举所有命令，而是让 AI 自己通过--help去渐进式发现。

AI 拿到任务后，会先执行ncm-cli --help看顶层有什么，再根据需要钻进具体子命令查参数，最后再执行。整个过程和人第一次用一个新 CLI 工具的探索方式完全一样。

这个设计有两个好处：一是 Skill 定义本身不需要随命令的增减而更新；二是和后面将要介绍的动态命令系统形成了自然的协同——服务端新下发了一个命令，AI 下次就能通过--help发现并使用它，整条链路都不需要人工介入。

netease-music-assistant—— 适合「我不知道听什么」的场景。它会先读取你的红心歌曲，分析你的偏好（曲风、情绪、时间段习惯），然后制定多维度搜索策略，从歌单、专辑、单曲多个维度混合推荐，每条结果都附带个性化的推荐理由，还会自动去重（不重复推荐你已经收藏或近期推荐过的内容）。

两个 Skill 的分工很清晰：前者是执行层，后者是决策层。

我们做了什么

ncm-cli 支持三种使用方式：

命令设计：不是从按钮出发，从 AI“原子操作” 的视角出发

命令覆盖范围的选取，我们不是从「用户会点哪些按钮」出发，而是从「AI 完成一个音乐任务需要哪些原子操作」出发。

AI 处理一个请求，本质上是一个多步推理 + 执行的过程。以「帮我播放一首适合现在心情的歌」为例，AI 需要能做这些事：

围绕这个流程，我们把命令分成了几个层次：

另外有一个细节值得一提：所有命令默认输出 JSON，格式稳定，AI 可以直接解析，不需要做文本解析。

动态命令：让 CLI 保持「活」的

传统 CLI 有一个固有限制：命令是编译进代码的，新增一个功能，必须改代码、发版、等用户升级，整条链路很长。

ncm-cli 引入了一套动态命令系统，核心思想是：把命令的定义从代码里移到服务端。

传统 CLI的发版链路：

动态命令的更新流程：

CLI 启动时，会向服务端发送一次同步请求，告知「我本地已经缓存了哪些命令的哪个版本」。服务端只返回有变化的部分，CLI 用这些增量数据在本地重建命令树。

效果是：业务团队可以独立地添加、修改、下线命令，用户不需要升级客户端，下次启动就能用到新功能。CLI 从一个静态工具变成了一个持续生长的命令执行引擎。

播放形态

播放后端支持两种：

内置播放器（mpv）：跨平台，macOS/Linux/Windows 均可用。即使没有安装网易云音乐客户端，也能直接播起来。

网易云音乐桌面客户端：这个模式带来了一种不同的体验——AI 操控的不是一个独立的播放进程，而是你已经安装的那个 App 本身。技术上，ncm-cli 通过orpheus://URL Scheme 向客户端发送指令，客户端后台常驻进程监听并响应。App 没有运行时会自动启动。这意味着：你对 AI 说「帮我播放林俊杰的曹操专辑」，打开的是完整的网易云音乐界面——专辑封面、歌词、音质、红心、社交……全套 App 体验，只是控制方式从点击变成了自然语言。App 没有被取代，它获得了一个新的控制界面。

TUI 播放器是我们比较喜欢的功能之一——黑胶旋转动画、卡拉 OK 风格歌词同步、场景切换，在终端里有一种莫名的仪式感。

TUI 有一个值得一说的特性：它可以和 CLI 命令同时工作。TUI 跑着的时候，你仍然可以在另一个终端执行ncm-cli next、ncm-cli volume 80，TUI 界面会实时响应。这对 AI Agent 来说尤为自然——Agent 发出的命令和人在 TUI 里的操作是完全对等的。

怎么用

详细使用指南见：网易云音乐 CLI 使用指南

首先你需要安装ncm-cli:

npm install -g @music163/ncm-cli

前往 网易云音乐开放平台 完成入驻并获取 API 凭证，然后运行配置向导：

ncm-cli configure

接下来就可以使用了。有多种使用方式：

方式一：OpenClaw

详细教程见：OpenClaw ncm-cli 快速上手指南

安装 OpenClaw 并连接你的飞书等IM软件，然后安装我们提供的skill：https://github.com/NetEase/skills，之后你就可以从手机随时控制电脑上的音乐播放。

这种方式最适合日常使用：不需要打开终端，不需要记命令，用 IM 发消息就好。

一个有趣的例子：你在飞书发一句「用我的红心歌单帮我生成一个照片墙」。

这个请求看起来和音乐播放没什么关系，但它展示了 Agent 模式更大的想象空间——

ncm-cli 在这里不只是播放工具，而是音乐数据的结构化接口。Agent 拿到这些数据之后，可以做任何事——生成图片、写报告、分析偏好、发邮件，取决于你的想象力和 Agent 能调用的其他工具。

这是 CLI 作为 Agent 工具的核心价值：一个专注、稳定的数据和控制接口，Agent 决定怎么用它。

方式二：Claude Code Skills

npx skills add https://github.com/NetEase/skills

安装后，直接在 Claude Code 对话：

> 帮我推荐几首适合专注的纯音乐

> 播放我最近听的歌曲

> 下一首

> 把这首歌加到红心

方式三：直接 CLI

npm install -g @music/ncm-cli

ncm-cli configure   # 配置凭证

ncm-cli login       # 扫码登录

ncm-cli tui         # 启动 TUI 播放器

...

欢迎反馈

做这件事的初衷很简单：「合适的」音乐应该更容易「被找到」，而不是每次都要在推荐算法和自己的犹豫之间拉锯。AI Agent 提供了一个新的可能性——用自然语言表达当下的状态，让 AI 替你做决策。

ncm-cli 是我们探索这个方向的一个起点，还有很多没做好的地方。

几个问题想听听大家的想法：

你日常听歌的「痛点」是什么？是找歌难，还是管理歌单烦，还是别的？

如果 AI 能更主动地介入你的听歌体验（比如感知你的状态、主动推荐），你希望它怎么做，又不希望它怎么做？

如果你有技术背景，有没有想贡献的方向？

欢迎在评论区聊，也欢迎到 GitHub 提 issue。