一个帮助 Linux 初学者通过自然语言执行 Linux 命令的终端 AI 助手。
A terminal AI assistant that helps Linux beginners execute Linux commands using natural language.
- 🌐 双语支持: 支持中文和英文自然语言输入
- 🛡️ 安全执行: 在执行命令前进行确认，危险命令额外警告
- 📝 命令历史: 自动记录所有执行的命令
- 🔄 交互式支持: 支持需要用户输入的交互式命令（如
sudo su,nano等） - 🎨 友好界面: 彩色终端输出，清晰易读
- 🔧 可扩展: 支持自定义命令映射
- Python 3.6+
- Linux 操作系统（或 macOS）
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/zhaoxinyi02/CLI-AI.git
cd CLI-AI- 安装依赖（可选，用于彩色输出）：
pip install -r requirements.txt- 运行程序：
python3 cli_ai.py或者直接运行：
./cli_ai.py启动程序后，你可以用自然语言描述你想执行的操作：
CLI-AI> 查看当前目录
我将执行命令: pwd
是否继续？(y/n): y
执行成功:
/home/user
CLI-AI> 列出文件
我将执行命令: ls -la
是否继续？(y/n): y
执行成功:
total 48
drwxr-xr-x 2 user user 4096 Jan 4 10:00 .
...
CLI-AI> 创建文件夹 test
我将执行命令: mkdir test
是否继续？(y/n): y
执行成功
help或帮助: 显示帮助信息和常用命令示例history或历史: 查看命令执行历史config: 查看和管理配置（详见下方配置管理章节）exit或quit或退出: 退出程序
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 切换到管理员 / switch to administrator | sudo su |
| 查看当前目录 / show current directory | pwd |
| 列出文件 / list files | ls -la |
| 查看磁盘空间 / disk space | df -h |
| 查看内存使用 / memory usage | free -h |
| 查看系统信息 / system info | uname -a |
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 创建文件夹 test / create folder test | mkdir test |
| 删除文件 test.txt / remove file test.txt | rm test.txt |
| 删除文件夹 test / remove folder test | rm -r test |
| 查找文件 test.txt / find file test.txt | find . -name test.txt |
| 查看文件内容 test.txt / show file test.txt | cat test.txt |
| 编辑文件 test.txt / edit file test.txt | nano test.txt |
| 复制文件 a.txt b.txt / copy file a.txt b.txt | cp a.txt b.txt |
| 移动文件 a.txt b.txt / move file a.txt b.txt | mv a.txt b.txt |
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 查看进程 / show processes | ps aux |
| 系统监控 / monitor system | top |
| 查看进程树 / process tree | pstree |
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 查看网络 / show ip | ip addr |
| ping测试 / test network | ping -c 4 8.8.8.8 |
| 查看端口 / show ports | netstat -tuln |
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 更新软件 / update packages | sudo apt update |
| 升级软件 / upgrade packages | sudo apt upgrade |
| 安装软件 vim / install package vim | sudo apt install vim |
| 删除软件 vim / remove package vim | sudo apt remove vim |
| 自然语言 | Linux 命令 |
|---|---|
| 清屏 / clear screen | clear |
| 查看历史 / command history | history |
| 查看日期 / show date | date |
| 重启 / reboot | sudo reboot |
| 关机 / shutdown | sudo shutdown -h now |
- 执行前确认: 所有命令在执行前都需要用户确认
- 危险命令警告: 对可能造成数据丢失或系统损坏的命令进行额外警告
- 命令历史记录: 自动记录所有执行的命令到
command_history.txt - 取消选项: 用户可以随时取消命令执行
程序会检测以下危险模式并给予额外警告：
rm -rf /rm -rf *dd if=...of=/dev/mkfs.*chmod -R 777 /- 等等
CLI-AI/
├── README.md # 项目说明文档
├── ENHANCED_FEATURES.md # 增强功能详细文档 (v2.2.1-2.2.3)
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .env.example # 环境变量配置示例
├── cli_ai.py # 主程序入口
├── nlp_parser.py # 自然语言解析模块（规则匹配）
├── command_executor.py # 命令执行模块
├── command_mappings.py # 命令映射规则
├── config.py # 配置文件
├── ai_provider.py # AI 提供商抽象层 (v2.0)
├── ai_command_parser.py # AI 命令解析器 (v2.1, 增强 v2.2)
├── context_manager.py # 系统环境上下文管理器 (v2.2.1)
├── ai_error_analyzer.py # AI 错误分析器 (v2.2)
├── test_ai_provider.py # AI 集成测试
├── test_ai_command_parser.py # AI 命令解析器测试 (v2.1)
├── test_ai_error_analyzer.py # AI 错误分析器测试 (v2.2)
├── test_context_manager.py # 上下文管理器测试 (v2.2.1)
├── test_enhanced_parser.py # 增强功能测试 (v2.2.1-2.2.3)
├── demo_enhanced_features.py # 增强功能演示 (v2.2.1-2.2.3)
└── prompts/ # AI 提示词模板目录 (v2.1, 扩展 v2.2.3)
├── .gitkeep
├── command_generation.txt # 通用命令生成提示词
├── file_operations.txt # 文件操作场景提示词 (v2.2.3)
├── system_management.txt # 系统管理场景提示词 (v2.2.3)
├── network_operations.txt # 网络操作场景提示词 (v2.2.3)
└── text_processing.txt # 文本处理场景提示词 (v2.2.3)
你可以在 config.py 中修改配置：
基础配置：
HISTORY_FILE: 命令历史文件路径ENABLE_HISTORY: 是否启用命令历史记录MAX_HISTORY_ENTRIES: 最大历史记录条数DANGEROUS_PATTERNS: 危险命令模式列表
AI 功能配置 (v2.2)：
USE_AI_PARSING: 启用 AI 智能命令解析（默认：True）AI_ERROR_ANALYSIS: 启用 AI 错误分析（默认：True）AUTO_CONTINUE_MODE: 启用自动建议模式（默认：False）
CLI-AI v2.3 新增了 config 命令，可以直接从终端查看和编辑配置文件。
# 显示当前配置
config
# 显示配置（包含完整的敏感信息）
config show --secrets
# 初始化配置文件（从 .env.example 创建 .env）
config init
# 设置配置项
config set AI_PROVIDER openai
config set OPENAI_API_KEY sk-your-key-here
# 使用编辑器编辑配置文件
config edit
# 显示配置命令帮助
config help在 CLI-AI 中使用配置命令：
CLI-AI> config init
✓ 已创建配置文件: .env
CLI-AI> config set AI_PROVIDER openai
✓ 已更新配置: AI_PROVIDER=openai
CLI-AI> config set OPENAI_API_KEY sk-xxx...
✓ 已更新配置: OPENAI_API_KEY=sk-xxx...
CLI-AI> config show
当前配置:
==================================================
AI_PROVIDER: openai
OPENAI_API_KEY: sk-x****xxx...
OPENAI_BASE_URL: https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL: gpt-4
==================================================
- 敏感信息保护: 默认情况下，API 密钥等敏感信息会被部分隐藏
- 完整显示: 使用
config show --secrets查看完整信息 - 文件权限: 建议将 .env 文件权限设置为 600（仅所有者可读写）
chmod 600 .envCLI-AI v2.0 支持使用真实的 AI 模型进行智能命令识别。
-
复制
.env.example为.env：cp .env.example .env
-
编辑
.env文件，填入你的 API 密钥：- 使用 OpenAI：设置
AI_PROVIDER=openai和OPENAI_API_KEY - 使用 DeepSeek：设置
AI_PROVIDER=deepseek和DEEPSEEK_API_KEY
- 使用 OpenAI：设置
-
安装依赖：
pip install -r requirements.txt
-
测试 AI 集成：
python test_ai_provider.py
- OpenAI：GPT-4, GPT-3.5-turbo 等
- DeepSeek：deepseek-chat, deepseek-coder 等
CLI-AI v2.3 支持通过代理服务器访问 AI API，支持 HTTP 和 SOCKS5 代理。
在 .env 文件中添加代理配置：
# HTTP 代理
HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080
# SOCKS5 代理
HTTP_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080
HTTPS_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080
# 带认证的代理
HTTP_PROXY=http://username:password@proxy.example.com:8080
HTTPS_PROXY=http://username:password@proxy.example.com:8080如果使用 SOCKS5 代理，需要安装额外依赖：
pip install httpx[socks]如果没有安装此依赖，程序会显示警告并自动禁用 SOCKS5 代理。
代理配置也可以通过系统环境变量设置：
export HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080
python3 cli_ai.py如果代理配置无效，程序会：
- 显示警告信息
- 说明支持的代理格式
- 继续运行但不使用代理
支持的代理格式：
http://...https://...socks5://...socks5h://...（DNS 解析通过代理）
CLI-AI v2.1 引入了智能命令解析模块，能够将自然语言直接转换为 Linux 命令。
- 智能解析：使用 AI 模型理解自然语言并生成准确的命令
- 双语支持：支持中文和英文输入
- 命令清洗：自动去除 AI 返回的代码块标记和解释文字
- 单轮对话：每次调用独立处理，专注于命令生成
- 错误处理：完善的输入验证和错误处理机制
from ai_command_parser import AICommandParser
# 创建解析器
parser = AICommandParser()
# 中文输入
command = parser.parse_command("列出所有文件")
print(command) # 输出: ls -la
# 英文输入
command = parser.parse_command("show disk usage")
print(command) # 输出: df -h运行测试文件验证功能：
# 测试 AI 命令解析
python test_ai_command_parser.py测试包括：
- 命令清洗功能测试（不需要 API）
- 解析器初始化测试（不需要 API）
- 真实 API 调用测试（需要配置 .env）
prompts/
├── .gitkeep
└── command_generation.txt # AI 提示词模板
ai_command_parser.py # AI 命令解析器
test_ai_command_parser.py # 测试文件
CLI-AI v2.2 默认启用 AI 智能命令解析，可以理解更复杂的自然语言输入。
配置方式：
- 在
config.py中设置USE_AI_PARSING = True（默认启用） - 需要配置
.env文件中的 API 密钥
功能特点：
- 🧠 智能理解：使用 AI 模型深度理解自然语言意图
- 🌐 更强的语言支持：支持各种表达方式和复杂描述
- 🔄 自动降级：如果 AI 不可用，自动切换到规则匹配模式
- ⚡ 实时解析：每次输入独立处理，响应迅速
当命令执行失败时，AI 会自动分析错误原因并提供解决方案。
配置方式：
- 在
config.py中设置AI_ERROR_ANALYSIS = True（默认启用）
功能特点：
- 🔍 智能诊断：AI 分析错误输出，识别问题根源
- 💡 解决建议：提供具体的修复步骤
- 🔧 替代命令：自动生成修复命令，用户确认后执行
- 🛡️ 安全降级：AI 不可用时使用基础模式识别常见错误
使用示例：
CLI-AI> cat /root/secret.txt
我将执行命令: cat /root/secret.txt
是否继续？(y/n): y
执行失败:
cat: /root/secret.txt: Permission denied
返回码: 1
🔍 分析错误...
原因: 权限不足
建议: 尝试使用 sudo 运行命令
建议的替代命令: sudo cat /root/secret.txt
是否执行建议的命令？(y/n):
命令执行成功后，AI 可以建议下一步的合理操作。
配置方式：
- 在
config.py中设置AUTO_CONTINUE_MODE = True（默认关闭）
功能特点：
- 🤖 智能预测：根据当前操作预测下一步需求
- 🔄 工作流延续：自然衔接多个相关操作
- 👤 用户控制：所有建议都需要用户确认
- 💭 情境感知：基于命令输出和执行结果做出判断
使用示例：
CLI-AI> 创建文件夹 myproject
我将执行命令: mkdir myproject
是否继续？(y/n): y
执行成功
💡 建议: 进入刚创建的目录
是否执行？(y/n): y
我将执行命令: cd myproject
...
在 config.py 中可配置的 AI 功能参数：
# AI 智能解析（推荐启用）
USE_AI_PARSING = True # 使用 AI 解析自然语言
# AI 错误分析（推荐启用）
AI_ERROR_ANALYSIS = True # 使用 AI 分析错误并提供建议
# 自动建议模式（可选）
AUTO_CONTINUE_MODE = False # AI 建议下一步操作# 测试 AI 命令解析器
python test_ai_command_parser.py
# 测试 AI 错误分析器
python test_ai_error_analyzer.py
# 测试完整的 AI 集成
python test_ai_provider.py你可以在 command_mappings.py 中添加自己的命令映射：
COMMAND_MAPPINGS = {
"我的自定义命令": "linux command",
# ... 更多映射
}CLI-AI 现在可以感知系统环境，并利用上下文信息提供更精准的命令建议。
功能特点：
- 🖥️ 自动收集系统信息（工作目录、用户名、操作系统、架构）
- 🔄 智能上下文缓存和刷新机制
- 📊 提供多种格式的上下文信息输出
使用示例：
from context_manager import ContextManager
manager = ContextManager()
context = manager.get_context()
print(f"当前用户: {context['username']}")
print(f"工作目录: {context['current_directory']}")AI 命令解析器现在能够智能提取和验证参数。
功能特点：
- 🔍 从自然语言中提取文件名、路径、数字、选项
- ✅ 验证文件和路径是否存在
- 🛠️ 自动补全路径（相对路径转绝对路径）
- 🏠 支持
~路径扩展
使用示例：
from ai_command_parser import AICommandParser
parser = AICommandParser()
# 提取参数
params = parser.extract_parameters("复制文件 test.txt 到 backup.txt")
print(params['files']) # ['test.txt', 'backup.txt']
# 路径补全
path = parser.autocomplete_path("~/documents")
print(path) # /home/user/documents
# 参数验证
is_valid, warnings = parser.validate_parameters("cat test.txt")系统会根据用户意图自动选择最合适的 Prompt 模板。
支持的场景：
- 📁 文件操作: 创建、删除、复制、移动文件
- ⚙️ 系统管理: 进程、用户、组管理
- 🌐 网络操作: 下载、上传、网络诊断
- 📝 文本处理: 查看、编辑、搜索文本
功能特点：
- 🤖 智能场景检测，自动选择最佳 Prompt
- 🎯 针对不同场景优化的提示词模板
- 📈 提高命令生成的准确性和相关性
使用示例：
from ai_command_parser import AICommandParser
parser = AICommandParser()
# 自动检测场景
info = parser.get_scenario_info("创建文件夹 test")
print(info['scenario']) # 'file_operations'
print(info['prompt_file']) # 'prompts/file_operations.txt'测试和演示：
# 测试上下文管理器
python test_context_manager.py
# 测试增强功能
python test_enhanced_parser.py
# 运行功能演示
python demo_enhanced_features.py更多详细信息，请参阅 ENHANCED_FEATURES.md。
Q: 为什么有些命令执行后没有输出？
A: 某些交互式命令（如 sudo su, nano）会直接在终端中运行，不会显示在程序输出中。
Q: 如何查看命令历史？
A: 在程序中输入 history 或 历史，或直接查看 command_history.txt 文件。
Q: 程序不理解我的命令怎么办？
A: 输入 help 查看支持的命令示例，或者在 command_mappings.py 中添加自定义映射。
Q: 如何贡献新的命令映射？
A: 欢迎提交 Pull Request 添加新的命令映射到 command_mappings.py！
问题: 程序提示 ".env 文件未找到"
解决方案：
# 方案 1: 使用 config 命令初始化（推荐）
python3 cli_ai.py
# 在程序中输入: config init
# 方案 2: 手动复制示例文件
cp .env.example .env
# 然后编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥问题: "API 密钥未配置"
解决方案：
# 方案 1: 使用 config 命令设置
# 在 CLI-AI 中运行:
config set AI_PROVIDER openai
config set OPENAI_API_KEY sk-your-key-here
# 方案 2: 直接编辑 .env 文件
nano .env
# 添加或修改:
# AI_PROVIDER=openai
# OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here问题: 修改了 .env 但没有生效
解决方案：
- 重启 CLI-AI 程序
- 确保 .env 文件在当前工作目录
- 检查环境变量格式是否正确（没有多余空格）
问题: "代理 URL 格式无效"
解决方案：
# 正确的代理格式示例
HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
HTTPS_PROXY=https://proxy.example.com:8080
HTTP_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080
# 错误的格式
HTTP_PROXY=proxy.example.com:8080 # 缺少协议
HTTP_PROXY=ftp://proxy.com:8080 # 不支持的协议问题: "SOCKS5 代理需要安装额外依赖"
解决方案：
pip install httpx[socks]
# 或者改用 HTTP 代理问题: 代理连接超时或失败
排查步骤：
- 检查代理服务器是否正常运行
- 验证代理地址和端口是否正确
- 如果代理需要认证，确保在 URL 中包含用户名和密码
- 尝试在浏览器中使用相同的代理设置
- 临时禁用代理测试是否是代理问题
问题: AI 命令解析初始化失败
可能原因和解决方案：
- API 密钥未配置: 使用
config命令设置 API 密钥 - 网络问题: 检查网络连接，如在中国大陆可能需要配置代理
- API 额度用尽: 检查你的 API 账户额度
- API 密钥无效: 验证 API 密钥是否正确
程序会自动降级到规则匹配模式，不影响基础功能。
问题: "AI 调用失败"
解决方案：
# 1. 检查配置
config show
# 2. 验证网络连接
ping api.openai.com
# 或
ping api.deepseek.com
# 3. 检查代理设置（如果使用）
echo $HTTP_PROXY
echo $HTTPS_PROXY
# 4. 查看详细错误信息
# 程序会显示具体的错误原因问题: "Permission denied" 执行命令
解决方案：
- 某些命令需要管理员权限，使用
sudo前缀 - 或者在 CLI-AI 中输入 "切换到管理员" 进入 sudo 模式
问题: 无法编辑 .env 文件
解决方案：
# 检查文件权限
ls -l .env
# 修改文件权限（如果需要）
chmod 600 .env
# 或使用 sudo 编辑
sudo nano .env如果以上方法都无法解决问题：
- 查看日志: 程序会输出详细的错误信息
- 检查依赖:
pip list | grep -E "openai|httpx|python-dotenv" - 提交 Issue: 在 GitHub 上提交问题，包含：
- 错误信息的完整输出
- 使用的操作系统和 Python 版本
- .env 配置（隐藏敏感信息）
- 复现步骤
- 本工具仅用于学习和辅助目的
- 请谨慎执行任何命令，特别是涉及系统文件的命令
- 建议在测试环境中先熟悉程序功能
- 对于生产环境，请确保理解每个命令的作用
MIT License
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
zhaoxinyi02
- ✨ 新增系统环境上下文感知功能 (
context_manager.py)- 自动收集工作目录、用户名、操作系统、系统架构
- 提供多种格式的上下文信息输出
- 🔍 增强 AI 命令解析器的参数提取与验证功能
- 智能提取文件名、路径、数字、选项参数
- 验证文件和路径是否存在
- 支持路径自动补全（相对路径转绝对路径）
- 🎯 新增场景化 Prompt 优化
- 创建 4 个场景专用提示词模板（文件操作、系统管理、网络操作、文本处理）
- 实现智能场景检测和自动 Prompt 选择
- 🧪 添加完整测试套件
test_context_manager.py- 上下文管理器测试（10个测试）test_enhanced_parser.py- 增强功能测试（28个测试）
- 📚 新增详细文档
ENHANCED_FEATURES.md - 🎨 创建功能演示脚本
demo_enhanced_features.py
- ✨ 集成 AI 智能命令解析到主程序流程
- 🔍 新增 AI 错误分析功能 (
ai_error_analyzer.py) - 💡 新增智能命令建议功能（自动建议下一步操作）
- ⚙️ 新增配置选项：
USE_AI_PARSING、AI_ERROR_ANALYSIS、AUTO_CONTINUE_MODE - 🧪 添加错误分析器测试套件 (
test_ai_error_analyzer.py) - 🛡️ AI 模块初始化失败时自动降级到规则匹配模式
- 📚 完善 AI 功能文档和配置说明
- ✨ 新增 AI 命令解析器模块 (
ai_command_parser.py) - ✨ 实现自然语言到 Linux 命令的智能转换
- 📝 创建提示词模板系统 (
prompts/command_generation.txt) - 🧪 添加命令解析器测试套件 (
test_ai_command_parser.py) - 🛡️ 实现命令清洗和格式验证功能
- 📚 更新文档，添加 AI 命令解析器使用说明
- 集成 AI 模型支持 (OpenAI, DeepSeek)
- 添加 AI 提供商抽象层
- 支持通过环境变量配置 AI 模型
- 初始版本发布
- 支持中英文自然语言输入
- 实现基础命令映射和执行
- 添加安全检查和命令历史