本文提出了一种名为 Web-CLI 的新型应用架构，旨在将传统命令行工具、机器学习模型和 GPU 加速推理引擎等强大的计算能力，以零安装、可离线运行的浏览器应用形式交付，同时保持底层能力的完整性。其核心思想是将所有计算过程完全置于客户端执行，通过架构而非策略来提供可验证的隐私保障。作者定义了该模式的四个关键属性：保真度（能力不缩水）、渐进式披露（按需暴露复杂性）、离线优先（不依赖网络）以及零出站数据（数据不离开用户设备）。文章给出了四个跨领域的参考实现：基于 FFmpeg 的视频编辑器 ffmpeg-webCLI、基于 Transformers.js 的语音转录工具 whisper-webCLI、基于 WebLLM 的语言模型推理工具 chat-webCLI，以及用于 3D 打印的多材质文件分割工具 3mf-webCLI。这些实现证明了该模式可适用于确定性媒体处理、神经语音识别、LLM 推理和物理输出等不同场景。作者还观察到第三方工具独立复用的早期迹象，说明该模式具有超出参考实现的泛化能力。实验部分将主要实现与原生 FFmpeg 进行了性能和功能对比，并论证了渐进式披露能降低非技术用户的使用门槛。文章最后主张，对于处理敏感数据（如医疗、法律、新闻或个人数据）的应用，Web-CLI 应成为默认架构，因为数据本地性由此成为一项可独立验证的技术属性，而非政策承诺。