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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
做了个工具,用自然语言和服务器聊天排查问题
hmmmbiubiubiu · 2026-01-27 · via V2EX

一个完全由 AI 编写的开源运维工具,支持中文交互,多模型自动切换

写在前面

作为运维工程师,你是否遇到过这些场景:

  • 凌晨 3 点被告警吵醒,脑子一片混乱不知道从哪里开始排查
  • 面对陌生的系统,不知道该用什么命令诊断问题
  • 需要查手册、搜 StackOverflow ,才能找到合适的诊断命令
  • nginx 日志几万行,不知道如何快速定位异常

现在,你可以直接问 AI:"服务器负载很高,帮我排查原因"

项目简介

AI Shell Assistant (aiassist) 是一个基于大语言模型的智能终端工具,通过自然语言交互为运维人员提供诊断分析、方案建议和命令执行指导。

GitHub: https://github.com/llaoj/aiassist

核心特点

自然语言交互 - 用人话提问,AI 给出专业诊断
智能命令建议 - 自动分析并给出最合适的 Shell 命令
连续对话分析 - 自动传递上一条命令的输出,支持最多 10 层递归诊断
管道模式 - 直接分析日志输出,支持 13,000 行 nginx 日志
多模型支持 - 通义千问、GPT-4 、DeepSeek 等,自动切换
安全可控 - 查询命令和修改命令差异化展示,严格确认机制
完美中文 - 支持中文输入、光标编辑、Ctrl+C 退出

实际使用场景

场景 1:服务器负载异常排查

$ aiassist "服务器负载很高,帮我排查原因"

[AI] 让我们先检查系统负载和 CPU 使用情况:

[查询命令]
top -b -n 1 | head -20

是否执行此命令? (y/n, exit 退出): y

[执行成功]
top - 03:24:15 up 127 days,  5:32,  2 users,  load average: 8.45, 7.23, 6.89
Tasks: 256 total,   3 running, 253 sleeping...
  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
 1234 nginx     20   0 2.156g 1.234g  12.3m R  98.3  15.6   124:56 nginx

[AI] 发现 nginx 进程 (PID 1234) CPU 占用 98.3%,内存使用 1.2GB 。
让我们查看 nginx 的连接状态:

[查询命令]
ss -ant | grep :80 | wc -l

是否执行此命令? (y/n, exit 退出): y

[执行成功]
15234

[AI] 发现当前有 15,234 个活跃连接到 80 端口。建议检查是否遭受 DDoS 攻击...

场景 2:管道模式分析日志

# 直接分析 nginx 访问日志
$ tail -1000 /var/log/nginx/access.log | aiassist "分析访问日志"

[AI] 分析结果:
1. 发现来自 192.168.1.100 的异常请求:1 分钟内发起了 523 次请求
2. 路径 /api/login 被频繁访问,可能存在暴力破解
3. 建议执行:
   - 检查该 IP 的请求模式
   - 临时封禁该 IP
   - 启用限流策略

# 分析 Docker 容器状态
$ docker ps -a | aiassist "帮我看看容器有什么问题"

[AI] 发现 3 个容器处于 Exited 状态:
- redis-cache (退出码: 137) - 内存不足被 OOM Killer 杀死
- app-worker (退出码: 1) - 启动失败,建议查看日志
- nginx-proxy (退出码: 0) - 正常退出

场景 3:交互式问题诊断

$ aiassist

??? 请输入问题: 为什么我的磁盘满了

[AI] 让我们先查看磁盘使用情况...
[查询命令] df -h

??? 请输入问题: /var 目录占用最大

[AI] 让我们查看/var 目录下哪些子目录占用空间最大...
[查询命令] du -sh /var/* | sort -hr | head -10

??? 请输入问题: /var/log 占了 80GB

[AI] 让我们查看具体是哪些日志文件...

技术亮点

1. 智能递归分析

支持最多10 层递归命令分析,AI 会:

  • 自动读取每条命令的输出
  • 将输出作为上下文传递给下一轮分析
  • 逐步深入定位问题根源

2. 内存保护机制

  • 防止内存耗尽和无限递归

3. 严格的安全控制

  • 查询命令(绿色) → 一次确认 → 执行
  • 修改类命令( rm 、chmod 等)强制二次确认
  • 最大限度防止误操作

4. 完美的中文支持

  • ✅ 支持中文输入编辑
  • ✅ 光标左右移动
  • ✅ 删除字符时提示符不消失
  • ✅ Ctrl+C 优雅退出

5. 多模型自动切换

# 配置文件按优先级排列
providers:
  qwen:      # 优先使用
    enabled: true
  gpt4:      # Qwen 失败后切换


```yaml
# 配置文件按优先级排列
providers:
  qwen:      # 优先使用
    enabled: true
  gpt4:      # Qwen 失败后切换
    enabled: true
  deepseek:  # 最后备选## 快速开始

### 一键安装


```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/llaoj/aiassist/main/scripts/install.sh | bash
  • macOS (Intel, Apple Silicon)
  • Windows (x86_64, ARM64, i386)
  • FreeBSD (x86_64, ARM64)

配置大模型

aiassist config

按向导提示配置:

  1. 选择语言(中文/English )
  2. 添加 LLM Provider (支持 OpenAI 兼容接口)
  3. 输入 API Key
  4. 配置模型列表
  5. (可选)设置 HTTP 代理

支持的模型:

  • 通义千问( Qwen )
  • OpenAI GPT-4/3.5
  • DeepSeek
  • 其他 OpenAI 兼容接口

开始使用

# 交互式对话
aiassist

# 单次问答
aiassist "服务器负载很高,帮我排查"

# 管道模式
tail -f /var/log/nginx/access.log | aiassist "分析日志"
docker ps -a | aiassist "检查容器状态"

项目背景

这个项目有个特别之处:完全由 AI 编写

从需求分析、架构设计、代码实现、文档编写,全部由 AI ( Claude )完成。这也从侧面证明了 AI 在代码生成领域的能力已经相当成熟。

技术栈:

  • Go 1.21+
  • Cobra (CLI 框架)
  • Liner (行编辑)
  • Viper (配置管理)

适用人群

运维工程师 - 快速诊断生产环境问题
SRE - 自动化故障排查流程
DevOps - CI/CD 环境调试
新手运维 - 学习 Shell 命令最佳实践
开发者 - 快速解决服务器问题