2026 AI命令行工具集：终端中的AI力量

# 安装
cargo install aichat

# 基本使用
aichat "解释什么是Rust的所有权机制"

# 多模型支持
aichat -m glm-5 "你好"
aichat -m claude-4-opus "写一个函数"

# 管道使用
cat error.log | aichat "分析这个错误日志"

# ~/.config/aichat/config.yaml
model: glm-5
api_base: http://localhost:11434/v1
temperature: 0.7
max_tokens: 2048

models:
  glm-5:
    provider: ollama
    model: glm-5:32b
  gpt-5:
    provider: openai
    model: gpt-5

# 安装
pip install shell-genie

# 自然语言转命令
shell-genie ask "找出当前目录下最大的10个文件"
# 输出: du -ah . | sort -rh | head -10
# 执行? [Y/n]

# 解释命令
shell-genie explain "awk '{print $2}' file.txt | sort -u"
# 输出: 提取file.txt的第二列，排序并去重

# 安装
npm install -g ai-commit

# 自动生成提交信息
git add .
ai-commit
# 输出: "feat: 添加用户认证模块，支持JWT和OAuth2"

# 指定风格
ai-commit --style conventional  # Conventional Commits
ai-commit --style zh            # 中文提交

# 安装
pip install ai-code-review

# 审查当前改动
git diff | ai-code-review
# 输出:
# 🔴 严重问题：SQL注入风险（第23行）
# 🟡 建议：添加错误处理（第45行）
# 🟢 良好实践：使用了参数化查询

# 审查特定文件
ai-code-review src/auth.py

# 安装
pip install ai-docs

# 从代码生成文档
ai-docs generate src/
# 输出: 自动生成API文档

# 从README生成API文档
ai-docs api --input README.md --output api-docs.md

# 生成变更日志
ai-docs changelog --from v1.0.0 --to v2.0.0

# 安装
pip install ai-translate

# 翻译文本
translate "Hello, world" --to zh
# 你好，世界

# 翻译文件
translate --file README.md --to zh --output README_ZH.md

# 实时翻译管道
echo "Hello" | translate --to ja

# 安装
pip install ai-sql

# 自然语言转SQL
ai-sql "查询上个月销售额前10的产品"
# SELECT product_name, SUM(quantity * price) as total_sales
# FROM orders
# WHERE created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH)
# GROUP BY product_name
# ORDER BY total_sales DESC
# LIMIT 10;

# 解释SQL
ai-sql explain "SELECT ... FROM ..."
# 这个查询的作用是...

# 优化SQL
ai-sql optimize "SELECT ... FROM ..."
# 建议：添加索引 idx_user_id_created_at

# 安装
pip install ai-data

# 分析CSV
ai-data analyze sales.csv
# 输出:
# 数据概览：1000行×15列
# 缺失值：3列有缺失
# 异常值：5个
# 趋势分析：销售额呈上升趋势
# 建议：考虑填充缺失的price列

# 数据可视化
ai-data plot sales.csv --x date --y amount --type line

# 安装
npm install -g ai-test-gen

# 生成单元测试
ai-test generate src/auth.py
# 输出: tests/test_auth.py

# 生成测试用例
ai-test cases "用户注册流程"
# 输出:
# 1. 正常注册
# 2. 重复用户名
# 3. 无效邮箱
# 4. 密码过短
# ...

# 安装
pip install ai-grep

# 语义搜索代码
ai-grep "处理用户认证的代码"
# 输出:
# src/auth/login.py:15 - def authenticate(username, password):
# src/middleware/auth.py:8 - class AuthMiddleware:
# src/api/users.py:32 - @require_auth

# 语义搜索文档
ai-grep --type docs "如何部署"
# 输出:
# docs/deployment.md:1 - # 部署指南
# README.md:45 - ## 快速部署

# 模型切换
aichat config set model glm-5
aichat config set model gpt-5

# 查看可用模型
aichat models

# 模型对比
aichat compare "写一个快排" --models glm-5,gpt-5,claude-4

# 安装
pip install ai-explain

# 解释代码
ai-explain src/complex_algorithm.py
# 输出:
# 这个文件实现了Dijkstra最短路径算法
# 主要函数：find_shortest_path(graph, start, end)
# 时间复杂度：O((V+E)logV)

# 解释命令
ai-explain "tar -xzvf archive.tar.gz"
# 解压.tar.gz格式的压缩包

# 1. 用自然语言搜索代码
ai-grep "用户登录逻辑"

# 2. 查看并解释代码
ai-explain src/auth.py

# 3. 生成测试
ai-test generate src/auth.py

# 4. 审查改动
git diff | ai-code-review

# 5. 生成提交信息
ai-commit

# 1. 分析数据
ai-data analyze sales.csv

# 2. 生成SQL查询
ai-sql "查询月度销售趋势"

# 3. 可视化
ai-data plot sales.csv --x month --y total --type bar

# 1. 从代码生成文档
ai-docs generate src/

# 2. 翻译文档
translate --file docs/api.md --to en

# 3. 生成变更日志
ai-docs changelog

# 创建自定义AI命令
#!/bin/bash
# ~/.local/bin/ai-debug

ERROR=$1
aichat "作为调试专家，分析以下错误并给出解决方案：$ERROR"

# 使用本地模型（零成本）
export AI_CHAT_MODEL=ollama:glm-5:32b

# 使用缓存
export AI_CACHE_ENABLED=true

# 异步处理
ai-data analyze big.csv --async

# 不要将敏感数据发送到云端AI
# 使用本地模型处理敏感代码
ai-grep "密码" --model local-only

# 或使用数据脱敏
ai-data analyze customers.csv --anonymize