Zev: 자연어로 터미널 명령을 빠르게 쿼리할 수 있는 CLI 도구

일반 소개

Zev 是一个简单易用的命令行界面（CLI）工具，帮助用户通过自然语言快速查询和生成终端命令。用户无需记住复杂的命令语法，只需用日常语言描述需求，Zev 就能生成对应的终端命令。基于 OpenAI API 或本地 Ollama 模型，Zev 支持多种操作场景，如文件管理、进程查看、网络检测和 Git 操作等。它的设计初衷是降低命令行使用的门槛，适合开发者和新手。用户需配置 OpenAI API 密钥或本地 Ollama 环境即可使用。Zev 的代码开源在 GitHub，允许用户自由贡献和定制。

기능 목록

通过自然语言生成终端命令，如“显示当前目录磁盘使用情况”。
支持多种操作场景，包括文件操作、进程管理、网络检查和 Git 命令。
集成 OpenAI API，提供智能命令生成。
支持本地 Ollama 模型，允许离线运行。
提供 API 密钥管理功能，方便用户更新设置。
开源代码，支持社区贡献和功能扩展。

도움말 사용

설치 프로세스

Zev 是一个 Python 开发的 CLI 工具，安装和配置过程简单。以下是详细步骤：

클론 창고
打开终端，运行以下命令克隆 Zev 的 GitHub 仓库：
```
git clone https://github.com/dtnewman/zev.git
```

복제가 완료되면 프로젝트 디렉토리로 이동합니다:

cd zev

종속성 설치
Zev 依赖 Python 3.6+ 环境。确保 Python 已安装，然后安装所需依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
依赖包括 OpenAI 的 Python 客户端库等，具体可在 requirements.txt 中查看。
OpenAI API 키 구성
首次运行 Zev 时，系统会提示输入 OpenAI API 密钥。用户需在 OpenAI 官网注册账户并创建密钥。运行以下命令启动配置：
```
python zev.py
```
按提示输入密钥，密钥会保存至本地配置文件。
如果需要更新密钥，运行：
```
zev --update-key
```
（可选）配置 Ollama 模型
如果希望本地运行 Zev，可安装 Ollama 并配置本地模型：
- 访问 Ollama 官网，下载并安装 Ollama。
- 启动 Ollama 服务并选择模型，例如：
```
ollama run llama3
```
- 在 Zev 配置中启用 Ollama 模式，运行：
```
zev --use-ollama
```
这将使 Zev 使用本地模型，适合无网络环境或注重隐私的用户。
运行 Zev
安装和配置完成后，运行以下命令启动 Zev：
```
python zev.py
```

주요 기능

Zev 的核心功能是通过自然语言生成终端命令。以下是具体操作方法：

查询终端命令
터미널에 다음을 입력합니다. zev 后跟自然语言描述。例如，查看所有运行的 Python 进程：
```
zev 'show all running python processes'
```
Zev 会返回类似 ps aux | grep python 的命令。用户可直接复制执行。

파일 작업
查找最近修改的文件，例如：

zev 'find all .py files modified in the last 24 hours'

输出命令可能为：

find . -type f -name "*.py" -mtime -1

系统信息查询
查看磁盘使用情况：
```
zev 'show disk usage for current directory'
```
输出命令如：
```
du -sh .
```
网络检查
测试网络连通性，例如：
```
zev 'check if google.com is reachable'
```
输出命令可能为：
```
ping -c 4 google.com
```
Git 操作
查看 Git 未提交的更改：
```
zev 'show uncommitted changes in git'
```
输出命令如：
```
git status
```

주요 기능 작동

本地 Ollama 模型支持
使用 Ollama 运行 Zev 可完全离线操作，保护数据隐私。配置完成后，Zev 会自动调用本地模型生成命令，无需联网。
예시:
```
zev --use-ollama 'list all files in current directory'
```
输出命令：
```
ls -la
```
API 密钥管理
用户可随时更新 OpenAI 密钥或切换模型。运行：
```
zev --update-key
```
按提示输入新密钥，配置即刻生效。

취급 시 주의사항

确保网络稳定以使用 OpenAI API。若使用 Ollama，需提前启动模型服务。
输入的自然语言描述尽量清晰具体，避免歧义。例如，“列出文件”可能生成 ls，而“列出所有隐藏文件”会生成 ls -a.
Zev 生成的命令仅供参考，建议在执行前检查命令是否符合预期。

고급 사용

自定义命令生成
用户可 fork Zev 的 GitHub 仓库，修改代码以支持特定场景。例如，添加自定义命令模板或支持其他 AI 模型。
일괄 작업
Zev 目前不支持批量命令生成，但用户可通过脚本调用 Zev。例如，编写 Shell 脚本循环调用 zev 命令，处理多个任务。

애플리케이션 시나리오

开发者调试环境
开发者在调试代码时需频繁使用终端命令，如查看进程或文件状态。Zev 允许用自然语言快速生成命令，节省时间。例如，输入“查找占用 8080 端口的进程”，Zev 会生成 lsof -i :8080.
新手学习命令行
命令行新手常因记不住复杂语法而感到挫败。Zev 通过自然语言输入降低学习门槛。例如，输入“显示当前文件夹所有文件大小”，Zev 会生成 ls -lh，帮助用户快速上手。
系统管理员日常维护
系统管理员需检查服务器状态或执行网络诊断。Zev 支持快速生成命令，如“检查磁盘空间”生成 df -h，提高工作效率。

QA

Zev 支持哪些操作系统？
Zev 支持 macOS、Linux 和 Windows（需安装 Python 环境）。部分命令可能因系统差异需手动调整。
是否必须使用 OpenAI API？
不必须。Zev 支持本地 Ollama 模型，适合离线使用或不想依赖云服务的用户。
코드 기여는 어떻게 하나요?
인터뷰 https://github.com/dtnewman/zev，fork 仓库，提交 pull request。详细贡献指南见仓库的 CONTRIBUTING.md.
Zev 生成的命令是否安全？
Zev 生成的命令基于用户输入和模型推理，建议执行前检查命令内容，避免潜在风险。