# AIBash
AI 驱动的 Shell 命令生成工具
## 简介
AIBash 是一个智能命令行工具，能够根据自然语言描述生成对应的 Shell 命令。支持 OpenAI API 和本地 Ollama 模型。
**注意**: 命令行内的所有提示信息均为英文，以避免字符编码问题。文档提供中英文两种版本。
## 功能特性
- 🤖 **AI 命令生成**: 根据自然语言描述生成 Shell 命令
- 🔄 **交互式选择**: 支持执行、修改或放弃生成的命令
- 📝 **历史记录**: 保存命令执行历史和输出，提供上下文支持
- ⚙️ **灵活配置**: 支持多种配置选项（模型、密钥、系统信息等）
- 🌐 **多平台支持**: 支持 macOS、Windows、Linux
- 🔌 **多模型支持**: 支持 OpenAI API 和 Ollama 本地模型
- 🧠 **自动化任务**: 通过 `-a` 自动规划多步命令，逐步执行完成复杂任务
- 🪟 **新终端执行**: 通过 `-new` 在新的终端窗口中运行命令，保持当前窗口清爽
- 🌏 **双语界面**: 命令行提示支持英文/中文两种语言，可随时切换
## 安装
### 从源码安装
```bash
git clone https://github.com/W1412X/aibash.git
cd aibash
pip install -e .
```
### 使用 pip 安装
```bash
pip install aibash-wx
```
## 快速开始
### 1. 配置
首次使用前需要配置模型连接信息。配置文件位于 `~/.aibash/config.yaml`。
#### OpenAI API 配置示例
```yaml
model:
provider: openai
api_base: https://api.openai.com/v1
api_key: your-api-key-here
model_name: gpt-3.5-turbo
history:
enabled: true
max_records: 50
include_output: true
system_info: "Linux 5.15.0 (x86_64)"
use_default_prompt: true
```
#### Ollama 配置示例
```yaml
model:
provider: ollama
api_base: http://localhost:11434
api_key: "" # Ollama 不需要密钥
model_name: llama2
history:
enabled: true
max_records: 50
include_output: true
system_info: "Linux 5.15.0 (x86_64)"
use_default_prompt: true
```
### 2. 使用
```bash
# 基本用法
aibash -l "列出当前目录下的所有文件"
# 指定配置文件
aibash --config /path/to/config.yaml -l "查找包含test的文件"
# 自动模式示例（逐步完成任务并逐条确认）
aibash -a "查看当前项目依赖并生成 requirements.txt"
# 自动模式从文件读取任务描述
aibash -p /path/to/task_description.txt
# 在新的终端窗口中执行命令
aibash -new -l "运行当前目录下的测试用例"
# 项目分析模式（生成项目摘要后再执行）
aibash --analyze "梳理项目模块并输出重构建议"
# 查看帮助
aibash -h
# 初始化配置（首次使用）
aibash --init
# 查看命令历史
aibash --history
# 清空命令历史
aibash --clear-history
# 测试 AI 连接
aibash --test
```
- `-l, --lang QUERY`: 自然语言描述，用于生成 shell 命令
- `-a, --auto QUERY`: 自动模式，根据自然语言目标规划并执行多步操作（默认最多 30 步，不生成项目摘要）
- `--analyze QUERY`: 项目分析模式，在执行步骤前自动生成项目摘要，适合大型工程
- `-p, --plan-file PATH`: 指定文件作为自动模式的任务描述输入
- `--auto-approve-all`: 自动模式下自动批准所有动作（无确认）
- `--auto-approve-commands`: 自动模式下自动批准命令执行
- `--auto-approve-files`: 自动模式下自动批准文件读取
- `--auto-approve-web`: 自动模式下自动批准网络请求
- `--auto-max-steps N`: 自动模式下限制最多执行的步骤数量（默认 30）
- `--ui-language {en,zh}`: 临时切换界面语言（默认从配置读取，未设置时为英文）
- `--config PATH`: 指定配置文件路径（默认: ~/.aibash/config.yaml）
- `-new, --new-terminal`: 将命令在新的终端窗口中执行（未指定时默认在当前终端执行）
- `--init`: 交互式初始化配置文件
- `--history`: 查看命令执行历史
- `--clear-history`: 清空命令执行历史
- `--test`: 测试 AI 连接
- `-h, --help`: 显示帮助信息
- `-v, --version`: 显示版本信息
生成命令后，你可以选择：
- `[e]` 执行命令 - 直接执行生成的命令
- `[c]` 复制到剪贴板 - 将命令复制到剪贴板
- `[m]` 修改命令 - 修改命令后再执行
- `[s]` 跳过/放弃 - 不执行命令
- `[h]` 显示帮助 - 显示帮助信息
当命令执行失败时，AIBash 会自动根据最新历史记录和错误输出请求 AI 生成新的命令建议，连同一条中文提示一起展示，帮助你快速迭代。
### 自动模式（-a）
自动模式让 AIBash 充当一个“执行代理”，根据你的自然语言描述分步规划并完成任务：
- 模型每次只会规划一个动作（运行命令、读取文件、访问网络、向你提问或结束）
- 每个命令、文件读取或网络访问都会先询问你是否确认执行
- 执行结果会反馈给模型，帮助其决定下一步操作
- 适合需要多步协作的任务，如“拉取最新代码、安装依赖并运行测试”等
- 可使用 `--auto-approve-*` 参数细粒度控制哪些操作无需确认，并可通过 `--auto-max-steps` 限制最多执行的步骤数
- 如某一步执行失败，自动模式会向模型反馈错误详情，并自动重新规划新的命令或策略
- 自动模式默认不会生成项目摘要，专注于执行用户任务；如需对项目结构进行深入分析，请使用 `--analyze`
- 项目分析模式会先对目录下的关键文件进行摘要（支持缓存与并发），帮助模型快速理解项目结构，再继续执行计划；摘要缓存保存在项目下 `.aibash_cache/summary_cache.json`
- 自动模式和项目分析模式均支持从配置文件预设是否自动确认命令/读文件/访问网络，以及是否静默展示读取/目录类输出（`automation.allow_silence`，默认开启）
可以与 `-new` 搭配，在新的终端窗口中执行实际命令，确保自动模式界面保持整洁。
## 配置说明
### 模型配置
- `provider`: 模型提供商 (`openai` 或 `ollama`)
- `api_base`: API 基础 URL
- `api_key`: API 密钥（Ollama 可为空）
- `model_name`: 模型名称
### 历史记录配置
- `enabled`: 是否启用历史记录
- `max_records`: 最大记录数
- `include_output`: 是否包含命令输出
- `history_file`: 历史记录文件路径（自动设置）
### 其他配置
- `system_info`: 系统信息（用于生成更准确的命令）
- `custom_prompt`: 自定义 prompt 模板
- `use_default_prompt`: 是否使用默认 prompt
- `ui.language`: 界面语言（`en` 或 `zh`，默认 `en`）
- `automation`: 自动模式默认行为配置（如自动确认、最大步骤、项目摘要并发等）
```yaml
automation:
auto_confirm_all: false
auto_confirm_commands: false
auto_confirm_files: false
auto_confirm_web: false
max_steps: 30
allow_silence: true
enable_auto_summary: false
summary_workers: 4
ui:
enable_colors: true
single_key_mode: true
language: en
```
命令行中的 `--ui-language` 仅对当前会话生效，如需长期使用请在配置文件的 `ui.language` 中设置。
## 自定义 Prompt
你可以自定义 prompt 模板来更好地控制 AI 的行为。在配置文件中设置 `custom_prompt`，并使用以下占位符：
- `{system_info}`: 系统信息
- `{history_context}`: 历史上下文
- `{user_query}`: 用户查询
示例：
```yaml
custom_prompt: |
你是一个专业的命令行助手。
系统: {system_info}
{history_context}
用户需求: {user_query}
请生成对应的shell命令：
use_default_prompt: false
```
## 项目结构
```
aibash/
├── aibash/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── ai_client.py # AI 模型客户端
│ ├── history.py # 历史记录管理
│ ├── interactive.py # 交互式选择
│ ├── prompt.py # Prompt 管理
│ └── main.py # 主程序入口
├── setup.py
├── requirements.txt
└── README.md
```
## 开发
### 运行测试
```bash
python -m aibash.main -l "测试命令"
```
### 构建分发包
```bash
python setup.py sdist bdist_wheel
```
## 文档
- [中文文档](README.md) - 本文档
- [English Documentation](README_EN.md) - English version
## 许可证
MIT License
## 作者
github/W1412X
## 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
Raw data
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"description": "# AIBash\n\nAI \u9a71\u52a8\u7684 Shell \u547d\u4ee4\u751f\u6210\u5de5\u5177\n\n## \u7b80\u4ecb\n\nAIBash \u662f\u4e00\u4e2a\u667a\u80fd\u547d\u4ee4\u884c\u5de5\u5177\uff0c\u80fd\u591f\u6839\u636e\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u63cf\u8ff0\u751f\u6210\u5bf9\u5e94\u7684 Shell \u547d\u4ee4\u3002\u652f\u6301 OpenAI API \u548c\u672c\u5730 Ollama \u6a21\u578b\u3002\n\n**\u6ce8\u610f**: \u547d\u4ee4\u884c\u5185\u7684\u6240\u6709\u63d0\u793a\u4fe1\u606f\u5747\u4e3a\u82f1\u6587\uff0c\u4ee5\u907f\u514d\u5b57\u7b26\u7f16\u7801\u95ee\u9898\u3002\u6587\u6863\u63d0\u4f9b\u4e2d\u82f1\u6587\u4e24\u79cd\u7248\u672c\u3002\n\n## \u529f\u80fd\u7279\u6027\n\n- \ud83e\udd16 **AI \u547d\u4ee4\u751f\u6210**: \u6839\u636e\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u63cf\u8ff0\u751f\u6210 Shell \u547d\u4ee4\n- \ud83d\udd04 **\u4ea4\u4e92\u5f0f\u9009\u62e9**: \u652f\u6301\u6267\u884c\u3001\u4fee\u6539\u6216\u653e\u5f03\u751f\u6210\u7684\u547d\u4ee4\n- \ud83d\udcdd **\u5386\u53f2\u8bb0\u5f55**: \u4fdd\u5b58\u547d\u4ee4\u6267\u884c\u5386\u53f2\u548c\u8f93\u51fa\uff0c\u63d0\u4f9b\u4e0a\u4e0b\u6587\u652f\u6301\n- \u2699\ufe0f **\u7075\u6d3b\u914d\u7f6e**: \u652f\u6301\u591a\u79cd\u914d\u7f6e\u9009\u9879\uff08\u6a21\u578b\u3001\u5bc6\u94a5\u3001\u7cfb\u7edf\u4fe1\u606f\u7b49\uff09\n- \ud83c\udf10 **\u591a\u5e73\u53f0\u652f\u6301**: \u652f\u6301 macOS\u3001Windows\u3001Linux\n- \ud83d\udd0c **\u591a\u6a21\u578b\u652f\u6301**: \u652f\u6301 OpenAI API \u548c Ollama \u672c\u5730\u6a21\u578b\n- \ud83e\udde0 **\u81ea\u52a8\u5316\u4efb\u52a1**: \u901a\u8fc7 `-a` \u81ea\u52a8\u89c4\u5212\u591a\u6b65\u547d\u4ee4\uff0c\u9010\u6b65\u6267\u884c\u5b8c\u6210\u590d\u6742\u4efb\u52a1\n- \ud83e\ude9f **\u65b0\u7ec8\u7aef\u6267\u884c**: \u901a\u8fc7 `-new` \u5728\u65b0\u7684\u7ec8\u7aef\u7a97\u53e3\u4e2d\u8fd0\u884c\u547d\u4ee4\uff0c\u4fdd\u6301\u5f53\u524d\u7a97\u53e3\u6e05\u723d\n- \ud83c\udf0f **\u53cc\u8bed\u754c\u9762**: \u547d\u4ee4\u884c\u63d0\u793a\u652f\u6301\u82f1\u6587/\u4e2d\u6587\u4e24\u79cd\u8bed\u8a00\uff0c\u53ef\u968f\u65f6\u5207\u6362\n\n## \u5b89\u88c5\n\n### \u4ece\u6e90\u7801\u5b89\u88c5\n\n```bash\ngit clone https://github.com/W1412X/aibash.git\ncd aibash\npip install -e .\n```\n\n### \u4f7f\u7528 pip \u5b89\u88c5\n\n```bash\npip install aibash-wx\n```\n\n## \u5feb\u901f\u5f00\u59cb\n\n### 1. \u914d\u7f6e\n\n\u9996\u6b21\u4f7f\u7528\u524d\u9700\u8981\u914d\u7f6e\u6a21\u578b\u8fde\u63a5\u4fe1\u606f\u3002\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6\u4f4d\u4e8e `~/.aibash/config.yaml`\u3002\n\n#### OpenAI API \u914d\u7f6e\u793a\u4f8b\n\n```yaml\nmodel:\n provider: openai\n api_base: https://api.openai.com/v1\n api_key: your-api-key-here\n model_name: gpt-3.5-turbo\n\nhistory:\n enabled: true\n max_records: 50\n include_output: true\n\nsystem_info: \"Linux 5.15.0 (x86_64)\"\nuse_default_prompt: true\n```\n\n#### Ollama \u914d\u7f6e\u793a\u4f8b\n\n```yaml\nmodel:\n provider: ollama\n api_base: http://localhost:11434\n api_key: \"\" # Ollama \u4e0d\u9700\u8981\u5bc6\u94a5\n model_name: llama2\n\nhistory:\n enabled: true\n max_records: 50\n include_output: true\n\nsystem_info: \"Linux 5.15.0 (x86_64)\"\nuse_default_prompt: true\n```\n\n### 2. \u4f7f\u7528\n\n```bash\n# \u57fa\u672c\u7528\u6cd5\naibash -l \"\u5217\u51fa\u5f53\u524d\u76ee\u5f55\u4e0b\u7684\u6240\u6709\u6587\u4ef6\"\n\n# \u6307\u5b9a\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6\naibash --config /path/to/config.yaml -l \"\u67e5\u627e\u5305\u542btest\u7684\u6587\u4ef6\"\n\n# \u81ea\u52a8\u6a21\u5f0f\u793a\u4f8b\uff08\u9010\u6b65\u5b8c\u6210\u4efb\u52a1\u5e76\u9010\u6761\u786e\u8ba4\uff09\naibash -a \"\u67e5\u770b\u5f53\u524d\u9879\u76ee\u4f9d\u8d56\u5e76\u751f\u6210 requirements.txt\"\n\n# \u81ea\u52a8\u6a21\u5f0f\u4ece\u6587\u4ef6\u8bfb\u53d6\u4efb\u52a1\u63cf\u8ff0\naibash -p /path/to/task_description.txt\n\n# \u5728\u65b0\u7684\u7ec8\u7aef\u7a97\u53e3\u4e2d\u6267\u884c\u547d\u4ee4\naibash -new -l \"\u8fd0\u884c\u5f53\u524d\u76ee\u5f55\u4e0b\u7684\u6d4b\u8bd5\u7528\u4f8b\"\n\n# \u9879\u76ee\u5206\u6790\u6a21\u5f0f\uff08\u751f\u6210\u9879\u76ee\u6458\u8981\u540e\u518d\u6267\u884c\uff09\naibash --analyze \"\u68b3\u7406\u9879\u76ee\u6a21\u5757\u5e76\u8f93\u51fa\u91cd\u6784\u5efa\u8bae\"\n\n# \u67e5\u770b\u5e2e\u52a9\naibash -h\n\n# \u521d\u59cb\u5316\u914d\u7f6e\uff08\u9996\u6b21\u4f7f\u7528\uff09\naibash --init\n\n# \u67e5\u770b\u547d\u4ee4\u5386\u53f2\naibash --history\n\n# \u6e05\u7a7a\u547d\u4ee4\u5386\u53f2\naibash --clear-history\n\n# \u6d4b\u8bd5 AI \u8fde\u63a5\naibash --test\n```\n\n- `-l, --lang QUERY`: \u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u63cf\u8ff0\uff0c\u7528\u4e8e\u751f\u6210 shell \u547d\u4ee4\n- `-a, --auto QUERY`: \u81ea\u52a8\u6a21\u5f0f\uff0c\u6839\u636e\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u76ee\u6807\u89c4\u5212\u5e76\u6267\u884c\u591a\u6b65\u64cd\u4f5c\uff08\u9ed8\u8ba4\u6700\u591a 30 \u6b65\uff0c\u4e0d\u751f\u6210\u9879\u76ee\u6458\u8981\uff09\n- `--analyze QUERY`: 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