AI 在命令行里
模型在命令行里有三种用法：生成命令、处理管道里的数据、充当 agent。
三种用法
| 用法 | 例子 | 适合 |
|---|---|---|
| 生成命令 | llm cmd "find py files from last week" | 忘了具体语法 |
| 管道处理 | llm "$INSTRUCTIONS" < users.txt | 非结构化文本 |
| AI shell | 自然语言驱动多步任务 | 探索性操作 |
bash
INSTRUCTIONS="Extract just the username from each line, one per line"
llm "$INSTRUCTIONS" < users.txt | sort | uniq -c | sort -nr- 指令要加引号，否则被切词
- 输入用
<重定向，不要把整个文件拼进提示词 - 输出可以继续接管道
不要直接执行
| 风险 | 做法 |
|---|---|
| 删除或覆盖 | 先换成 ls 或 echo 干跑 |
curl | bash | 先下载、读一遍 |
sudo 命令 | 逐段确认作用范围 |
| 密钥泄露 | 不要贴 .env、私钥、完整日志 |
--dry-run、-n 能验证的先用；rm -rf、chmod 777 这类建议多看一眼。
成本与隐私
大文件先 head、grep 收窄，再交给模型。对话工具会把上下文带进请求，敏感内容用本地模型或明确的隐私设置。
这些工具最适合“知道要做什么，但忘了怎么写”，不替代理解。