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shell_gpt AI技能包
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AI工具

shell_gpt AI技能包

基于 Python · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:shell_gpt
⭐ 12.1k Stars 🍴 959 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.5分
8.5AI 综合评分
CLI工具ChatGPT命令行代码生成生产力
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,shell_gpt AI技能包 获评「强烈推荐」。在 GitHub 上收获超过 12.1k 颗 Star,这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

shell_gpt AI技能包 是一款基于 Python 的开源工具,在 GitHub 上收获 12k+ Star,是CLI工具、ChatGPT、命令行、代码生成领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
shell_gpt AI技能包 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Python 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 shell_gpt AI技能包 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

基于GPT的命令行生产力工具,可将自然语言转换为Shell命令并执行。支持代码生成、问题解答、命令查询等功能,适合开发者、运维人员和命令行用户提升效率。

shell_gpt AI技能包 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 CLI工具、ChatGPT、命令行 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 12.1k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.5 分
工具类型
AI工具
Forks
959

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

基于GPT的命令行生产力工具,可将自然语言转换为Shell命令并执行。支持代码生成、问题解答、命令查询等功能,适合开发者、运维人员和命令行用户提升效率。

shell_gpt AI技能包 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 CLI工具、ChatGPT、命令行 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install shell_gpt

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install shell_gpt

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/TheR1D/shell_gpt
cd shell_gpt
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import shell_gpt; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
shell_gpt --help

# 基本用法
shell_gpt input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import shell_gpt

# 示例
result = shell_gpt.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# shell_gpt 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "shell_gpt"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
shell_gpt --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export SHELL_GPT_API_KEY="your-key"
export SHELL_GPT_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 64/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

ShellGPT

A command-line productivity tool powered by AI large language models (LLM). This command-line tool offers streamlined generation of shell commands, code snippets, documentation, eliminating the need for external resources (like Google search). Supports Linux, macOS, Windows and compatible with all major Shells like PowerShell, CMD, Bash, Zsh, etc.

https://github.com/TheR1D/shell_gpt/assets/16740832/721ddb19-97e7-428f-a0ee-107d027ddd59

Enter role description: Provide only valid json as response.

sgpt --role json_generator "random: user, password, email, address"

json { "user": "JohnDoe", "password": "p@ssw0rd", "email": "johndoe@example.com", "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown", "state": "CA", "zip": "12345" } } ```

If the description of the role contains the words "APPLY MARKDOWN" (case sensitive), then chats will be displayed using markdown formatting unless it is explicitly turned off with --no-md.

-> Added main feature details into README.md


You can analyze logs from various sources by passing them using stdin, along with a prompt. For instance, we can use it to quickly analyze logs, identify errors and get suggestions for possible solutions:
shell docker logs -n 20 my_app | sgpt "check logs, find errors, provide possible solutions"
text Error Detected: Connection timeout at line 7. Possible Solution: Check network connectivity and firewall settings. Error Detected: Memory allocation failed at line 12. Possible Solution: Consider increasing memory allocation or optimizing application memory usage.

You can also use all kind of redirection operators to pass input:
shell sgpt "summarise" < document.txt

Installation

pip install shell-gpt
By default, ShellGPT uses OpenAI's API and GPT-4 model. You'll need an API key, you can generate one here. You will be prompted for your key which will then be stored in ~/.config/shell_gpt/.sgptrc. OpenAI API is not free of charge, please refer to the OpenAI pricing for more information.

[!TIP] Alternatively, you can run open-source models locally for free. This requires setting up your own LLM backend, such as Ollama. To get ShellGPT working with Ollama, follow this detailed guide ❗️Note that ShellGPT is not optimized for local models and may not work as expected.

-> docker run -d -p 80:80 -v $(pwd)/index.html:/usr/share/nginx/html/index.html nginx

-> It appears that jq is not installed on the system. Let me try to install it using brew.

-> @FunctionCall execute_shell_command(shell_command="brew install jq")

-> jq has been successfully installed. Let me try to parse the file again.

Docker

Run the container using the OPENAI_API_KEY environment variable, and a docker volume to store cache. Consider to set the environment variables OS_NAME and SHELL_NAME according to your preferences.

docker run --rm \
           --env OPENAI_API_KEY=api_key \
           --env OS_NAME=$(uname -s) \
           --env SHELL_NAME=$(echo $SHELL) \
           --volume gpt-cache:/tmp/shell_gpt \
       ghcr.io/ther1d/shell_gpt -s "update my system"

Example of a conversation, using an alias and the OPENAI_API_KEY environment variable:

alias sgpt="docker run --rm --volume gpt-cache:/tmp/shell_gpt --env OPENAI_API_KEY --env OS_NAME=$(uname -s) --env SHELL_NAME=$(echo $SHELL) ghcr.io/ther1d/shell_gpt"
export OPENAI_API_KEY="your OPENAI API key"
sgpt --chat rainbow "what are the colors of a rainbow"
sgpt --chat rainbow "inverse the list of your last answer"
sgpt --chat rainbow "translate your last answer in french"

You also can use the provided Dockerfile to build your own image:

docker build -t sgpt .

Usage

ShellGPT is designed to quickly analyse and retrieve information. It's useful for straightforward requests ranging from technical configurations to general knowledge. ```shell sgpt "What is the fibonacci sequence"

-> The email value in /tmp/test.json is johndoe@example.


It is also possible to chain multiple function calls in the prompt:
shell sgpt "Play music and open hacker news"

Enforce LiteLLM usage (for local LLMs).

USE_LITELLM=false

Configuration Examples

Default behavior (ellipsis):

MARKDOWN_LIVE_VERTICAL_OVERFLOW=ellipsis
When the markdown output exceeds the terminal height, only ... is shown. This is the default and preserves backward compatibility.

Visible mode (recommended for REPL sessions):

MARKDOWN_LIVE_VERTICAL_OVERFLOW=visible
All generated markdown content is visible in real-time. This is especially useful for long-running REPL interactions or agent workflows where you want to observe the model's reasoning process, tool calls, and intermediate outputs.

sgpt --repl
With visible mode, you can continuously observe generated markdown output, tool execution details, and progress updates instead of staring at ... for several minutes.

Runtime configuration file

You can setup some parameters in runtime configuration file ~/.config/shell_gpt/.sgptrc: ```text

API key, also it is possible to define OPENAI_API_KEY env.

OPENAI_API_KEY=your_api_key

Shell integration

This is a very handy feature, which allows you to use sgpt shell completions directly in your terminal, without the need to type sgpt with prompt and arguments. Shell integration enables the use of ShellGPT with hotkeys in your terminal, supported by both Bash and ZSH shells. This feature puts sgpt completions directly into terminal buffer (input line), allowing for immediate editing of suggested commands.

https://github.com/TheR1D/shell_gpt/assets/16740832/bead0dab-0dd9-436d-88b7-6abfb2c556c1

To install shell integration, run sgpt --install-integration and restart your terminal to apply changes. This will add few lines to your .bashrc or .zshrc file. After that, you can use Ctrl+l (by default) to invoke ShellGPT. When you press Ctrl+l it will replace you current input line (buffer) with suggested command. You can then edit it and just press Enter to execute.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-22

高质量CLI工具,12k星证明其实用价值。自然语言转命令创新度高,社区活跃维护好,是开发者必备效率工具。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:shell_gpt 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 12.1k Star,社区高度认可
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

设置环境变量OPENAI_API_KEY或在配置文件中输入,工具会自动识别
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:shell_gpt AI技能包 的核心功能完整,质量优秀。对于AI 技术爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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🌐 原始信息
原始名称 shell_gpt
原始描述 开源AI工具:A command-line productivity tool powered by AI large language models like GPT-5,。⭐12.1k · Python
Topics CLI工具ChatGPT命令行代码生成生产力
GitHub https://github.com/TheR1D/shell_gpt
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/TheR1D/shell_gpt

收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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