作者:小傅哥,博客:https://bugstack.cn
大家好,我是技术UP主小傅哥。
AI 编码是 walicode,AI 运维是 walissh。
现在,我把两者合成一整招,让 walicode 具备完整的 ssh 能力,同时打通 AI 驱动 SSH 工具能力。现在你只需要一句话,即可从本地构建、自动(SFTP)上传云服务器、执行部署脚本,并完成运行健康检查,真正实现 AI 驱动的可持续交付能力。 官网 walicode.xiaofuge.cn - v0.3.0 可以直接下载安装使用。
市面上,真的缺少一款好用的 AI Shell!
我使用过很多 SSH 工具,包括体验非常不错的 Termius。但在 AI 时代,这些工具的使用方式依然停留在古法运维阶段,主要依赖手动输入命令来完成软件安装、项目部署和问题排查。对于当下互联网全栈工程师全栈工程师的工作诉求来说,这样的方式显然已经不够用了。
那真的会全栈吗?前端、后端、测试、运维,现在不少互联网公司都已经开始交叉培训了(结伴编程)。可能一下子,让前端写后端,也会吃力,后端搞运维,也会痛苦。但在 AI 的辅助下,基本的简单工作还是可以上手。就像小傅哥,主后端,但前端和运维也一直在搞。尤其有了 AI 后,我的速度更快啦!
我要 AI Shell 干啥?
我需要,分析云服务器运行状况、了解docker里运行项目健康度、检查应用运行时内存泄漏、分析故障日志等等。这些东西,都需要大量的编写 shell 命令,即使是一个老运维工程师,也得拿出脚本手册查看处理。所以对于小白/老白来说,有个 AI Shell 那可舒服多了!
接下来,小傅哥就给大家介绍写 walicode + ai shell 后,有多么的好用。当然此版本,walicode 还加入了实时追踪、任务队列这样的核心功能,以及处理非常多的细腻的优化项。现在的 walicode 真的不输是市面的各类 ai ide 工具,你也不需要再折腾 claude code、codex 了,也不用担心封号了。
注意,walissh 能力已开放代码,你可以加入小傅哥的社群后学习(一次获取21个实战项目)。项目地址:WaLiSSH - AI Shell 智能终端
一、软件安装
1. 软件信息
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- 官网:https://walicode.xiaofuge.cn/ 点击进入后,也可以下载安装包下载:https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACMA4AfQABUV1xP9Uo#/仓库:https://github.com/fuzhengwei/WaLiCode -
方便提交 issue,下载 Release 包。
你可以通过多个渠道,包括网盘、仓库(Release),获取软件安装包。首次安装完成后,后续会通过自动检查版本的方式,来提醒你可以安装最新版本。
2. 产品介绍(v0.3.0)
产品功能如图所示,你可以了解产品功能后开始使用。这里的功能非常丰富,也支持配置各类渠道模型(包含本地部署的 ollama 模型)。如果使用中遇到什么问题,可以在官网 walicode.xiaofuge.cn 加入 WaLiCode 运营群,实时交流和反馈问题。v0.3.0 新功能;绿色部分,
AI Shell、对话追踪、任务队列,以及一些小场景迭代优化。本次文章展示新增加的功能,其他部分可以在官网查看到视频。
二、环境配置
1. 模型配置
1.1 walicode 平台
- walicode 平台直接购买 apikey 填写进来就可以,这里支持 gpt-5.4、gpt-4.1 等模型。如果不需要的模型,也可以点击开关关闭,这样就不会在对话输入框展示了。
1.2 其他供应商
智谱:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
Anthropic:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v1
CPAMC:https://cpa.taian.liujunjiang.cn:1111/v1
deepseek:https://api.deepseek.com
豆包:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v1
xiaomimimo:https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
Ollama:http://127.0.0.1:11434
2. AI Shell
2.1 基础功能(shell、目录、sftp)
- 你可以切换到左侧目录运维下的 SSH 服务,之后【新增】连接配置信息。连接后就可以使用基础的 SSH 能力了,shell、目录、sftp 都是完整具备的。此外,还有命令辅助能力,这会极大的方便小白伙伴一边学习,一边使用脚本。
2.2 智能操作
2.2.1 辅助操作
你可以通过对话,直接询问 AI;
分析 ai-draw-io-front 运行日志、检查 docker 里安装的软件,都是可以直接帮你操作的。使用起来非常方便,小白伙伴用几次,都成运维大佬了!提示,项目工程编码、SSH 服务,是可以共用的,比如选择了工程代码,在通过 @的方式选择的服务器,告诉上传脚本,也是可以直接上传进去的。很丝滑!
2.2.2 联动操作(工程+shell+sftp)
- 通过 ai 对话框,选择要上传的文件夹、文件,到指定的云服务器,那么他就可以直接上传进去了。 - 执行中,会有一些命令提示,你可以选择加入到白名单,加入的命令可以在设置里维护。
3. 活动追踪
该功能的主要目的在于,我们在使用 AI 执行一些列动作,完成用户诉求的过程中,希望可以看到 AI 都在做什么。从分析代码文件,到修改和编译文件,你可以到每一个步骤对文件的操作过程。这样可以让你更有信息应对复杂项目的处理。
4. 任务队列
该功能的主要目的在于,提前预设添加好一些待执行任务,之后可以选择执行间隔、定时执行开始时间,这样你在出门后,也可以把要干的活提前分配好,让 AI 不间断工作。甚至是夜晚你已经睡觉了,它还可以继续哇哇的干活!
一些其他小的优化;拖拉文件到输入框、Git 增加子工程识别、模型配置增加开启和关闭、
三、一份彩蛋
为了让小伙伴们,也都可以学习到 WaLiCode 这样的运行时智能体设计,小傅哥专门把 SSH 部分拆分出来,做成独立项目 walissh 这样的 ai shell 智能终端项目。
源码:https://t.zsxq.com/s83De - 项目已上传好代码,可以直接下载本地运行学习。
该项目,以 WaLiCode 的架构设计为内核标准,使用 Spring AI + Google ADK + Tauri(+Typescript),结合运行时智能体设计,涵盖;Agent WorkFlow、上下文管理(对话追踪、搜索、提示词)、意图识别(+LLM)、混合窗口裁剪、动态提示词( Prompt 组装器、里程碑追踪)等,核心设计,构建一整套 AI Agent 智能体服务工具。
用途呢,除了基本的 SSH +Sftp 能力外,你可以为 WaLiSSH 项目工程,扩展添加 mcp、skills 技能等,为你的服务器做智能化运维服务管理。如;日志分析、系统健康度巡检、内存泄漏排查、复杂项目链路耗时处理、项目压测优化建议等等场景。这个工具,就是你穿插在云服务器上的智能机器人。现在它已经可以替换我电脑上的其他 SSH 工具了,嘎嘎好用!
说白了,AI Agent 要解决的就是一整条研发交付路径服务,包括;研发设计(spec规约)、工程编码(WaLiCode)、项目上线/运维(WaLiSSH)等,而本次的项目,其实完全可以在学习后,扩展出Coding能力。
运行时智能体
walissh-server-domain/src/main/java/cn/bugstack/ai/domain/agent/
├── service/
│ ├── IChatContextService.java 上下文管理领域服务接口
│ ├── IIntentService.java 意图识别领域服务接口
│ ├── IIntentEnhancerService.java 意图增强领域服务接口
│ ├── IPromptService.java 提示词构建领域服务接口
│ ├── armory/ 智能体装配(google adk)
│ ├── context/ 上下文记忆服务实现包
│ │ ├── ChatContextService.java 领域服务实现
│ │ ├── provider/
│ │ │ ├── ContextProvider.java Provider 接口
│ │ │ ├── TerminalStateProvider.java 终端状态(OS、用户、目录)
│ │ │ ├── TaskProvider.java 当前任务
│ │ │ ├── MilestoneProvider.java 里程碑事件
│ │ │ └── ToolResultProvider.java 工具结果摘要
│ │ └── reducer/
│ │ ├── MessageReducer.java Reducer 接口
│ │ ├── PriorityReducer.java 优先级裁剪
│ │ ├── SlidingWindowReducer.java 滑动窗口裁剪
│ │ └── HybridReducer.java 混合裁剪(默认)
│ ├── intent/ 意图识别服务实现包
│ │ ├── IntentService.java 领域服务实现
│ │ ├── ContextTracker.java 对话上下文追踪器 (内部组件)
│ │ └── classifier/
│ │ ├── IntentClassifier.java 分类器接口
│ │ ├── RuleIntentClassifier.java 第1层:规则分类
│ │ └── LLMIntentClassifier.java 第2层:LLM 分类
│ ├── enhance/ 意图增强服务实现包
│ │ ├── IntentEnhancerService.java 领域服务实现
│ │ └── processor/
│ │ ├── SignalExtractor.java 信号提取 (内部组件)
│ │ └── ContextSearch.java 服务器上下文搜索 (内部组件)
│ ├── prompt/ 提示词构建服务实现包
│ │ ├── PromptService.java 领域服务实现
│ │ └── dynamic/
│ │ ├── DynamicPromptBuilder.java 动态 Prompt 组装器 (内部组件)
│ │ └── MilestoneTracker.java 里程碑追踪器 (内部组件)
├── model/
│ ├── valobj/
│ │ ├── prompt/
│ │ │ ├── PromptContextVO.java Prompt 上下文值对象
│ │ │ └── MilestoneVO.java 里程碑
│ │ ├── IntentResult.java 意图识别结果
│ │ ├── ExtractedSignals.java 提取的信号
│ │ ├── SearchContext.java 搜索上下文
│ │ └── ConversationContext.java 对话上下文
│ └── entity/
│ └── ChatMessageEntity.java 对话消息实体
└── adaper/
└── IChatHistoryRepository.java 对话历史持久化网关接口
现在,我们可以一起启程了,一起成为 AI Agent 相关技术实践工程师,积累 AI Agent 项目开发能力。—— 注意,小傅哥为你提供的从不是一个项目,而是一整套多个项目,从多方面为你提高技术体系化成长。
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