在不斷發展的開發者工具領域中，記住終端命令的確切語法仍然是一個持續的挑戰。而 Zev 作為一款新型工具，因其能夠將自然語言描述轉換為終端命令而在開發者中引起關注。
Zev 充當了開發者想要完成的任務與執行這些任務所需的特定命令列語法之間的橋樑。使用者無需記憶各種標誌和引數，只需用普通的語言描述他們的目標，Zev 就會提供適當的命令選項。
Zev 的工作原理
Zev 以兩種不同的模式執行：互動式和直接查詢。在互動式模式下，使用者只需輸入 zev 然後描述他們想要完成的任務。對於更簡化的工作流程，直接查詢方法允許使用者將請求直接附加到命令中，例如 zev 'show disk usage for current directory'。然後該工具利用人工智慧生成相關的命令選項。
Zev 與類似工具的區別在於它提供多個命令選項，而不是自動執行單一選擇。這種方法解決了自然語言請求中的歧義問題，並將命令儲存在 shell 歷史記錄中以供將來參考。
「我非常喜歡它提供多個選項供選擇的功能。」
Zev 安裝和使用
安裝：
pip install zev
使用選項：
- 互動模式：
zev - 直接查詢：
zev '<你想要做的事情>'
示例命令：
zev '顯示所有正在執行的 python 程序'zev '查詢過去24小時內修改的所有.py檔案'zev '顯示當前目錄的磁碟使用情況'zev '檢查是否可以連線到 google.com'zev '顯示 git 中未提交的更改'
AI 後端選項：
- OpenAI API（預設）
- Ollama（本地模型）
與本地和雲端 AI 的整合
雖然 Zev 預設使用 OpenAI API，要求使用者在設定過程中提供自己的 API 金鑰，但它也提供與 Ollama 的相容性，適合那些更喜歡在本地執行所有功能的使用者。這種靈活性使開發者可以在基於雲的 AI 服務或本地模型（如 llama3.2）之間進行選擇，解決了便捷性和隱私問題。
設定過程很簡單，使用者只需執行 zev --setup 並配置他們首選的 AI 後端。然而，一些使用者在使用 Ollama 時報告了配置挑戰，這表明該整合可能仍需完善。
社群反響和替代方法
開發者社群對 Zev 表現出了興趣，同時也分享了他們現有的命令檢索工作流程。許多有經驗的開發者依賴於結合模糊搜尋工具（如 fzf）的廣泛 shell 歷史記錄，這使他們能夠根據部分記憶快速定位以前使用過的命令。
一種特別流行的方法結合了：
- 擴充套件 shell 歷史儲存（一些使用者報告歷史記錄超過60,000行）
- 使用註釋（# 標籤）進行命令註釋
- 使用 fzf 等工具進行模糊搜尋導航
這種成熟的工作流程對許多開發者來說就像第二大腦，引發了關於像 Zev 這樣的 AI 輔助工具如何融入現有生產力系統的問題。
開發路線圖
Zev 的建立者已經承認了一些當前的限制，包括依賴管理問題以及需要改進該工具處理環境變數的方式。這些問題計劃在未來版本中得到改進。
隨著 AI 輔助開發者工具的不斷發展，Zev 為那些希望簡化命令列互動而不犧牲執行控制的開發者提供了一個有趣的入口點。無論它是否會取代已建立的工作流程或對其進行補充，仍有待觀察，但該專案專注於提供選項而非自動執行的方式似乎符合開發者社群對保持終端環境控制的偏好。
參考：zev