Zev：用自然语言快速查询终端命令的CLI工具

综合介绍

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。

功能列表

• 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。

使用帮助

安装流程

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：

1. 克隆仓库
   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

克隆完成后，进入项目目录：

cd zev

2. 安装依赖
   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。

3. 配置 OpenAI API 密钥
   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
   

4. （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。

5. 运行 Zev
   安装和配置完成后，运行以下命令启动 Zev：

   python zev.py
   

主要功能操作

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
  在终端输入 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。

• 文件操作
  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
  

特色功能操作

• 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。
  示例：

  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。

操作注意事项

• 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。

进阶使用

• 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。
• 批量操作
  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。

应用场景

1. 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。
2. 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。
3. 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

1. 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。
2. 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。
3. 如何贡献代码？
   访问 https://github.com/dtnewman/zev，fork 仓库，提交 pull request。详细贡献指南见仓库的 CONTRIBUTING.md。
4. 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。