[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ovh--shai":3,"tool-ovh--shai":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151314,2,"2026-04-11T23:32:58",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":32,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":94,"env_deps":95,"category_tags":101,"github_topics":102,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":141},6807,"ovh\u002Fshai","shai","shai is a coding agent, your pair programming buddy that lives in the terminal. Written in rust with love \u003C3","shai 是一款运行在终端里的智能编程助手，就像一位随时待命的结对编程伙伴。它基于 Rust 语言开发，旨在帮助开发者直接在命令行环境中完成代码编写、调试纠错及技术问答，无需频繁切换窗口或依赖重型 IDE。\n\n对于习惯使用终端的软件开发者和运维工程师而言，shai 能显著减少上下文切换带来的干扰，提升编码流畅度。它不仅支持自然的交互式对话，还具备独特的“无头模式”，允许通过管道将指令直接传入以实现脚本自动化；更贴心的是，当 Shell 命令执行失败时，shai 能自动捕获错误并主动提供修复建议。\n\n技术层面，shai 展现了极高的灵活性：它支持加载项目根目录下的 `SHAI.md` 文件以理解特定项目上下文，兼容 OpenAI、OVHCloud 等多种大模型提供商，并内置了符合 OpenAI 标准的 HTTP 服务接口，方便集成到现有工作流中。无论是日常快速原型开发，还是构建复杂的自动化运维脚本，shai 都能成为你终端里得力的智能副手。","# SHAI\n\nshai is a coding agent, your pair programming buddy that lives in the terminal. Written in rust with love \u003C3\n\n![Shai CLI Screenshot](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_32f839e069a7.png)\n\n## Features\n\n- **Interactive coding agent** - Chat with shai in your terminal to write code, fix bugs, and get answers\n- **Headless mode** - Pipe prompts directly into shai for scripting and automation\n- **HTTP server** - Run shai as a service with OpenAI-compatible APIs and SSE streaming\n- **Shell assistant** - Automatically suggests fixes when commands fail in your terminal\n- **Project context** - Load project-specific information via `SHAI.md` files\n- **MCP Support** - Configure specialized agents with MCP and OAuth support\n- **Multiple LLM providers** - Works with OVHCloud, OpenAI, and other compatible endpoints\n\n## Installation\n\n### Latest stable release\n\nInstall the latest release with the following command:\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | sh\n```\n\n### Nightly version\n\nInstall the last [``unstable``](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Freleases\u002Ftag\u002Funstable) version with the following command:\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | SHAI_RELEASE=unstable sh\n```\n\nThe `shai` binary will be installed in `$HOME\u002F.local\u002Fbin`\n\n## Quick Start\n\nBy default `shai` uses OVHcloud as an anonymous user meaning you will be rate limited! If you want to sign in with your account or select another provider, run:\n\n```bash\nshai auth\n```\n\n![shai auth](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_fa07c22ed809.gif)\n\nOnce you have a provider set up, you can run shai:\n\n```bash\nshai\n```\n\n![shai](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_ccf7c9f8ac16.gif)\n\n## Usage\n\n### Interactive Mode\n\nSimply run `shai` to start the interactive coding agent. You can chat with shai and it will help you write code, fix bugs, and answer questions.\n\n### Headless Mode\n\nShai can also run in headless mode without user interface. In that case simply pipe a prompt into shai, it will stream event in the stderr:\n\n```bash\necho \"make me a hello world in main.py\" | shai\n```\n\n![shai headless](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_da4ca571f021.gif)\n\nYou can also instruct shai to return the entire conversation as a trace once it is done:\n\n```bash\necho \"make me a hello world in main.py\" | shai 2>\u002Fdev\u002Fnull --trace\n```\n\nThis is handy because you can chain `shai` calls:\n\n```bash\necho \"make me a hello world in main.py\" | shai --trace | shai \"now run it!\"\n```\n\n### HTTP Server Mode\n\nYou can run shai as an HTTP service with SSE streaming support. This mode provides multiple API endpoints:\n\n```bash\nshai serve --port 3000\n```\n\n![shai http](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_75cdfc94ea83.png)\n\nAvailable API endpoints:\n\n- **POST \u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions** - OpenAI Chat Completions API (ephemeral mode)\n- **POST \u002Fv1\u002Fresponses** - OpenAI Responses API (stateful\u002Fstateless)\n- **GET \u002Fv1\u002Fresponses\u002F{id}** - Get response by ID\n- **POST \u002Fv1\u002Fresponses\u002F{id}\u002Fcancel** - Cancel a response\n- **POST \u002Fv1\u002Fmultimodal** - Simple multimodal API (streaming)\n- **POST \u002Fv1\u002Fmultimodal\u002F{session_id}** - Simple multimodal API (with session)\n\nOptions:\n\n- `--port \u003CPORT>` - Port to bind to (default: 3000)\n- `--ephemeral` - Use ephemeral mode (spawn new agent per request)\n- `[AGENT]` - Agent name to use for persistent session\n\n### Shell Assistant\n\nshai can also act as a shell assistant in case a command failed and will propose you a fix. This works by injecting command hook while monitoring your terminal output. Your last terminal output along with the last command and error code will be sent for analysis to the llm provider.\n\nTo start hooking your shell with shai simply type:\n\n```bash\nshai on\n```\n\nFor instance:\n\n![Shai CLI Screenshot](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_9b07cf51f72e.png)\n\nTo stop shai from monitoring your shell you can type:\n\n```bash\nshai off\n```\n\n## Configuration\n\n### Project Context File\n\nYou can create a `SHAI.md` file at the root of your project containing any information you want Shai to know about the project (architecture, build steps, important directories, etc.). Shai will automatically load this file as additional context.\n\n### Custom Agents (with MCP)\n\nInstead of a single global configuration, you can create custom agent in a separate configuration.\n\n[`.ovh.config`](.\u002F.ovh.config) contains an example of a custom configuration with an remote MCP server configured.\n\nPlace this file in `~\u002F.config\u002Fshai\u002Fagents\u002Fovh.config`, you can then list the agents available with:\n\n```bash\ncurl https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Frefs\u002Fheads\u002Fmain\u002F.ovh.config -o ~\u002F.config\u002Fshai\u002Fagents\u002Fovh.config\nshai agent list\n```\n\nYou can run shai with this specific agent with the `agent` subcommand:\n\n```bash\nshai agent ovh\n```\n\n### OVHCloud Endpoints\n\nOVHCloud provides compatible LLM endpoints for using shai with tools. Start by creating a [_Public Cloud_ project in your OVHCloud account](https:\u002F\u002Fwww.ovh.com\u002Fmanager\u002F#\u002Fpublic-cloud), then head to _AI Endpoints_ and retreive your API key. After setting it in shai, you can:\n\n- choose [one of the models with function calling feature](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fcatalog) (e.g., [gpt-oss-120b](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fgpt-oss-120b), [gpt-oss-20b](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fgpt-oss-20b), [Mistral-​Small-​3.2-​24B-​Instruct-​2506](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fmistral-small-3-2-24b-instruct-2506)) for best performance ;\n- choose any other model forcing structured output (`\u002Fset so` option).\n\n## Development\n\n### Build The Project\n\nSimply build the project with `cargo`\n\n```bash\ngit clone git@github.com:ovh\u002Fshai.git\ncd shai\ncargo build --release\n```\n","# SHAI\n\nshai 是一个编码助手，是您终端中的结对编程伙伴。它使用 Rust 编写，充满爱意 \u003C3。\n\n![Shai CLI 截图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_32f839e069a7.png)\n\n## 特性\n\n- **交互式编码助手** - 在您的终端中与 shai 聊天，编写代码、修复错误并获取答案\n- **无界面模式** - 将提示直接通过管道传递给 shai，用于脚本编写和自动化\n- **HTTP 服务器** - 将 shai 作为服务运行，提供与 OpenAI 兼容的 API 和 SSE 流式传输\n- **Shell 助手** - 当终端中的命令失败时，自动建议修复方案\n- **项目上下文** - 通过 `SHAI.md` 文件加载项目特定信息\n- **MCP 支持** - 使用 MCP 和 OAuth 支持配置专用代理\n- **多种 LLM 提供商** - 支持 OVHCloud、OpenAI 及其他兼容的端点\n\n## 安装\n\n### 最新稳定版\n\n使用以下命令安装最新版本：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | sh\n```\n\n### 每日构建版\n\n使用以下命令安装最新的 [`unstable`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Freleases\u002Ftag\u002Funstable) 版本：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | SHAI_RELEASE=unstable sh\n```\n\n`shai` 二进制文件将被安装到 `$HOME\u002F.local\u002Fbin`。\n\n## 快速入门\n\n默认情况下，`shai` 使用 OVHcloud 作为匿名用户，这意味着您会受到速率限制！如果您想使用自己的账户登录或选择其他提供商，请运行：\n\n```bash\nshai auth\n```\n\n![shai auth](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_fa07c22ed809.gif)\n\n设置好提供商后，您可以运行 shai：\n\n```bash\nshai\n```\n\n![shai](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_ccf7c9f8ac16.gif)\n\n## 使用方法\n\n### 交互模式\n\n只需运行 `shai` 即可启动交互式编码助手。您可以与 shai 对话，它会帮助您编写代码、修复错误并解答问题。\n\n### 无界面模式\n\nshai 也可以在无界面模式下运行。在这种情况下，只需将提示通过管道传递给 shai，它会将事件流输出到标准错误：\n\n```bash\necho \"帮我用 main.py 写一个 Hello World\" | shai\n```\n\n![shai headless](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_da4ca571f021.gif)\n\n您还可以指示 shai 在完成任务后返回整个对话记录：\n\n```bash\necho \"帮我用 main.py 写一个 Hello World\" | shai 2>\u002Fdev\u002Fnull --trace\n```\n\n这非常方便，因为您可以将多个 `shai` 调用串联起来：\n\n```bash\necho \"帮我用 main.py 写一个 Hello World\" | shai --trace | shai \"现在运行它！\"\n```\n\n### HTTP 服务器模式\n\n您可以将 shai 作为支持 SSE 流式传输的 HTTP 服务运行。此模式提供了多个 API 端点：\n\n```bash\nshai serve --port 3000\n```\n\n![shai http](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_75cdfc94ea83.png)\n\n可用的 API 端点：\n\n- **POST \u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions** - OpenAI Chat Completions API（临时模式）\n- **POST \u002Fv1\u002Fresponses** - OpenAI Responses API（有状态\u002F无状态）\n- **GET \u002Fv1\u002Fresponses\u002F{id}** - 根据 ID 获取响应\n- **POST \u002Fv1\u002Fresponses\u002F{id}\u002Fcancel** - 取消响应\n- **POST \u002Fv1\u002Fmultimodal** - 简单的多模态 API（流式）\n- **POST \u002Fv1\u002Fmultimodal\u002F{session_id}** - 简单的多模态 API（带会话）\n\n选项：\n\n- `--port \u003CPORT>` - 绑定的端口（默认：3000）\n- `--ephemeral` - 使用临时模式（每个请求生成新的代理）\n- `[AGENT]` - 用于持久化会话的代理名称\n\n### Shell 助手\n\n当命令执行失败时，shai 还可以充当 Shell 助手，并为您提供修复建议。它通过注入命令钩子并监控您的终端输出来实现这一点。您最后的终端输出以及最后一条命令和错误代码会被发送到 LLM 提供商进行分析。\n\n要开始让 shai 监控您的 Shell，只需输入：\n\n```bash\nshai on\n```\n\n例如：\n\n![Shai CLI 截图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_readme_9b07cf51f72e.png)\n\n要停止 shai 监控您的 Shell，您可以输入：\n\n```bash\nshai off\n```\n\n## 配置\n\n### 项目上下文文件\n\n您可以在项目的根目录下创建一个 `SHAI.md` 文件，其中包含您希望 shai 了解的关于该项目的所有信息（架构、构建步骤、重要目录等）。shai 会自动加载该文件作为额外的上下文。\n\n### 自定义代理（使用 MCP）\n\n您可以不使用单一的全局配置，而是创建一个单独的自定义配置文件。\n\n[`.ovh.config`](.\u002F.ovh.config) 包含了一个使用远程 MCP 服务器配置的自定义配置示例。\n\n将此文件放置在 `~\u002F.config\u002Fshai\u002Fagents\u002Fovh.config` 中，然后您可以列出可用的代理：\n\n```bash\ncurl https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Frefs\u002Fheads\u002Fmain\u002F.ovh.config -o ~\u002F.config\u002Fshai\u002Fagents\u002Fovh.config\nshai agent list\n```\n\n您可以使用 `agent` 子命令运行特定代理的 shai：\n\n```bash\nshai agent ovh\n```\n\n### OVHCloud 端点\n\nOVHCloud 提供了兼容的 LLM 端点，可用于将 shai 与工具结合使用。首先在您的 OVHCloud 账户中创建一个 [_公共云_ 项目](https:\u002F\u002Fwww.ovh.com\u002Fmanager\u002F#\u002Fpublic-cloud)，然后前往 _AI 端点_ 并获取您的 API 密钥。将其设置到 shai 后，您可以：\n\n- 选择具有函数调用功能的模型之一（例如 [gpt-oss-120b](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fgpt-oss-120b)、[gpt-oss-20b](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fgpt-oss-20b)、[Mistral-​Small-​3.2-​24B-​Instruct-​2506](https:\u002F\u002Fendpoints.ai.cloud.ovh.net\u002Fmodels\u002Fmistral-small-3-2-24b-instruct-2506)），以获得最佳性能；\n- 选择任何其他模型，并强制使用结构化输出（`\u002Fset so` 选项）。\n\n## 开发\n\n### 构建项目\n\n只需使用 `cargo` 构建项目即可：\n\n```bash\ngit clone git@github.com:ovh\u002Fshai.git\ncd shai\ncargo build --release\n```","# SHAI 快速上手指南\n\nSHAI 是一款运行在终端中的智能编程助手（Coding Agent），由 Rust 编写。它能与你对话以编写代码、修复漏洞，支持无头模式进行自动化脚本处理，并可作为 HTTP 服务运行。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Linux 或 macOS（Windows 需通过 WSL 使用）\n- **前置依赖**：\n  - `curl`：用于下载安装脚本\n  - `bash` 或兼容的 Shell 环境\n- **网络要求**：需能访问 GitHub 及 LLM 提供商接口（如 OVHCloud、OpenAI 等）\n\n> **注意**：默认情况下 SHAI 以匿名用户使用 OVHCloud 服务，会有速率限制。建议配置个人 API Key 以获得更好体验。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 安装稳定版\n\n执行以下命令一键安装最新稳定版本：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | sh\n```\n\n安装完成后，二进制文件位于 `$HOME\u002F.local\u002Fbin`，请确保该目录已加入你的 `PATH` 环境变量。\n\n### 2. 安装夜间测试版（可选）\n\n如需体验最新功能（可能不稳定），可安装 `unstable` 版本：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fmain\u002Finstall.sh | SHAI_RELEASE=unstable sh\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 配置认证（推荐）\n\n首次使用前，建议运行以下命令登录账户或选择其他 LLM 提供商，以避免匿名用户的速率限制：\n\n```bash\nshai auth\n```\n\n按照提示完成认证流程。\n\n### 2. 交互式模式\n\n直接运行 `shai` 进入交互界面，即可开始与 AI 结对编程：\n\n```bash\nshai\n```\n\n你可以输入自然语言指令，例如：“帮我写一个 Python 的 Hello World\"，SHAI 将生成代码并解释。\n\n### 3. 无头模式（脚本化）\n\n你也可以将提示词通过管道传递给 SHAI，适用于自动化脚本：\n\n```bash\necho \"make me a hello world in main.py\" | shai\n```\n\n若需要获取完整的对话追踪记录以便串联调用：\n\n```bash\necho \"make me a hello world in main.py\" | shai --trace\n```\n\n### 4. 开启 Shell 辅助（可选）\n\n让 SHAI 监控你的终端，当命令报错时自动提供修复建议：\n\n```bash\nshai on\n```\n\n关闭监控：\n\n```bash\nshai off\n```","后端工程师小林正在紧急排查一个因环境差异导致的复杂构建失败问题，并需要快速生成修复脚本。\n\n### 没有 shai 时\n- **上下文切换频繁**：需要在浏览器搜索错误日志、切换 IDE 编写代码、再回到终端测试，打断心流。\n- **手动分析耗时**：面对晦涩的编译报错，需人工逐行阅读文档推测原因，效率极低。\n- **修复试错成本高**：每次修改配置或代码后，必须手动重新运行冗长的构建命令验证结果。\n- **知识沉淀困难**：临时解决方案散落在聊天记录或便签中，难以转化为项目特定的架构文档。\n\n### 使用 shai 后\n- **终端内闭环操作**：直接在终端与 shai 对话，它自动读取报错上下文并提供修复代码，无需离开命令行。\n- **智能诊断与建议**：shai 即时分析错误码和输出，结合项目根目录的 `SHAI.md` 文件理解架构，精准定位问题。\n- **自动化验证流程**：利用无头模式（Headless Mode）将 shai 的建议直接管道传递给 shell，自动执行修复并运行测试。\n- **动态更新项目记忆**：将确认有效的修复方案让 shai 自动追加到 `SHAI.md` 中，确保团队后续遇到类似问题能自动获得正确指引。\n\nshai 将原本分散的“搜索 - 编码 - 调试”流程整合为终端内的自然语言交互，让开发者专注于逻辑而非工具切换。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fovh_shai_32f839e0.png","ovh","OVHcloud","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fovh_e93002df.png","",null,"opensource@ovh.net","https:\u002F\u002Fwww.ovhcloud.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Rust","#dea584",99.2,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Shell","#89e051",0.8,597,55,"2026-04-10T06:39:50","Apache-2.0","Linux, macOS","未说明",{"notes":96,"python":97,"dependencies":98},"该工具是使用 Rust 编写的终端原生应用，无需 Python 环境或本地 GPU。安装脚本会将二进制文件部署到 $HOME\u002F.local\u002Fbin。默认使用 OVHcloud 匿名账户（有速率限制），建议运行 'shai auth' 配置 API Key 或使用其他兼容的 LLM 提供商。支持通过 MCP 配置自定义代理。","不需要 Python (基于 Rust)",[99,100],"Rust (cargo)","OVHCloud\u002FOpenAI API Key",[15,13,14,52],[103,104,105,106,107],"agentic-ai","ai","cli","coding-assistant","hacktoberfest","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-12T13:59:56.958428",[111,116,121,126,131,136],{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},30699,"界面中的 \"Yolo\" 选项是什么意思？","当提示允许或拒绝文件编辑时，\"Yolo\" 是第三个选项。虽然 UI 中未明确解释，但社区建议将其理解为一种“自动允许”或“创建白名单”的机制。维护者指出可以创建一个“创建白名单（create allowlist）”的改进功能，类似于 JetBrains Junie 的概念，即允许特定命令（如 `git status`）而禁止危险命令（如 `rm -rf`），以提高无头模式下的安全性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F14",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},30700,"使用 Qwen2.5-Coder 等模型时报错 \"feature 'tool calls' is not currently supported\" 怎么办？","该错误是因为某些模型（如 Qwen 2.5 coder）未经过函数调用（function calling）训练，导致 API 禁用了该功能。解决方法是在 TUI 文本输入中使用以下强制模式：\n1. `\u002Ftc so`：使用结构化输出（structured output）执行工具调用。\n2. `\u002Ftc fc2`：使用必需模式（required mode）的函数调用。\n注意：这两种模式会强制模型进行工具调用，但由于模型缺乏相关训练，效果可能不佳。建议优先使用支持工具调用的模型（如升级后的 gpt-oss-120b）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F60",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},30701,"在浅色模式（Light Mode）下文字难以阅读怎么办？","如果在浅色模式下看到灰色文字配白色背景导致难以阅读，这通常是因为终端调色板对比度不足。解决方案包括：\n1. 更换终端主题：例如在 WezTerm 中使用 Catppuccin Latte 等浅色主题可解决此问题。\n2. 手动切换主题：未来版本可能支持 `\u002Ftheme light` 或 `\u002Ftheme dark` 命令。\n3. 自动检测：计划支持 `\u002Ftheme auto` 以根据操作系统主题自动切换。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F63",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},30702,"重新运行安装脚本会覆盖现有的配置文件吗？","不会。当前的二进制升级过程不会重置配置文件。之前出现的覆盖情况仅发生在修复配置文件路径以遵循 XDG_CONFIG 标准时。现在重新运行 `curl` 安装命令是安全的，现有的配置将被保留。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F50",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},30703,"运行安装脚本时遇到 \"floating point exception\" 浮点异常错误如何解决？","这是一个已知问题，通常与特定的 OS 版本或 Cargo 版本有关。维护者已确认可以复现该浮点异常问题并正在寻找解决方案。如果遇到此问题：\n1. 尝试从源代码构建并运行工具（源码编译通常可避开预编译二进制文件的兼容性问题）。\n2. 等待下一个版本（如 v0.2.0）的发布，该问题预计将在后续版本中修复。\n3. 提供您的操作系统名称\u002F版本和 Cargo 版本给维护者以协助调试。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F30",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},30704,"Shai 支持哪些可用的内部命令？","虽然帮助信息提到可以使用 `\u002F` 运行命令，但具体命令列表需参考上下文。目前已知的内部命令包括：\n- `\u002Ftc so`：强制使用结构化输出进行工具调用。\n- `\u002Ftc fc2`：强制使用必需模式的函数调用。\n- `\u002Ftheme light` \u002F `\u002Ftheme dark` \u002F `\u002Ftheme auto`：用于切换界面主题（计划中的功能）。\n更多命令可通过在 TUI 中输入 `\u002Fhelp` 查看实时列表。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fissues\u002F17",[142,147,152,157,162,167,172,177,182,187],{"id":143,"version":144,"summary_zh":145,"released_at":146},222570,"v0.1.5","## 变更内容\n* 功能：shai 现在会根据 Cargo.toml 显示版本 参考：#47，由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F48 中提出\n* CI：启用推送时的二进制构建 由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F45 中实现\n* 修复（auth）：在设置环境变量之前，先去除输入字段中的空白字符 由 @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F52 中修复\n* 功能（TUI）：添加使用上下键进行命令历史导航的功能 由 @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F51 中实现\n* 修复（install.sh）：修复剩余的不符合 POSIX 标准的 echo 标志，并对参数展开进行 sanitization 由 @cgoesche 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F67 中修复\n* 功能（install.sh）：支持用户自定义发布版本 由 @cgoesche 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F68 中实现\n* #60：澄清 shai 兼容的 OVHCloud 型号 由 @flavienbwk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F64 中完成\n* 支持 MCP，并提供自定义代理配置 由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F70 中实现\n* 功能（CLI）：添加 --version 选项标志 由 @cgoesche 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F69 中实现\n* 修复长行显示问题 由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F71 中修复\n* 按下 Esc 键时终止 Bash 子命令 由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F72 中实现\n\n## 新贡献者\n* @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F52 中完成了首次贡献\n* @cgoesche 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F67 中完成了首次贡献\n* @flavienbwk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F64 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.2...v0.1.5","2025-09-24T08:52:21",{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},222571,"unstable","由提交 c9cb88d0f16326dce20d84eba6586fabe7e51176 自动构建的不稳定版本","2025-12-18T12:11:02",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},222572,"v0.1.2","## 变更内容\n* 由 @LegendGaf 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F20 中修复了浮点异常错误\n* 修复 (install.sh): 使 echo 命令符合 POSIX 标准，由 @maximerobine 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F46 中完成\n\n## 新贡献者\n* @LegendGaf 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F20 中做出了首次贡献\n* @maximerobine 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F46 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.1...v0.1.2","2025-07-30T21:59:49",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},222573,"v0.1.1","这是版本 v0.1.1\n\n## 变更内容\n* chore: 在 .gitignore 中添加了 \u002Flogs\u002F 目录，由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F5 中完成\n* feat: 新增通过 Ctrl+D 退出 shai 的方式，由 @Crocmagnon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F18 中完成\n* 使权限设置更加明确 #14，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F19 中完成\n* fix(cli): 修复类型不匹配问题，由 @raspbeguy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F24 中完成\n* doc: 在 ?（帮助）中添加命令，修复 #17 问题，由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F25 中完成\n* shai 现在遵循 XDG_CONFIG 规范，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F29 中完成\n* 修复 #11 问题：列表中模型不可见，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F31 中完成\n* 修复 #10 问题，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F32 中完成\n* fix: 使 install.sh 符合 POSIX 标准，参考 #34，由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F35 中完成\n* 准备 0.1.1 版本发布，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F43 中完成\n\n## 新贡献者\n* @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F5 中完成了首次贡献\n* @Crocmagnon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F18 中完成了首次贡献\n* @raspbeguy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F24 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.0...v0.1.1","2025-07-29T15:04:33",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},222574,"v0.1.0","这是 shai 的首个版本 v0.1.0，shai 是由 OVHcloud 推出的一款运行在终端中的 AI 编码助手！\n\n# 本次更新内容：\n\n- 交互式模式，配备美观的终端界面\n- 无头非交互式模式，便于管道操作和脚本集成\n- 内置工具，如读取、写入、搜索、Bash 执行等\n- 多提供商支持（OVHcloud、Ollama、OpenAI 兼容模型、Mistral、OpenRouter、OpenAI、Anthropic），后续还将增加更多支持\n","2025-07-25T10:17:51",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},222565,"v0.1.10","## 变更内容\n* 功能新增：通过 HTTP API 记录错误和会话信息\n* 修复：README 文件：使命令行可直接复制粘贴，由 @rbeuque74 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F99 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.9...v0.1.10","2025-11-13T08:07:57",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},222566,"v0.1.9","## 变更内容\n* 由 @itsmadhusudhan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F93 中使用 chrono 重新实现了 get_today 函数\n* 由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F98 中简化了代理配置\n\n## 新贡献者\n* @itsmadhusudhan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F93 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.8...v0.1.9","2025-11-05T14:37:52",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},222567,"v0.1.8","## 变更内容\n* 功能(tui): 添加浅色主题支持，并实现自动检测，由 @Ayan-sh03 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F91 中完成\n* 功能：API 封装，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F88 中完成\n\n## 新贡献者\n* @Ayan-sh03 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F91 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.7...v0.1.8","2025-10-21T09:36:43",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},222568,"v0.1.7","## 变更内容\n* chore：README：由 @rbeuque74 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F85 中使文档更加清晰\n* feat(tui)：添加由 @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F84 中实现的以 @ 为触发的文件自动补全建议\n* 发布 0.1.7 版本：由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F86 中完成\n\n## 新贡献者\n* @rbeuque74 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F85 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.6...v0.1.7","2025-10-09T08:24:35",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},222569,"v0.1.6","## 变更内容\n* 文档：在 README.md 中添加了不稳定版安装命令，由 @nicoovh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F73 中完成\n* 拒绝时停止代理，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F75 中完成\n* 功能\u002F缩短差异，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F77 中完成\n* 新特性：添加令牌使用情况显示，由 @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F78 中完成\n* 新特性：在 AgentBuilder 中将 Shai.md 作为系统上下文加载，由 @MyEcoria 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F80 中完成\n* ARM 架构下 c_char 为无符号类型，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F81 中完成\n* 发布 0.1.6 版本，由 @Marlinski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fpull\u002F83 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fovh\u002Fshai\u002Fcompare\u002Fv0.1.5...v0.1.6","2025-10-01T08:26:25"]