Shell-AI：基于LLM实现自然语言理解的CLI工具

一、前言

随着AI技术的普及，部分技术领域的门槛逐步降低，比如非科班出身，非技术专业，甚至从未涉足技术领域，完全不懂服务器部署和运维，如今可以依托AI大模型非常轻松的掌握和使用相关技术，来解决一些实际问题。

比如在不同的操作系统中总会避免不了需要接触和使用CLI命令行界面，许多任务都需要使用命令行界面进行操作。而对于非技术专业人员来说，在完全没有学习Linux或Shell脚本命令的情况下可能会非常困难，甚至在没基础的情况下现学也会遇到很多问题，止步不前。为了解决这个问题，我们今天介绍一个名为 Shell-AI 的小工具，它是一个轻量级的CLI实用程序，可以将自然语言理解的能力带入您的命令行。

Shell-AI 只需要简单的自然语言输入，就可以为您提供单行命令建议，并帮助您实现您的意图。整个工程代码不到200行，使用非常方便，尤其对于非技术专业人员来说，避免了学习很多Linux或者Shell脚本命令，直接可以使用自然语言进行操作，同时对于专业技术或者运维人员，也会极大的提高日常工作的效率。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Shell-AI工具，并探讨其在日常工作中的必要性。

二、Shell-AI 介绍

Shell-AI ( shai ) 是一个 CLI 实用程序，可为你的命令行带来自然语言理解的功能。只需用自然语言输入您想要执行的操作， shai 就会建议可实现您意图的单行命令。在幕后，Shell-AI 利用 LangChain 来实现 LLM 的使用，并以优秀的 InquirerPy 为基础构建交互式 CLI。

Shell-AI 具备以下特点：

自然语言输入：用简单的英语（或其他支持的语言）描述您想要做什么。
命令建议：获取可完成您要求的单行命令建议。
跨平台：适用于 Linux、macOS 和 Windows。
Azure 兼容性：Shell-AI 现在支持 Azure OpenAI 部署。

三、Shell-AI 安装

首先需要确保已成功安装了Python环境，为了避免依赖冲突，建议还是创建虚拟环境来安装Shell-AI，具体安装在前面的文章中有介绍过多次，然后直接使用 pip 从 PyPI 安装 Shell-AI：

pip install shell-ai

四、Shell-AI 使用

4.1、环境变量

OPENAI_API_KEY ：必填。将此环境变量设置为您的 OpenAI API 密钥。您可以在 OpenAI 官网上找到它。

4.2、可选变量

OPENAI_MODEL ：默认为 gpt-3.5-turbo 。如果需要，您可以将其设置为另一个 OpenAI 模型。
SHAI_SUGGESTION_COUNT ：默认为 3。您可以设置它来指定要生成的建议数量。
OPENAI_API_BASE ：默认为 https://api.openai.com/v1 。您可以将其设置为指定代理或服务模拟器。
OPENAI_ORGANIZATION ：OpenAI 组织 ID
OPENAI_PROXY ：OpenAI 代理
OPENAI_API_TYPE ：如果您使用的是 Azure 部署，则设置为“azure”。
AZURE_DEPLOYMENT_NAME ：您的 Azure 部署名称（如果使用 Azure，则为必需）。
AZURE_API_BASE ：您的 Azure API 库（如果使用 Azure，则为必需）。

4.3、配置文件

我们也可以将这些变量存储在 JSON 配置文件中：

对于 Linux/macOS：在 ~/.config/shell-ai/ 下创建一个名为 config.json 的文件，并使用 chmod 600 ~/.config/shell-ai/config.json 保护它。
对于 Windows：在 %APPDATA%\shell-ai\ 下创建一个名为 config.json 的文件

示例 config.json ：

{"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here","OPENAI_MODEL": "gpt-3.5-turbo-0613","SHAI_SUGGESTION_COUNT": "3","OPENAI_API_BASE":"your_open_ai_proxy_url"
}

应用程序将从该文件中读取（如果存在），并覆盖任何现有的环境变量。

设置这些配置后运行应用程序。

4.5、案例实战

安装完成后，就可以使用 shai 命令调用该实用程序。

五、总结

本文介绍了一个名为Shell-AI的小工具，它是一个轻量级的CLI实用程序，可以将自然语言理解的能力带入您的命令行。Shell-AI只需要简单的自然语言输入，就可以为您提供单行命令建议，并帮助您实现您的意图。整个工程代码不到200行，使用非常方便，尤其对于非技术专业人员来说，避免了学习很多Linux或者Shell脚本命令，直接可以使用自然语言进行操作。同时对于专业技术或者运维人员，也会极大地提高日常工作的效率。