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思勤传媒网站建设公司,传奇辅助网站怎么做,重庆网络公司招聘,厦门网站建设哪家不错说真的#xff0c;最近这段时间#xff0c;我一直在想一个事儿。咱们干运维的#xff0c;天天跟那一堆黑框框打交道#xff0c;写不完的 Shell 脚本#xff0c;调不完的 Python 自动化#xff0c;有时候为了抓一个日志里的异常#xff0c;在那儿 awk、sed、grep 半天最近这段时间我一直在想一个事儿。咱们干运维的天天跟那一堆黑框框打交道写不完的 Shell 脚本调不完的 Python 自动化有时候为了抓一个日志里的异常在那儿awk、sed、grep半天最后发现还是正则表达式少写了一个反斜杠。我就在想这 AI 都能写代码了能不能更进一步能不能我动动嘴它直接在我机器上把活儿给干了别跟我提 ChatGPT 那个网页版我知道它能写代码但我还得复制、粘贴然后再手动到服务器上去跑跑出报错了我还得把报错贴回去给它看这来回折腾的过程说实话挺磨人的。直到我遇到了 Open Interpreter。这东西刚出来的时候我就关注了当时觉得也就那样可能就是个噱头。但最近深度用了两周我发现我错了这玩意儿简直就是个“有手的 GPT”。它不只是给你写代码它是真的能直接控制你的电脑进你的目录删你的垃圾文件甚至还能帮你给服务器换个壁纸虽然咱们生产环境不干这事儿。今天我就想跟大家好好唠唠这东西不整那些虚头巴脑的 PPT 概念咱就从实战出发看看这玩意儿到底能不能帮咱这群“搬砖的”省点心。这东西到底是干啥的项目地址https://github.com/openinterpreter/open-interpreter/blob/main/docs/README_ZH.md简单来说Open Interpreter 就是一个本地版的“代码解释器”。大家都知道 ChatGPT 有个 Code Interpreter 插件但那是跑在 OpenAI 云端的沙箱里的。你不能让它帮你改你电脑里的配置文件对吧Open Interpreter 就不一样了。它是在你本地跑的你给它一句话它会自己琢磨第一步该干啥第二步该写什么代码写完了直接在你的命令行里“砰”地一下跑出来。如果你没给它授权自动执行它还会乖乖地问你“老板这行rm -rf /我能跑吗”开个玩笑它一般没这么虎但也得留神。我觉得它最牛的地方在于它打通了自然语言和系统底层。比如我说“帮我把当前目录下所有大于 100M 的日志文件找出来压缩一下然后把原文件删了。”以前我得写个find加xargs加tar的长串命令万一路径里有个空格还得翻车。现在我直接把这要求敲进去它就开始一顿操作我看戏就行。咱们先得把这尊佛给请进来先说说安装吧别看官方文档写得简单真装起来还是有点小坑。我建议大家千万别直接往系统 Python 环境里怼。Python 环境那点破事儿大家又不是不知道这个库依赖版本高了那个库版本低了最后搞得整个系统环境乱七八糟。先整一个虚拟环境我是习惯用condaconda create -n interpreter_envpython3.10conda activate interpreter_env然后就是一句话pip install open-interpreter装完之后你在终端敲个interpreter它就出来了。不过这里有个关键点也是很多人卡住的地方——这玩意儿默认是要连 OpenAI 的。你需要一个OPENAI_API_KEY。如果你像我一样有些内网环境或者舍不得那点 Token 钱它其实支持本地模型。你可以搭配 Ollama 跑 Llama 3或者是用 LM Studio 之类的。但我得说实话本地小模型的智商有时候确实感人如果你想让它处理复杂的逻辑还是建议咬咬牙用 GPT-4 的 API那逻辑清晰得简直不像话。实战场景一再也不想写那些该死的日志分析脚本了咱们运维日常最多的活儿是啥查日志啊前两天我那台 Nginx 负载突然飙升满屏幕的 Access Log我当时正急着去吃饭。要是以前我得在那儿cat access.log | awk {print $1} | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10。我直接打开 Open Interpreter“帮我分析一下access.log看看请求量最高的前 10 个 IP 是哪些顺便查一下这些 IP 是不是国内的把结果存成一个 Markdown 表格。”它先是回了我一句“没问题我先用 Python 读取一下文件开头看下格式。”然后它自己写了段 Python用了pandas和requests。过了一会儿它说它没装pandas它居然自己提了一句“我需要安装 pandas 库可以吗”我敲了个y。它自己装好跑完把表格啪地一下甩在我脸上。前后不到一分钟我连烟都没点着。这就是我觉得它最接地气的地方它有自我修正能力。代码跑错了它自己看报错信息自己改。这不就是我们平时干的活儿吗只不过它动作比我们快得多。关于安全性的碎碎念我知道肯定有人要问“你把终端权限给 AI你心这么大吗”确实这事儿一开始我也打鼓。万一它一个脑抽把/etc/给我扬了怎么办所以 Open Interpreter 有个默认模式每执行一行代码都要你确认。虽然繁琐点但那是保命的。等你真玩熟了或者是在一个无关紧要的测试机上你可以加个-y参数让它“自生自灭”。但我建议啊尤其是咱们在生产环境或者是存有重要数据的机器上千万别开-y。AI 这玩意儿有时候会产生幻觉它觉得这个命令能优化性能结果可能是把你数据库给停了。有次我让它帮我优化一下磁盘空间这家伙上来就想删我的 Docker 镜像吓得我赶紧 CtrlC。所以它是个好助手但你得是那个拿主意的“总监”。实战场景二批量处理文件的痛苦消失了再举个例子办公自动化的活儿。有一次老板扔给我一堆 PDF全是服务器的巡检报告文件名乱七八糟的有的是日期开头有的是主机名开头。他让我统一重命名成日期-主机名-巡检.pdf的格式还得把里面提到“异常”的报告挑出来。这活儿技术含量不高但极其烦人。我直接跟 Open Interpreter 说“去reports文件夹里读取每个 PDF 的内容。提取里面的日期和主机名重命名文件。如果内容里包含‘Critical’或者‘Error’字样就把这些文件复制到error_reports文件夹里。如果你需要处理 PDF 的库你自己装。”它说“好嘞我打算用PyPDF2。”然后它发现有的 PDF 是扫描件读取不到文字它又跟我商量“老板有些读不出来要不我试试 OCR”那一刻我真觉得这东西有点灵魂在里面。虽然最后有些 OCR 还是没搞定毕竟本地算力有限但这种互动感真的比写死板的脚本强太多了。深度进阶本地离线也能玩很多哥们儿在内网干活没法连外网。这时候 Open Interpreter 的本地模式就派上用场了。你可以配合 Ollama 玩。先在机器上装好 Ollama拉个llama3或者qwen之类的模型。然后运行interpreter --local它会让你选模型。说实话用本地模型的时候响应速度取决于你的显卡或者 CPU。如果你用的是那种没显卡的破服务器那建议还是算了等它憋出一个命令来你早手写完了。但如果你手里有个 Mac M2 或者带 3060 以上显卡的机器那体验还是不错的。不过本地模型有个毛病就是“不听话”。有时候它会陷入死循环或者在那儿废话连篇。这时候你就得调优它的 System Prompt或者是在提问的时候尽可能明确。比如别说“帮我查系统状态”要说“请使用top和free -m命令查看系统状态并给出具体的 CPU 和内存占用百分比”。你给的指令越具体它跑偏的概率就越小。这玩意儿的逻辑其实有点“跳跃”大家用的时候可能会发现Open Interpreter 的逻辑有时候不像程序那样死板反而有点像咱们人。它会先尝试一种方法不行就换一种。记得有次我让它帮我写一个监控脚本它先是用 Python 的psutil库结果发现没权限。它没跟我死磕直接转手写了一个 Shell 脚本去读/proc目录。这种“不撞南墙不回头撞了南墙赶紧溜”的劲儿确实挺有意思。但也因为这种跳跃有时候它会把你的目录弄得有点乱。因为它可能会为了测试某个功能临时建一堆test.py、temp.txt。所以建议大家在一个专门的工作目录下运行它或者是定期让它自己“打扫战场”。我就经常在结束对话前加一句“把我刚才让你建的那些乱七八糟的临时文件全删了。”它会很听话地去执行rm。一些零散的坑和心得权限问题如果你不以sudo运行很多系统级别的操作它干不了。但如果你给了它sudo那你就是把家钥匙直接挂在门口了。我的折中方案是普通任务普通用户跑涉及系统配置的我盯着它手动输入密码。网络环境如果你用 OpenAI 的 API记得挂好代理。这东西对网络的依赖挺强的一旦断线它那边的上下文可能就丢了又得从头解释一遍。多轮对话它是有记忆的。你可以先让它列出文件然后再说“把刚才列出的第三个删了”。它记得住这点很关键。不要过度依赖它能帮你处理 80% 的体力活但剩下的 20% 核心决策还得你来。它写出的代码哪怕再完美你也得扫一眼这是运维的基本素养。写在最后蒸汽的轰鸣让挥舞千年的马鞭凝固半空晶体管的微光让拨动了几个世纪的算盘珠成了案头的摆件这不再是“换一把更快的刀”而是“直接降下了一场重塑山河的雷雨”。它把我们从那些低头的、琐碎的、甚至有些卑微的语法纠缠中硬生生地拎了出来它让我们猛然发现原来进入未来的入场券不在于你手里握着多么纯熟的旧工具而在于你是否敢于丢掉那根已经发霉的马鞭去握住那级从未见过的方向盘。未来已来在你放下对“马鞭”执念的那一刻它已经越过了你的肩膀直接接管了你眼前的光标。码字不易要是觉得这篇实战分享对你有那么一丁点启发别忘了点个赞转给身边还在苦哈哈写脚本的哥们儿。大家有什么好玩的用法或者在安装配置时踩到的坑欢迎在评论区里留言咱们互相交流共同避坑。关注我带你玩转不一样的运维技术。公众号运维躬行录个人博客躬行笔记