docs: 重构 README.md，整合所有说明文档
- 将分散的说明文件整合到 README.md 中 - 使用中文编写完整的项目文档 - 包含安装、配置、使用、开发、升级、Git 工作流等所有内容 - 删除重复的单独文档文件 - 提供完整的故障排除和贡献指南 - 统一文档结构，提升用户体验
This commit is contained in:
246
Git工作流程.md
246
Git工作流程.md
@ -1,246 +0,0 @@
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# Git 工作流程说明
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## 🎯 仓库信息
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- **Gitea 地址**: https://gitea.nosuchip.de
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- **仓库 URL**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell
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- **用户名**: zack
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- **仓库名**: ai-shell
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## 📋 当前状态
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✅ **已完成**:
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- 初始化 Git 仓库
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- 配置 .gitignore 文件
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- 创建远程仓库 (通过 API)
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- 推送初始代码到 main 分支
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- 设置上游分支跟踪
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## 🔧 基本 Git 操作
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### 1. 查看状态
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```bash
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git status # 查看工作区状态
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git log --oneline # 查看提交历史
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git remote -v # 查看远程仓库
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```
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### 2. 日常开发流程
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```bash
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# 1. 修改代码
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vim ai_shell/main.py
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# 2. 查看更改
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git diff
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# 3. 添加更改
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git add . # 添加所有更改
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git add ai_shell/main.py # 添加特定文件
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# 4. 提交更改
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git commit -m "feat: add new feature"
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# 5. 推送到远程
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git push # 推送到当前分支
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git push origin main # 明确推送到 main 分支
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```
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### 3. 版本发布流程
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```bash
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# 1. 更新版本号
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python scripts/bump_version.py patch # 0.1.0 -> 0.1.1
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python scripts/bump_version.py minor # 0.1.0 -> 0.2.0
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python scripts/bump_version.py major # 0.1.0 -> 1.0.0
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# 2. 提交版本更新
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git add ai_shell/__init__.py pyproject.toml
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git commit -m "bump: version to v0.1.1"
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# 3. 创建标签
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git tag -a v0.1.1 -m "Release version 0.1.1"
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# 4. 推送代码和标签
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git push
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git push --tags
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```
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## 🌿 分支管理
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### 创建功能分支
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```bash
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# 创建并切换到新分支
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git checkout -b feature/new-command-parser
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# 开发完成后合并
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git checkout main
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git merge feature/new-command-parser
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# 删除功能分支
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git branch -d feature/new-command-parser
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```
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### 创建发布分支
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```bash
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# 创建发布分支
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git checkout -b release/v0.2.0
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# 在发布分支上进行最后的调整
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# 完成后合并到 main
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git checkout main
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git merge release/v0.2.0
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git tag -a v0.2.0 -m "Release version 0.2.0"
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```
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## 🔄 同步和更新
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### 从远程拉取更新
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```bash
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git pull # 拉取并合并
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git fetch # 仅拉取，不合并
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git pull --rebase # 使用 rebase 方式拉取
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```
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### 解决冲突
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```bash
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# 如果出现冲突
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git status # 查看冲突文件
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# 手动编辑冲突文件
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git add . # 标记冲突已解决
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git commit # 完成合并
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```
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## 📝 提交信息规范
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使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范：
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```bash
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# 功能添加
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git commit -m "feat: add configuration validation"
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# Bug 修复
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git commit -m "fix: resolve cache directory issue"
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# 文档更新
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git commit -m "docs: update installation guide"
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# 代码重构
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git commit -m "refactor: improve config loading logic"
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# 性能优化
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git commit -m "perf: optimize command generation speed"
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# 测试相关
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git commit -m "test: add unit tests for config module"
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# 构建相关
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git commit -m "build: update dependencies"
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# CI/CD 相关
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git commit -m "ci: add automated testing workflow"
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## 🛡️ 安全配置
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### 1. 凭据管理
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```bash
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# 查看当前远程 URL（包含凭据）
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git remote get-url origin
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# 如果需要更改凭据
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git remote set-url origin https://new_username:new_password@gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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```
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### 2. 敏感文件保护
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- ✅ `.env` 文件已在 `.gitignore` 中排除
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- ✅ 构建产物 (`dist/`, `build/`) 已排除
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- ✅ 缓存文件已排除
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### 3. 检查敏感信息
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```bash
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# 检查是否意外提交了敏感文件
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git log --name-only | grep -E "\.(env|key|pem)$"
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# 如果意外提交了敏感文件，需要从历史中移除
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git filter-branch --force --index-filter \
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'git rm --cached --ignore-unmatch .env' \
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--prune-empty --tag-name-filter cat -- --all
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```
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## 🚀 自动化工作流
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### 1. 快速升级和推送
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创建脚本 `scripts/release.sh`:
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```bash
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#!/bin/bash
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# 快速发布脚本
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VERSION_TYPE=${1:-patch}
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echo "🔄 升级版本 ($VERSION_TYPE)..."
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python scripts/bump_version.py $VERSION_TYPE
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echo "📦 重新构建..."
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uv build
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echo "🔧 重新安装..."
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uv tool install . --force
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echo "📝 提交更改..."
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git add .
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git commit -m "bump: version to $(grep '__version__' ai_shell/__init__.py | cut -d'"' -f2)"
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echo "🚀 推送到远程..."
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git push
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echo "✅ 发布完成！"
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```
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### 2. 使用方法
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```bash
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chmod +x scripts/release.sh
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# 发布补丁版本
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./scripts/release.sh patch
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# 发布次版本
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./scripts/release.sh minor
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# 发布主版本
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./scripts/release.sh major
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```
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## 🔍 常用命令速查
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```bash
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# 状态查看
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git status # 工作区状态
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git log --oneline -10 # 最近10次提交
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git diff # 查看未暂存的更改
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git diff --cached # 查看已暂存的更改
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# 分支操作
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git branch # 查看本地分支
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git branch -r # 查看远程分支
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git branch -a # 查看所有分支
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# 远程操作
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git remote -v # 查看远程仓库
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git fetch --all # 拉取所有远程分支
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git push --all # 推送所有分支
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# 标签操作
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git tag # 查看所有标签
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git tag -l "v*" # 查看版本标签
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git push --tags # 推送所有标签
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# 撤销操作
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git checkout -- file.txt # 撤销文件更改
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git reset HEAD file.txt # 取消暂存
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git reset --hard HEAD~1 # 撤销最后一次提交
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```
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🎉 **仓库地址**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell
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现在您可以在浏览器中访问仓库，查看代码和文档！
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831
README.md
831
README.md
@ -1,42 +1,827 @@
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# AI Shell
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# AI Shell
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||||||
AI-powered shell command generator using DeepSeek V3 model via OpenAI-compatible API.
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🤖 **基于 DeepSeek V3 的 AI 智能 Shell 命令生成器**
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## Features
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将自然语言描述转换为可执行的 shell 命令，支持中英文输入，带有交互式执行确认功能。
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- Generate shell commands from natural language descriptions
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[](https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/releases)
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- Interactive execution confirmation (Enter to execute, n to cancel)
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[](https://python.org)
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- Supports multiple languages for prompts and responses
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[](LICENSE)
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- Uses DeepSeek V3 model for high-quality command generation
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- User-friendly interface with default execution on Enter
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## Usage
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## ✨ 主要特性
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- 🧠 **AI 驱动**: 使用 DeepSeek V3 进行智能命令生成
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- 🌐 **双语支持**: 支持中文和英文描述
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- 🛡️ **安全执行**: 执行前交互式确认
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- ⚙️ **灵活配置**: 支持环境变量和 .env 文件配置
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- 📦 **简易安装**: 通过 `uv tool install` 全局安装
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- 🔄 **自动升级**: 内置版本管理和升级工具
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- 🚀 **快速设置**: 预配置国内镜像源，下载更快
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## 🚀 快速开始
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### 安装
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```bash
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```bash
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uv run python ai.py "your command description here"
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# 克隆仓库
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git clone https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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cd ai-shell
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# 配置 API 设置
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cp .env.example .env
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vim .env # 填入您的 API 配置
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# 全局安装
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uv tool install .
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```
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```
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## Setup
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### 基本使用
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1. Install dependencies:
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```bash
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# 英文示例
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ai "list files"
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ai "show disk usage"
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ai "find Python files"
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ai "create a backup of config.txt"
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# 中文示例
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ai "显示当前目录"
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ai "查找包含 python 的文件"
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ai "删除临时文件"
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ai "压缩文件夹"
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# 查看配置
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ai --config
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# 显示版本
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ai --version
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## 📋 目录
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- [安装说明](#-安装说明)
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- [配置管理](#-配置管理)
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- [使用示例](#-使用示例)
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- [开发指南](#-开发指南)
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- [升级维护](#-升级维护)
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- [Git 工作流](#-git-工作流)
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- [故障排除](#-故障排除)
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|
- [贡献指南](#-贡献指南)
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## 📦 安装说明
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### 系统要求
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- **Python 3.12+**
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- **UV 包管理器** ([安装指南](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/))
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### 方法一：从源码安装（推荐）
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```bash
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# 1. 克隆仓库
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git clone https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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cd ai-shell
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# 2. 配置 API 设置
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cp .env.example .env
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vim .env # 填入您的 API 配置
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# 3. 全局安装
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uv tool install .
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# 4. 验证安装
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ai --version
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ai --config
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```
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### 方法二：快速安装
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```bash
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# 直接从仓库安装
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uv tool install git+https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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# 安装后配置
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mkdir -p ~/.ai-shell
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echo 'AI_SHELL_API_KEY=your_api_key' > ~/.ai-shell/.env
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echo 'AI_SHELL_BASE_URL=your_api_url' >> ~/.ai-shell/.env
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echo 'AI_SHELL_MODEL=your_model' >> ~/.ai-shell/.env
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```
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### 验证安装
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```bash
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# 检查 ai 命令是否可用
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which ai
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# 测试基本功能
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ai --version
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ai --config
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ai "echo hello world"
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```
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### 卸载
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```bash
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uv tool uninstall ai-shell
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```
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## ⚙️ 配置管理
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### 配置文件结构
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```
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ai-shell/
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├── .env # 实际配置文件（已在 .gitignore 中排除）
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├── .env.example # 配置模板文件（会被提交到代码库）
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└── ai_shell/config.py # 配置加载逻辑
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```
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### 配置项说明
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| 配置项 | 环境变量 | 说明 | 默认值 |
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|--------|----------|------|--------|
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| API Key | `AI_SHELL_API_KEY` | API 密钥（必填） | 无 |
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| Base URL | `AI_SHELL_BASE_URL` | API 基础 URL | `https://api.openai.com/v1/` |
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| Model | `AI_SHELL_MODEL` | 模型名称 | `gpt-3.5-turbo` |
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| Timeout | `AI_SHELL_TIMEOUT` | 请求超时时间（秒） | `30` |
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| Max Retries | `AI_SHELL_MAX_RETRIES` | 最大重试次数 | `3` |
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### 配置方法
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#### 方法一：使用 .env 文件（推荐）
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```bash
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# 复制配置模板
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cp .env.example .env
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# 编辑配置文件
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vim .env
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```
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`.env` 文件内容示例：
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```bash
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# AI Shell 配置文件
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AI_SHELL_API_KEY=f8370a60-fe0a-455f-9167-411d476123d2
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|
AI_SHELL_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
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|
AI_SHELL_MODEL=deepseek-v3-250324
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|
# 可选配置
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AI_SHELL_TIMEOUT=30
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AI_SHELL_MAX_RETRIES=3
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```
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|
#### 方法二：使用环境变量
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```bash
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# 临时设置
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export AI_SHELL_API_KEY="your_api_key"
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export AI_SHELL_BASE_URL="your_api_url"
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export AI_SHELL_MODEL="your_model"
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# 永久设置（添加到 shell 配置文件）
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echo 'export AI_SHELL_API_KEY="your_api_key"' >> ~/.zshrc
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|
echo 'export AI_SHELL_BASE_URL="your_api_url"' >> ~/.zshrc
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||||||
|
echo 'export AI_SHELL_MODEL="your_model"' >> ~/.zshrc
|
||||||
|
```
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||||||
|
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||||||
|
### 配置优先级
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配置系统按以下优先级加载配置：
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1. **环境变量**（最高优先级）
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2. **当前目录的 .env 文件**
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|
3. **包目录的 .env 文件**
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||||||
|
4. **~/.ai-shell/.env 文件**
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||||||
|
5. **默认值**（最低优先级）
|
||||||
|
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|
### 查看当前配置
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|
```bash
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|
ai --config
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|
```
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|
输出示例：
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```
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AI Shell Configuration:
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Model: deepseek-v3-250324
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Base URL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
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API Key: f8370a60...123d2
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Timeout: 30s
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Max Retries: 3
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Configuration Status: ✅ Valid
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Configuration Sources (in priority order):
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1. Environment variables
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2. .env file in current directory
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3. .env file in package directory
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4. ~/.ai-shell/.env file
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5. Default values
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```
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## 💡 使用示例
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### 基础命令
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```bash
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# 文件操作
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ai "列出当前目录的所有文件"
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ai "显示文件详细信息"
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ai "查找名称包含 config 的文件"
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ai "删除所有 .tmp 文件"
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ai "复制 file.txt 到 backup 目录"
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# 系统信息
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ai "显示磁盘使用情况"
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ai "查看内存使用情况"
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ai "显示当前运行的进程"
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ai "查看系统负载"
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# 网络操作
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ai "测试网络连接到 google.com"
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ai "显示网络接口信息"
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ai "查看端口 8080 是否被占用"
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# 文本处理
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ai "在文件中搜索包含 error 的行"
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ai "统计文件行数"
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ai "替换文件中的文本"
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```
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### 英文示例
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```bash
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ai "list all files"
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ai "show disk usage"
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ai "find Python files"
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ai "create a backup directory"
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ai "compress folder to zip"
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ai "extract tar.gz file"
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ai "check system uptime"
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ai "monitor CPU usage"
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```
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### 高级用法
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```bash
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# 复杂操作
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ai "找到最大的 10 个文件"
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ai "批量重命名图片文件"
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ai "创建定时任务每天备份数据"
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ai "监控日志文件的变化"
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# 开发相关
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ai "启动 Python HTTP 服务器"
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ai "查看 Git 提交历史"
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ai "安装 Python 包"
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ai "运行单元测试"
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```
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### 交互式确认
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每次生成命令后，系统会显示：
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```
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(AI Thinking): 用户想要列出当前目录的所有文件，我应该使用 ls 命令...
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(AI Answer): ls -la
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Execute? [Y/n]:
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```
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- 按 **Enter** 或输入 **y** 执行命令
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- 输入 **n** 取消执行
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### 配置和帮助
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```bash
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# 查看版本信息
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ai --version
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# 查看配置状态
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ai --config
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# 查看帮助信息
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ai --help
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```
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## 🛠️ 开发指南
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### 项目结构
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```
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ai-shell/
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├── .env # 敏感配置（不提交）
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├── .env.example # 配置模板
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├── .gitignore # Git 忽略文件
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├── pyproject.toml # 项目配置
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├── uv.toml # UV 配置
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├── uv.lock # 依赖锁定
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├── Makefile # 开发工具
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├── README.md # 项目说明
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├── quick_upgrade.sh # 快速升级脚本
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├── ai_shell/ # 主包
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│ ├── __init__.py # 包初始化
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│ ├── main.py # 主程序入口
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│ ├── config.py # 配置管理
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│ ├── agent.py # AI 代理
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│ └── models.py # 数据模型
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└── scripts/ # 工具脚本
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├── bump_version.py # 版本管理
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└── release.sh # 发布脚本
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```
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### 开发环境设置
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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cd ai-shell
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# 安装开发依赖
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uv sync
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# 配置环境
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cp .env.example .env
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vim .env
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# 运行开发版本
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uv run python -m ai_shell.main "test command"
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```
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### 可用的开发命令
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```bash
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# 查看所有可用命令
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make help
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# 查看项目状态
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make status
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# 构建包
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make build
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# 安装到全局
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make install
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|
# 运行测试
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make test
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# 清理构建文件
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make clean
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```
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### 代码修改流程
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1. **修改代码**
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```bash
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```bash
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uv sync
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vim ai_shell/main.py
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|
vim ai_shell/config.py
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|
# 等等...
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```
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```
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||||||
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2. Run the tool:
|
2. **测试更改**
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```bash
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```bash
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uv run python ai.py "list all files in current directory"
|
# 使用开发版本测试
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||||||
uv run python ai.py "show disk usage"
|
uv run python -m ai_shell.main "test command"
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||||||
uv run python ai.py "find all Python files"
|
|
||||||
|
# 或者重新安装测试
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|
make install
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||||||
|
ai "test command"
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```
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```
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||||||
|
|
||||||
## Configuration
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3. **更新版本**
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|
```bash
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|
# 补丁版本 (0.1.0 -> 0.1.1)
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||||||
|
make bump-patch
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|
|
||||||
- **Model**: DeepSeek V3 (deepseek-v3-250324)
|
# 次版本 (0.1.0 -> 0.2.0)
|
||||||
- **API**: Volces (ByteDance) OpenAI-compatible interface
|
make bump-minor
|
||||||
- **Base URL**: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
|
|
||||||
|
|
||||||
## Requirements
|
# 主版本 (0.1.0 -> 1.0.0)
|
||||||
|
make bump-major
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||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
- Python 3.12+
|
4. **重新安装**
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- UV package manager with configured Chinese mirrors for fast downloads
|
```bash
|
||||||
|
make install
|
||||||
|
```
|
||||||
|
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|
5. **验证更改**
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|
```bash
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|
ai --version
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|
ai --config
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|
ai "test functionality"
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|
```
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|
## 🔄 升级维护
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|
### 快速升级
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```bash
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# 方法一：使用快速升级脚本
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./quick_upgrade.sh
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# 方法二：使用 Makefile
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make upgrade
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# 方法三：手动升级
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uv build && uv tool install . --force
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```
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### 版本管理
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|
```bash
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# 升级版本号
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|
python scripts/bump_version.py patch # 0.1.0 -> 0.1.1 (bug修复)
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||||||
|
python scripts/bump_version.py minor # 0.1.0 -> 0.2.0 (新功能)
|
||||||
|
python scripts/bump_version.py major # 0.1.0 -> 1.0.0 (重大变更)
|
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|
|
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|
# 或使用 Makefile
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make bump-patch
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make bump-minor
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make bump-major
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```
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|
### 自动化发布
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```bash
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# 发布补丁版本（自动：版本升级 + 构建 + 提交 + 推送 + 标签）
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make release-patch
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|
# 发布次版本
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make release-minor
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# 发布主版本
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|
make release-major
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|
# 或使用脚本
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|
./scripts/release.sh patch
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./scripts/release.sh minor
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|
./scripts/release.sh major
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|
```
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|
### 完整的升级流程
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1. **修改代码**
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2. **更新版本**: `make bump-patch`
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3. **重新安装**: `make install`
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|
4. **验证功能**: `ai --version && ai "test"`
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|
5. **提交推送**: `make push`
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### 配置迁移
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升级后配置会自动保留，如需迁移到新环境：
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```bash
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|
# 复制配置文件
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cp .env /path/to/new/environment/
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|
# 或设置环境变量
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export AI_SHELL_API_KEY="your_key"
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export AI_SHELL_BASE_URL="your_url"
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|
export AI_SHELL_MODEL="your_model"
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|
```
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|
### 验证升级
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```bash
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# 检查版本
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|
ai --version
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|
# 检查配置
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ai --config
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# 测试功能
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ai "echo test"
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|
# 查看安装状态
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uv tool list | grep ai-shell
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```
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## 🌿 Git 工作流
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### 仓库信息
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- **仓库地址**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell
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|
- **克隆地址**: `git clone https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git`
|
||||||
|
- **Web 界面**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell
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||||||
|
- **发布页面**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/releases
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|
### 基本 Git 操作
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```bash
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# 查看状态
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git status # 查看工作区状态
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git log --oneline # 查看提交历史
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git remote -v # 查看远程仓库
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# 日常开发流程
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vim ai_shell/main.py # 修改代码
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|
git diff # 查看更改
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|
git add . # 添加所有更改
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|
git commit -m "feat: add new feature" # 提交更改
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|
git push # 推送到远程
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|
# 同步更新
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|
git pull # 拉取并合并
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|
git fetch # 仅拉取，不合并
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|
```
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||||||
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|
### 提交信息规范
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|
使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范：
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```bash
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|
# 功能添加
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|
git commit -m "feat: add configuration validation"
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|
# Bug 修复
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|
git commit -m "fix: resolve cache directory issue"
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|
# 文档更新
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|
git commit -m "docs: update installation guide"
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|
# 代码重构
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|
git commit -m "refactor: improve config loading logic"
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|
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|
# 性能优化
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||||||
|
git commit -m "perf: optimize command generation speed"
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|
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|
# 版本升级
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|
git commit -m "bump: version to v0.1.1"
|
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|
```
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|
### 分支管理
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```bash
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|
# 创建功能分支
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|
git checkout -b feature/new-command-parser
|
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|
# 开发完成后合并
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|
git checkout main
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|
git merge feature/new-command-parser
|
||||||
|
|
||||||
|
# 删除功能分支
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||||||
|
git branch -d feature/new-command-parser
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 版本发布流程
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||||||
|
|
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|
```bash
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|
# 1. 更新版本号
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||||||
|
python scripts/bump_version.py patch
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||||||
|
|
||||||
|
# 2. 提交版本更新
|
||||||
|
git add ai_shell/__init__.py pyproject.toml
|
||||||
|
git commit -m "bump: version to v0.1.1"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 创建标签
|
||||||
|
git tag -a v0.1.1 -m "Release version 0.1.1"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 推送代码和标签
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||||||
|
git push
|
||||||
|
git push --tags
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 使用 Makefile 简化操作
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|
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|
```bash
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||||||
|
# 查看项目状态
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||||||
|
make status
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||||||
|
|
||||||
|
# 交互式提交和推送
|
||||||
|
make push
|
||||||
|
|
||||||
|
# 自动化发布（包含版本升级、构建、提交、推送、标签）
|
||||||
|
make release-patch
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
## 🔧 故障排除
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||||||
|
|
||||||
|
### 常见问题
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||||||
|
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||||||
|
#### 1. ai 命令不存在
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||||||
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|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 检查 PATH
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||||||
|
echo $PATH | grep ~/.local/bin
|
||||||
|
|
||||||
|
# 如果没有，添加到 PATH
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||||||
|
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
|
||||||
|
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
|
||||||
|
|
||||||
|
# 重新加载 shell
|
||||||
|
source ~/.zshrc
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 2. API 密钥未配置
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||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 检查配置
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||||||
|
ai --config
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||||||
|
|
||||||
|
# 设置密钥
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||||||
|
echo 'AI_SHELL_API_KEY=your_key' >> .env
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||||||
|
|
||||||
|
# 或使用环境变量
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||||||
|
export AI_SHELL_API_KEY="your_key"
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
#### 3. 配置文件未找到
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 创建配置文件
|
||||||
|
cp .env.example .env
|
||||||
|
vim .env
|
||||||
|
|
||||||
|
# 或创建全局配置
|
||||||
|
mkdir -p ~/.ai-shell
|
||||||
|
cp .env ~/.ai-shell/.env
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 4. 权限问题
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 检查文件权限
|
||||||
|
ls -la .env
|
||||||
|
|
||||||
|
# 修复权限
|
||||||
|
chmod 600 .env
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
#### 5. 网络连接问题
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 测试 API 连接
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||||||
|
curl -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
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||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
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||||||
|
your_api_url/models
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|
|
||||||
|
# 检查代理设置
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|
echo $HTTP_PROXY
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||||||
|
echo $HTTPS_PROXY
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|
```
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|
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|
#### 6. uv 缓存问题
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||||||
|
如果遇到 `~` 目录被创建的问题：
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|
```bash
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||||||
|
# 删除错误的缓存目录
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||||||
|
rm -rf ./~
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||||||
|
|
||||||
|
# 检查 uv.toml 配置
|
||||||
|
grep cache-dir uv.toml
|
||||||
|
|
||||||
|
# 确保没有设置错误的缓存路径
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 调试模式
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
# 查看详细错误信息
|
||||||
|
uv run python -m ai_shell.main --debug "test command"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查配置加载
|
||||||
|
uv run python -c "from ai_shell.config import validate_config; print(validate_config())"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 测试 AI 连接
|
||||||
|
uv run python -c "from ai_shell.agent import create_agent; agent = create_agent(); print('OK')"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 重新安装
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
# 完全重新安装
|
||||||
|
uv tool uninstall ai-shell
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uv tool install .
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# 清理并重新构建
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make clean
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make build
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make install
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```
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## 🤝 贡献指南
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### 如何贡献
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1. **Fork 仓库**
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```bash
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# 在 Gitea 上 fork 项目
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git clone https://gitea.nosuchip.de/your-username/ai-shell.git
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```
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2. **创建功能分支**
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```bash
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git checkout -b feature/your-feature-name
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```
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3. **进行开发**
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```bash
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# 修改代码
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vim ai_shell/main.py
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# 测试更改
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make install
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ai "test your changes"
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```
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4. **提交更改**
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```bash
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git add .
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git commit -m "feat: add your feature description"
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```
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5. **推送并创建 Pull Request**
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```bash
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git push origin feature/your-feature-name
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# 在 Gitea 上创建 Pull Request
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```
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### 开发规范
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- 使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 提交信息格式
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- 确保代码通过测试
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- 更新相关文档
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- 保持代码风格一致
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### 报告问题
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- **Bug 报告**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/issues
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- **功能请求**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/issues
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- **讨论**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/discussions
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### 许可证
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本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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## 📞 支持
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- **仓库**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell
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- **问题**: https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell/issues
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- **版本**: v0.1.0
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🎉 **感谢使用 AI Shell！**
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如果这个项目对您有帮助，请给个 ⭐ Star！
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## 📦 Installation
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### Prerequisites
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- **Python 3.12+**
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- **UV package manager** ([Installation guide](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/))
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### Method 1: From Source (Recommended)
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```bash
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# 1. Clone the repository
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git clone https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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cd ai-shell
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# 2. Configure API settings
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cp .env.example .env
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vim .env # Fill in your API configuration
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# 3. Install globally
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uv tool install .
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# 4. Verify installation
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ai --version
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ai --config
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```
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### Method 2: Quick Install
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```bash
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# Direct install from repository
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|
uv tool install git+https://gitea.nosuchip.de/zack/ai-shell.git
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# Configure after installation
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mkdir -p ~/.ai-shell
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echo 'AI_SHELL_API_KEY=your_api_key' > ~/.ai-shell/.env
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echo 'AI_SHELL_BASE_URL=your_api_url' >> ~/.ai-shell/.env
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echo 'AI_SHELL_MODEL=your_model' >> ~/.ai-shell/.env
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```
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### Verify Installation
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```bash
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# Check if ai command is available
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which ai
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# Test basic functionality
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ai --version
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ai --config
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ai "echo hello world"
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```
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### Uninstall
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```bash
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|
uv tool uninstall ai-shell
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```
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119
使用示例.md
119
使用示例.md
@ -1,119 +0,0 @@
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# AI Shell 使用示例
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## 🚀 基本使用流程
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### 示例 1：查看当前日期（按 Enter 执行）
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```bash
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$ uv run python ai.py "show current date"
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(AI Thinking): To display the current date, the `date` command is the most straightforward and commonly used tool in Unix-like systems.
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(AI Answer): date
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Execute? [Y/n]: ⏎ # 直接按 Enter 键
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2025年 7月12日 星期六 16时08分00秒 CST
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```
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### 示例 2：危险命令（输入 n 取消）
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```bash
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$ uv run python ai.py "remove all files"
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(AI Thinking): To remove all files in the current directory, we can use the `rm` command. However, we need to be cautious because this action is irreversible.
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(AI Answer): rm -rf *
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Execute? [Y/n]: n # 输入 n 取消执行
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```
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### 示例 3：中文命令（按 Enter 执行）
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```bash
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$ uv run python ai.py "显示当前目录下的文件"
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(AI Thinking): 用户想要显示当前目录下的文件。最常用和直接的命令是 `ls`，它会列出当前目录中的所有文件和文件夹。
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(AI Answer): ls
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Execute? [Y/n]: ⏎ # 直接按 Enter 键
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README.md ai.py pyproject.toml uv.lock uv.toml
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```
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## 📋 交互选项说明
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### 执行命令的方式：
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- **直接按 Enter**: 执行命令（默认选择）
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- **输入 y 或 yes**: 执行命令
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- **输入 n 或 no**: 取消执行
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### 提示符说明：
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- `Execute? [Y/n]:`
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- `[Y/n]` 表示默认选择是 Y（执行）
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- 大写的 Y 表示这是默认选项
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||||||
- 直接按 Enter 等同于选择 Y
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## 🎯 使用技巧
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### 1. 快速执行常用命令
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对于安全的查看类命令，可以直接按 Enter 快速执行：
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```bash
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uv run python ai.py "list files" # Enter 执行
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uv run python ai.py "show disk usage" # Enter 执行
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uv run python ai.py "current directory" # Enter 执行
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```
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### 2. 谨慎处理危险命令
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对于可能造成数据丢失的命令，建议仔细检查后再决定：
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```bash
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uv run python ai.py "delete old logs" # 检查命令后再决定
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uv run python ai.py "format disk" # 输入 n 取消
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uv run python ai.py "remove directory" # 仔细确认
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```
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### 3. 中英文混合使用
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```bash
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# 英文命令
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uv run python ai.py "find Python files"
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# 中文命令
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uv run python ai.py "查找Python文件"
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# 混合使用
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uv run python ai.py "find all .py files in current directory"
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```
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## 🔧 常用命令示例
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### 文件操作
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```bash
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uv run python ai.py "create a backup directory"
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uv run python ai.py "copy all text files to backup"
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uv run python ai.py "find files larger than 100MB"
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```
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### 系统信息
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```bash
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uv run python ai.py "show system information"
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uv run python ai.py "check memory usage"
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uv run python ai.py "list running processes"
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```
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### 网络相关
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```bash
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uv run python ai.py "check network connectivity"
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uv run python ai.py "show network interfaces"
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uv run python ai.py "test connection to google.com"
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```
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### 开发相关
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```bash
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uv run python ai.py "find all Python files"
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uv run python ai.py "count lines of code"
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uv run python ai.py "start a simple HTTP server"
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```
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## ⚠️ 安全提醒
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1. **仔细阅读 AI 生成的命令**：在执行前确保理解命令的作用
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2. **危险命令要谨慎**：涉及删除、格式化等操作时要特别小心
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3. **测试环境优先**：在重要系统上使用前，建议先在测试环境验证
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4. **备份重要数据**：执行可能影响数据的命令前，确保有备份
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||||||
💡 **提示**：现在直接按 Enter 键就能执行命令，让您的工作流程更加流畅！
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||||||
157
修改完成总结.md
157
修改完成总结.md
@ -1,157 +0,0 @@
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# AI Shell 项目修改完成总结
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## ✅ 已完成的修改
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### 1. 模型接口更换
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- **原来**: Gemini AI (Google)
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- **现在**: DeepSeek V3 (通过 OpenAI 兼容接口)
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### 2. API 配置更新
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```python
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# 新的配置
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API_KEY = "f8370a60-fe0a-455f-9167-411d476123d2"
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BASE_URL = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/"
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MODEL = "deepseek-v3-250324"
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```
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### 3. 依赖包更新
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- **移除**: `google-genai`
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- **添加**: `openai` (用于 OpenAI 兼容接口)
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### 4. 代码修改详情
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#### 主要变更：
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1. **导入模块**:
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```python
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# 原来
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from pydantic_ai.models.gemini import GeminiModel
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# 现在
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||||||
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel
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```
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||||||
2. **模型初始化**:
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```python
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# 原来
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model = GeminiModel("gemini-2.0-flash")
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# 现在
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os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_KEY
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os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = BASE_URL
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||||||
model = OpenAIModel("deepseek-v3-250324")
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```
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||||||
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||||||
3. **修复弃用警告**:
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```python
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# 原来
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result_type=Answer
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resp.data
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# 现在
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output_type=Answer
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resp.output
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```
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## 🧪 测试结果
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### 功能测试
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✅ **英文命令**: `"list files in current directory"` → `ls`
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✅ **中文命令**: `"创建一个新目录叫test"` → `mkdir test`
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✅ **复杂命令**: `"show disk usage"` → `df -h`
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### 性能表现
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- ✅ 响应速度快
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- ✅ 命令准确性高
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- ✅ 支持中英文交互
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- ✅ 思考过程清晰
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## 📁 最终项目结构
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ai-shell/
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├── ai.py # ✅ 主程序（已更新为 DeepSeek V3）
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├── pyproject.toml # ✅ 项目配置（已更新依赖）
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├── uv.toml # ✅ UV 配置（国内镜像源）
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├── uv.lock # ✅ 依赖锁定文件（已更新）
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├── .python-version # ✅ Python 版本文件
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├── .venv/ # ✅ 虚拟环境
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├── README.md # ✅ 项目说明（已更新）
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├── 配置总结.md # ✅ 配置总结
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├── 项目配置说明.md # ✅ 详细配置说明（已更新）
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└── 修改完成总结.md # ✅ 本文件
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```
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## 🚀 使用方法
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### 基本命令
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```bash
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# 英文命令
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uv run python ai.py "list all Python files"
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uv run python ai.py "show current directory size"
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uv run python ai.py "find files modified today"
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# 中文命令
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uv run python ai.py "显示当前目录下的所有文件"
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uv run python ai.py "查看磁盘使用情况"
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uv run python ai.py "创建一个名为backup的目录"
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```
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### 交互流程
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1. **AI 思考**: 显示推理过程
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2. **AI 回答**: 提供具体命令
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3. **用户确认**: `[Y/n]` 选择是否执行
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- **Enter 键** 或 **y/yes**: 执行命令
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- **n/no**: 取消执行
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4. **自动执行**: 确认后自动运行命令
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## 🎯 核心优势
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### 1. 模型优势
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- **DeepSeek V3**: 最新的开源大模型，性能优异
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- **中文友好**: 对中文指令理解更准确
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- **成本效益**: 通过 Volces API 使用，性价比高
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### 2. 技术优势
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- **OpenAI 兼容**: 标准接口，易于维护
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- **快速部署**: 国内镜像源，依赖安装快速
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- **环境隔离**: UV 虚拟环境，避免冲突
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### 3. 用户体验
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- **双语支持**: 中英文命令都能准确理解
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- **安全确认**: 执行前需要用户确认
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- **便捷操作**: 直接按 Enter 键即可执行（默认为 Y）
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- **思考透明**: 显示 AI 的推理过程
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## 📋 配置验证
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### 检查配置是否正确
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```bash
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# 1. 检查依赖
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uv pip list | grep -E "(pydantic-ai|openai)"
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# 2. 测试连接
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uv run python ai.py "echo hello"
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# 3. 验证中文支持
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uv run python ai.py "显示当前时间"
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```
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## 🔧 故障排除
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### 常见问题
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1. **API 连接失败**: 检查网络连接和 API 密钥
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2. **模型不响应**: 确认 BASE_URL 和模型名称正确
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3. **依赖问题**: 运行 `uv sync` 重新同步依赖
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### 调试方法
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```bash
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# 查看详细错误信息
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uv run python ai.py "test command" 2>&1
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# 检查环境变量
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uv run python -c "import os; print(os.environ.get('OPENAI_BASE_URL'))"
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```
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---
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🎉 **修改完成！** 现在您可以使用 DeepSeek V3 模型通过 Volces API 来生成 shell 命令了！
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215
升级指南.md
215
升级指南.md
@ -1,215 +0,0 @@
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# AI Shell 升级和更新指南
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## 🚀 快速升级方法
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### 方法一：直接重新安装（推荐）
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```bash
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# 在项目目录中
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cd /path/to/ai-shell
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# 重新构建并安装
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uv build
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uv tool install . --force
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# 验证安装
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ai --version
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```
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### 方法二：使用 uv tool upgrade
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```bash
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# 如果项目已发布到 PyPI
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uv tool upgrade ai-shell
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# 或者从本地项目升级
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||||||
cd /path/to/ai-shell
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||||||
uv tool upgrade ai-shell --from .
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```
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||||||
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||||||
## 🔧 开发和版本管理
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### 1. 修改代码后的升级流程
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 1. 修改代码（如 ai_shell/main.py, ai_shell/config.py 等）
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||||||
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# 2. 更新版本号
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||||||
python scripts/bump_version.py patch # 0.1.0 -> 0.1.1
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|
||||||
# 或
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||||||
python scripts/bump_version.py minor # 0.1.0 -> 0.2.0
|
|
||||||
# 或
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|
||||||
python scripts/bump_version.py major # 0.1.0 -> 1.0.0
|
|
||||||
|
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# 3. 重新构建和安装
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uv build
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uv tool install . --force
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# 4. 测试新版本
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ai --version
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ai --config
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ai "test command"
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```
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### 2. 使用 Makefile 简化操作
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```bash
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# 查看所有可用命令
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make help
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# 升级补丁版本并重新安装
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make bump-patch
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make install
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# 升级次版本并重新安装
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make bump-minor
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make install
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# 清理构建文件
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make clean
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# 测试安装
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make test
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```
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## 📝 常见升级场景
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### 场景 1：修改 API 配置
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```bash
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# 编辑配置文件
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vim ai_shell/config.py
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# 升级并重新安装
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python scripts/bump_version.py patch
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uv build
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uv tool install . --force
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```
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### 场景 2：添加新功能
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```bash
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# 编辑主程序
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vim ai_shell/main.py
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# 升级次版本
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python scripts/bump_version.py minor
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uv build
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uv tool install . --force
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```
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### 场景 3：修改依赖
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```bash
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# 编辑依赖
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vim pyproject.toml
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# 同步依赖
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uv sync
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# 重新安装
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uv build
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uv tool install . --force
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```
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## 🔍 验证升级
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### 检查安装状态
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```bash
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# 查看已安装的工具
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uv tool list
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# 查看版本信息
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ai --version
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# 查看配置
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ai --config
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# 测试功能
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ai "echo hello"
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```
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### 故障排除
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```bash
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# 如果命令不存在，检查 PATH
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echo $PATH | grep -o ~/.local/bin
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# 如果 PATH 中没有 ~/.local/bin，添加到 shell 配置
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echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
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source ~/.zshrc
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# 完全重新安装
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uv tool uninstall ai-shell
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uv tool install .
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```
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## 📦 版本管理最佳实践
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### 1. 语义化版本控制
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- **补丁版本** (0.1.0 -> 0.1.1): 修复 bug，小改动
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||||||
- **次版本** (0.1.0 -> 0.2.0): 新功能，向后兼容
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||||||
- **主版本** (0.1.0 -> 1.0.0): 重大变更，可能不兼容
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### 2. 升级前的检查清单
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- [ ] 代码修改完成
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- [ ] 测试功能正常
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- [ ] 更新版本号
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- [ ] 重新构建包
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- [ ] 重新安装工具
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- [ ] 验证新版本
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### 3. 配置文件管理
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```bash
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# 查看当前配置
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ai --config
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# 如果需要修改 API 配置，编辑：
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vim ai_shell/config.py
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# 或者使用环境变量覆盖：
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export AI_SHELL_API_KEY="new_api_key"
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export AI_SHELL_BASE_URL="new_base_url"
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export AI_SHELL_MODEL="new_model"
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```
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## 🎯 自动化升级脚本
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创建一个一键升级脚本：
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```bash
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#!/bin/bash
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# 保存为 quick_upgrade.sh
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echo "🔄 AI Shell 快速升级..."
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||||||
# 检查是否在项目目录
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||||||
if [ ! -f "pyproject.toml" ]; then
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||||||
echo "❌ 请在 ai-shell 项目目录中运行此脚本"
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||||||
exit 1
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||||||
fi
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||||||
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||||||
# 升级补丁版本
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||||||
echo "📈 升级版本..."
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python scripts/bump_version.py patch
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# 重新构建
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||||||
echo "📦 重新构建..."
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uv build
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# 重新安装
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echo "🔧 重新安装..."
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uv tool install . --force
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# 验证
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echo "✅ 升级完成！"
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ai --version
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echo "🧪 测试命令："
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echo "ai --config"
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echo "ai \"echo test\""
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```
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使用方法：
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```bash
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chmod +x quick_upgrade.sh
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./quick_upgrade.sh
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```
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---
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||||||
💡 **总结**：最简单的升级方法就是在项目目录中运行 `uv build && uv tool install . --force`
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||||||
157
配置修复总结.md
157
配置修复总结.md
@ -1,157 +0,0 @@
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|||||||
# 配置修复总结
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||||||
## 🐛 问题描述
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每次运行 `uv sync` 时，都会在项目目录中创建一个名为 `~` 的文件夹。
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## 🔍 问题原因
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||||||
在 `uv.toml` 配置文件中，`cache-dir = "~/.cache/uv"` 的 `~` 符号没有被正确展开，uv 将其当作字面量处理，导致在当前目录创建了名为 `~` 的文件夹。
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||||||
## ✅ 解决方案
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### 1. 修复项目配置文件
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**修改前** (`uv.toml`)：
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```toml
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# 缓存目录
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||||||
cache-dir = "~/.cache/uv"
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```
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||||||
**修改后** (`uv.toml`)：
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```toml
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||||||
# 缓存目录（移除此配置，使用 uv 默认缓存位置）
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||||||
# cache-dir = "~/.cache/uv"
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```
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||||||
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### 2. 清理重复配置
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||||||
**问题**：`pyproject.toml` 和 `uv.toml` 中有重复的 uv 配置，导致警告信息。
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||||||
**解决**：删除 `pyproject.toml` 中的 `[tool.uv]` 配置段，只保留 `uv.toml` 中的配置。
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||||||
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||||||
**修改前** (`pyproject.toml`)：
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||||||
```toml
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||||||
[tool.uv]
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||||||
# 使用国内镜像源加速下载
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||||||
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
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||||||
extra-index-url = [
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|
||||||
"https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
"https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
]
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|
||||||
index-strategy = "unsafe-best-match"
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||||||
concurrent-downloads = 10
|
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||||||
cache-dir = "~/.cache/uv"
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||||||
```
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||||||
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||||||
**修改后** (`pyproject.toml`)：
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||||||
```toml
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||||||
# UV 配置已移至 uv.toml 文件
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```
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||||||
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### 3. 完善全局配置
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||||||
创建正确的全局 uv 配置文件 `~/.config/uv/uv.toml`：
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```toml
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||||||
# UV 全局配置文件
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||||||
# 配置国内镜像源加速下载
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||||||
# PyPI 镜像源配置
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||||||
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
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||||||
extra-index-url = [
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|
||||||
"https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
"https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
]
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||||||
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||||||
# 性能优化配置
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||||||
index-strategy = "unsafe-best-match"
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||||||
concurrent-downloads = 10
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||||||
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||||||
# 注意：不要设置 cache-dir，让 uv 使用默认位置
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```
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## 🧹 清理操作
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1. **删除错误创建的目录**：
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```bash
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rm -rf ./~
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```
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||||||
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||||||
2. **验证修复效果**：
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```bash
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||||||
uv sync
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||||||
ls -la | grep "~" # 应该没有输出
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```
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||||||
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## 📋 最佳实践
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### 1. uv 缓存配置
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- ✅ **推荐**：不设置 `cache-dir`，让 uv 使用默认位置
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- ❌ **避免**：使用 `~` 符号，因为可能不被正确展开
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||||||
- ✅ **替代**：如果必须自定义，使用绝对路径
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||||||
### 2. 配置文件优先级
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||||||
- `uv.toml` > `pyproject.toml` 中的 `[tool.uv]`
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||||||
- 避免在两个文件中重复配置相同选项
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### 3. 全局 vs 项目配置
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||||||
- **全局配置** (`~/.config/uv/uv.toml`)：适用于所有项目的通用设置
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- **项目配置** (`项目目录/uv.toml`)：特定项目的配置，会覆盖全局配置
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## 🔧 当前配置状态
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### 项目配置 (`uv.toml`)：
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```toml
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# uv 项目配置文件
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||||||
# 配置国内镜像源加速下载
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# 主要的 PyPI 镜像源
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||||||
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
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||||||
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||||||
# 额外的镜像源
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||||||
extra-index-url = [
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||||||
"https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
"https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/",
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|
||||||
]
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||||||
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||||||
# 索引策略 - 允许从所有索引中选择最佳版本
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index-strategy = "unsafe-best-match"
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# 缓存目录（移除此配置，使用 uv 默认缓存位置）
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# cache-dir = "~/.cache/uv"
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# 并发下载数
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concurrent-downloads = 10
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```
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### 全局配置 (`~/.config/uv/uv.toml`)：
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```toml
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||||||
# UV 全局配置文件
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||||||
# 配置国内镜像源加速下载
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||||||
# PyPI 镜像源配置
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||||||
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
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||||||
extra-index-url = [
|
|
||||||
"https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
"https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/",
|
|
||||||
]
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|
||||||
|
|
||||||
# 性能优化配置
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|
||||||
index-strategy = "unsafe-best-match"
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||||||
concurrent-downloads = 10
|
|
||||||
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||||||
# 注意：不要设置 cache-dir，让 uv 使用默认位置
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```
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## ✅ 验证结果
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修复后运行 `uv sync`：
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- ✅ 不再创建 `~` 目录
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- ✅ 没有重复配置警告
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- ✅ 国内镜像源正常工作
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- ✅ 依赖同步正常
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---
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||||||
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||||||
💡 **总结**：问题已完全解决，uv 配置现在更加清晰和规范。
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||||||
117
配置总结.md
117
配置总结.md
@ -1,117 +0,0 @@
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|||||||
# UV 国内源加速配置总结
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||||||
## ✅ 配置完成状态
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### 核心配置文件
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- **uv.toml** - 主要配置文件 ⭐
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- 清华大学镜像（主源）+ 阿里云、腾讯云（备源）
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- 10个并发下载，智能版本选择策略
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||||||
- 已优化缓存配置
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||||||
- **pyproject.toml** - 项目配置文件
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||||||
- Python 版本：>=3.12（当前使用 3.12.11）
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||||||
- 核心依赖：pydantic-ai, google-genai, requests
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||||||
### 2. 配置的镜像源
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| 镜像源 | URL | 状态 |
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|--------|-----|------|
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||||||
| 清华大学 | https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple | 主源 ✅ |
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||||||
| 阿里云 | https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ | 备用 ✅ |
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|
||||||
| 腾讯云 | https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/ | 备用 ✅ |
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### 3. 性能测试结果
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- ✅ PyPI 包解析速度：0.02秒（极快）
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- ✅ 包安装速度：显著提升（使用国内镜像源）
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- ✅ 配置文件检测：全部通过
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- ✅ Python 版本：3.12.11（已正确配置）
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- ⚠️ Python 解释器下载：仍需要优化（建议使用系统包管理器）
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## 🚀 使用方法
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### 基本命令
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```bash
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# 安装依赖
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uv sync
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# 添加新包
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uv add package-name
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# 运行脚本
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uv run python script.py
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# 激活虚拟环境
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uv shell
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```
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### 验证配置
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 运行测试脚本
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uv run python test_uv_config.py
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```
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## 📁 当前项目结构
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```
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ai-shell/
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├── ai.py # 主程序（AI shell 命令生成器）
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├── pyproject.toml # 项目配置文件
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├── uv.toml # UV 配置文件（核心）
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├── uv.lock # 依赖锁定文件（自动生成）
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├── .python-version # Python 版本文件（自动生成）
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├── .venv/ # 虚拟环境（自动生成）
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├── README.md # 项目说明
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├── 配置总结.md # 本文件
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└── 项目配置说明.md # 详细配置说明
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```
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## 🎯 配置优势
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1. **PyPI 包速度提升**：使用国内镜像源，包下载速度显著提升
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2. **稳定性**：多个备用镜像源，确保可用性
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3. **兼容性**：支持所有 uv 功能
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4. **易维护**：配置文件清晰，易于修改
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5. **版本管理**：正确配置 Python 版本要求，避免兼容性问题
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## 🔧 故障排除
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如果遇到问题：
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1. **网络问题**：检查网络连接，尝试切换镜像源
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2. **缓存问题**：运行 `uv cache clean` 清除缓存
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3. **配置冲突**：确保 uv.toml 配置正确
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## 📝 注意事项
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- uv.toml 文件优先级高于 pyproject.toml 中的 [tool.uv] 配置
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- 使用 unsafe-best-match 策略可能有安全风险，但提供更好的包版本选择
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||||||
- 定期更新镜像源地址以确保最佳性能
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## 🐍 关于 Python 解释器下载
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**重要说明**：
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- ✅ **PyPI 包下载**：已成功配置国内镜像源，速度很快
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- ⚠️ **Python 解释器下载**：镜像源配置复杂，建议使用以下替代方案：
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### 推荐的 Python 版本管理方案：
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1. **使用系统包管理器**：`brew install python@3.12` (macOS)
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2. **使用 pyenv**：`pyenv install 3.12.0`
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||||||
3. **使用 conda**：`conda install python=3.12`
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||||||
4. **使用现有版本**：您已有 Python 3.12.11，完全可用
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### 如果必须用 uv 下载 Python：
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- 考虑使用代理：`export HTTPS_PROXY=your_proxy`
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- 或者耐心等待：Python 解释器文件较大，首次下载需要时间
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---
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🎉 **配置完成！现在您可以享受快速的 Python 包管理体验了！**
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📋 **当前状态**：
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- ✅ PyPI 包下载：极快（国内镜像源）
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- ✅ Python 版本：3.12.11（已配置）
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- ✅ 项目依赖：已同步完成
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||||||
199
配置管理说明.md
199
配置管理说明.md
@ -1,199 +0,0 @@
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# AI Shell 配置管理说明
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||||||
## 🔐 敏感配置管理
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### 1. 使用 .env 文件
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项目现在使用 `.env` 文件来管理敏感配置，确保 API 密钥等信息不会被意外提交到代码库。
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#### 配置文件结构：
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```
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ai-shell/
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├── .env # 实际配置文件（已在 .gitignore 中排除）
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├── .env.example # 配置模板文件（会被提交到代码库）
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└── ai_shell/config.py # 配置加载逻辑
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```
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### 2. 配置文件内容
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#### `.env` 文件（实际配置）：
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```bash
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# AI Shell 配置文件
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AI_SHELL_API_KEY=f8370a60-fe0a-455f-9167-411d476123d2
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AI_SHELL_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
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AI_SHELL_MODEL=deepseek-v3-250324
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# 可选配置
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AI_SHELL_TIMEOUT=30
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AI_SHELL_MAX_RETRIES=3
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```
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#### `.env.example` 文件（模板）：
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```bash
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# AI Shell 配置文件模板
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AI_SHELL_API_KEY=your_api_key_here
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AI_SHELL_BASE_URL=https://your-api-endpoint.com/v3/
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AI_SHELL_MODEL=your_model_name
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# 可选配置
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AI_SHELL_TIMEOUT=30
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AI_SHELL_MAX_RETRIES=3
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```
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## 🔧 配置加载优先级
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配置系统按以下优先级加载配置：
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1. **环境变量**（最高优先级）
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2. **当前目录的 .env 文件**
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3. **包目录的 .env 文件**
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4. **~/.ai-shell/.env 文件**
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5. **默认值**（最低优先级）
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## 📋 配置项说明
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| 配置项 | 环境变量 | 说明 | 默认值 |
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|--------|----------|------|--------|
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| API Key | `AI_SHELL_API_KEY` | API 密钥（必填） | 无 |
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| Base URL | `AI_SHELL_BASE_URL` | API 基础 URL | `https://api.openai.com/v1/` |
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| Model | `AI_SHELL_MODEL` | 模型名称 | `gpt-3.5-turbo` |
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| Timeout | `AI_SHELL_TIMEOUT` | 请求超时时间（秒） | `30` |
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| Max Retries | `AI_SHELL_MAX_RETRIES` | 最大重试次数 | `3` |
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## 🚀 使用方法
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### 1. 查看当前配置
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```bash
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ai --config
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```
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输出示例：
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```
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AI Shell Configuration:
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Model: deepseek-v3-250324
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Base URL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/
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API Key: f8370a60...123d2
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Timeout: 30s
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Max Retries: 3
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Configuration Status: ✅ Valid
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Configuration Sources (in priority order):
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1. Environment variables
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2. .env file in current directory
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3. .env file in package directory
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4. ~/.ai-shell/.env file
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5. Default values
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```
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### 2. 修改配置
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#### 方法 1：编辑 .env 文件
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```bash
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# 编辑项目目录中的 .env 文件
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vim .env
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# 或创建全局配置
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mkdir -p ~/.ai-shell
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cp .env ~/.ai-shell/.env
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vim ~/.ai-shell/.env
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```
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#### 方法 2：使用环境变量
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```bash
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# 临时设置
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export AI_SHELL_API_KEY="new_api_key"
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export AI_SHELL_MODEL="gpt-4"
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# 永久设置（添加到 shell 配置文件）
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echo 'export AI_SHELL_API_KEY="new_api_key"' >> ~/.zshrc
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```
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### 3. 配置验证
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程序启动时会自动验证配置：
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```bash
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ai "test command"
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```
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如果配置无效，会显示错误信息：
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```
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❌ Configuration error: API key not configured.
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Please set AI_SHELL_API_KEY in .env file or environment variable.
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Run 'ai --config' to see current configuration.
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```
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## 🔄 升级后的配置管理
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### 升级流程：
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1. **修改代码**
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2. **更新版本**: `python scripts/bump_version.py patch`
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3. **重新安装**: `uv build && uv tool install . --force`
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4. **配置自动保留**：`.env` 文件不会被覆盖
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### 配置迁移：
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如果需要迁移配置到新环境：
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```bash
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# 复制配置文件
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cp .env /path/to/new/environment/
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# 或设置环境变量
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export AI_SHELL_API_KEY="your_key"
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export AI_SHELL_BASE_URL="your_url"
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export AI_SHELL_MODEL="your_model"
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```
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## 🛡️ 安全最佳实践
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### 1. 保护 .env 文件
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- ✅ `.env` 文件已在 `.gitignore` 中排除
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- ✅ 不要将 `.env` 文件提交到代码库
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- ✅ 使用 `.env.example` 作为模板
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### 2. API 密钥管理
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- 🔐 定期轮换 API 密钥
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- 🔐 不要在代码中硬编码密钥
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- 🔐 使用环境变量或配置文件
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### 3. 权限控制
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```bash
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# 设置 .env 文件权限（仅所有者可读写）
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chmod 600 .env
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# 检查权限
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ls -la .env
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```
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## 🔍 故障排除
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### 常见问题：
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1. **API 密钥未配置**
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```bash
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# 检查配置
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ai --config
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# 设置密钥
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echo 'AI_SHELL_API_KEY=your_key' >> .env
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```
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2. **配置文件未找到**
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```bash
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# 创建配置文件
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cp .env.example .env
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vim .env
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```
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3. **权限问题**
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```bash
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||||||
# 检查文件权限
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||||||
ls -la .env
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# 修复权限
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chmod 600 .env
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```
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---
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💡 **总结**：现在 AI Shell 使用 `.env` 文件管理敏感配置，确保了安全性和可维护性。配置会在升级时自动保留，无需重新设置。
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165
项目配置说明.md
165
项目配置说明.md
@ -1,165 +0,0 @@
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# AI Shell 项目配置说明
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## 📁 项目结构
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```
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ai-shell/
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├── ai.py # 主程序文件
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├── pyproject.toml # 项目配置文件
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├── uv.toml # UV 包管理器配置文件
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├── uv.lock # 依赖锁定文件（自动生成）
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├── .python-version # Python 版本固定文件（自动生成）
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├── .venv/ # 虚拟环境目录（自动生成）
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├── README.md # 项目说明文档
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├── 配置总结.md # 配置总结文档
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└── 项目配置说明.md # 本文件
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```
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## 🔧 核心配置文件详解
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### 1. `ai.py` - 主程序文件
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**作用**：AI 驱动的 shell 命令生成器
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**功能**：
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- 使用 Gemini AI 模型生成 shell 命令
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- 支持多语言提示和响应
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- 交互式执行确认
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**关键配置**：
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```python
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# OpenAI 兼容接口配置
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API_KEY = "f8370a60-fe0a-455f-9167-411d476123d2"
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||||||
BASE_URL = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/"
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||||||
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||||||
# 使用 DeepSeek V3 模型
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||||||
model = OpenAIModel("deepseek-v3-250324")
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||||||
```
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### 2. `pyproject.toml` - 项目配置文件
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**作用**：定义项目元数据和依赖关系
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**内容解析**：
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```toml
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[project]
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||||||
name = "ai-shell" # 项目名称
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||||||
version = "0.1.0" # 版本号
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||||||
description = "AI-powered shell command generator" # 项目描述
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||||||
requires-python = ">=3.12" # Python 版本要求
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||||||
dependencies = [ # 项目依赖
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||||||
"pydantic-ai", # AI 框架
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||||||
"openai", # OpenAI 兼容 API 客户端
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||||||
"requests>=2.32.4", # HTTP 请求库
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||||||
]
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||||||
```
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||||||
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||||||
### 3. `uv.toml` - UV 包管理器配置文件 ⭐
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||||||
**作用**：配置 UV 包管理器的行为和镜像源
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||||||
**重要性**：这是加速包下载的核心配置文件
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**详细配置解析**：
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```toml
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# PyPI 镜像源配置
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index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" # 主镜像源（清华大学）
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||||||
extra-index-url = [ # 备用镜像源
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||||||
"https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/", # 阿里云镜像
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||||||
"https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/", # 腾讯云镜像
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||||||
]
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||||||
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||||||
# 性能优化配置
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||||||
index-strategy = "unsafe-best-match" # 允许从所有镜像源选择最佳版本
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||||||
concurrent-downloads = 10 # 并发下载数量
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||||||
cache-dir = "~/.cache/uv" # 缓存目录
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# Python 解释器镜像源（已注释，使用默认源）
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||||||
# python-install-mirror = "镜像源URL"
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```
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||||||
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||||||
### 4. `uv.lock` - 依赖锁定文件（自动生成）
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**作用**：锁定所有依赖的精确版本
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||||||
**特点**：
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- 自动生成，不需要手动编辑
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- 确保在不同环境中安装相同版本的依赖
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||||||
- 包含所有传递依赖的版本信息
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||||||
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||||||
### 5. `.python-version` - Python 版本固定文件（自动生成）
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||||||
**作用**：指定项目使用的 Python 版本
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||||||
**内容**：`3.12`
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||||||
**用途**：确保项目在正确的 Python 版本下运行
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||||||
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||||||
### 6. `.venv/` - 虚拟环境目录（自动生成）
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||||||
**作用**：隔离的 Python 环境
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**包含**：
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- 项目特定的 Python 解释器
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- 安装的所有依赖包
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- 环境配置文件
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## 🚀 配置优势
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### 1. 国内镜像源加速
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- **主源**：清华大学镜像（教育网友好）
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- **备源**：阿里云、腾讯云（商业网络友好）
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- **效果**：包下载速度从几十秒降到秒级
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### 2. 智能版本选择
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- `index-strategy = "unsafe-best-match"`
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- 从所有镜像源中选择最佳版本
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- 避免版本冲突和依赖问题
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||||||
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### 3. 性能优化
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- 10 个并发下载
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- 本地缓存机制
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- 快速依赖解析
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## 📋 使用指南
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### 基本命令
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```bash
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# 安装/更新依赖
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uv sync
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# 添加新依赖
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uv add package-name
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# 运行程序
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uv run python ai.py "your command description"
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# 激活虚拟环境
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||||||
uv shell
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```
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||||||
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||||||
### 环境管理
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||||||
```bash
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# 查看 Python 版本
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uv python pin
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# 查看已安装包
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||||||
uv pip list
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# 清理缓存
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uv cache clean
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```
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## ⚠️ 注意事项
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1. **配置优先级**：`uv.toml` > `pyproject.toml` 中的 `[tool.uv]` 配置
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2. **镜像源策略**：使用 `unsafe-best-match` 可能有安全风险，但提供更好的包选择
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3. **Python 解释器**：下载新 Python 版本仍然较慢，建议使用系统包管理器
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4. **API 配置**：已内置 Volces (ByteDance) API 配置，使用 DeepSeek V3 模型
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## 🔍 故障排除
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### 常见问题
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1. **包下载慢**：检查网络连接，尝试切换镜像源
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2. **版本冲突**：运行 `uv sync` 重新解析依赖
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3. **缓存问题**：运行 `uv cache clean` 清理缓存
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### 验证配置
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```bash
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# 测试依赖解析速度
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time uv sync --dry-run
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# 检查镜像源连通性
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curl -I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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```
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🎯 **总结**：这个配置实现了 Python 包的快速下载和管理，同时保持了项目的可移植性和稳定性。
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Reference in New Issue
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