发现问题
用 Claude Code 工作时，AI 和终端之间有一道墙：AI 只能通过文字建议操作，看不到终端的实时状态。每次要切换窗口、手动粘贴命令、再把结果粘贴回去。效率低不说，更关键的是 AI 无法感知命令是否真的执行成功，也无法根据输出结果决定下一步。
产品判断
解法不是"让 AI 更聪明"，而是"给 AI 一双眼睛和一双手"——把终端本身通过 MCP 协议暴露给 AI。这样 AI 不只能建议命令，还能直接执行、读取结果、根据输出决定下一步。反向问题是安全性：暴露终端控制权，边界在哪？答案是全部绑定 127.0.0.1、不接受外部连接、Ed25519 签名验证 Agent 身份。
AI 做什么 / 我做什么
我设计了 MCP 接口规范（哪些终端状态需要暴露、粒度是什么、权限模型怎么划）、定义了安全边界（本地优先、零遥测）、决定了 4 个控制面的优先级（GUI/CLI/MCP/Web）。Claude Code 负责全部 Rust 实现、MCP server 协议层、多平台打包，以及 5 个 AI 编码 Agent 的一键安装流程。
最难的判断
要不要做"会话录制"。这个功能对 AI 协作意义大——可以回放 AI 在终端里做了什么、做审计。但实现成本不低。最终判断是做：因为这不只是调试工具，而是信任基础。你能看到 AI 的每一步，才敢放手让它操作。
上线与现状
2026 年 2 月开始，目前 GitHub 开源，4 平台可用。Unterm 是整套 doaipm 工作方式的基础设施——这个网站本身就是在 Unterm 里用 Claude Code 做出来的。你现在看到的每一行内容，都经过这条流水线。下一步是扩展更多 AI 工具的一键集成，以及 Agent 协作的审计日志完善。