命令翻译
用自然语言描述需求，工具翻译成对应的 shell 命令后执行。例如输入 backup all .js files，会生成 mkdir -p ./backups 配合 find 与 cp 的备份流程。
价格官网未标价
平台CLI / API
归类聊天对话
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Shell Sage编辑总结
Shell Sage 是一款终端 AI 助手，把自然语言翻译成 shell 命令并执行。它支持本地模型与云端 API 两种模式，本地模式经由 Ollama 处理请求，数据不出本机。安全方面会在执行破坏性命令前识别风险路径并给出修正建议，错误信息也能结合上下文给出诊断。目前版本为 v1.0.0，通过 git 克隆加安装脚本部署，需要自行准备模型或 API 密钥。
Shell Sage是什么？
Shell Sage 是一个跑在命令行的智能终端助手，由开发者 dheerajcl 维护，当前版本 v1.0.0。它的目标是把命令行操作变得直观和安全，用户可以用自然语言描述需求，工具负责翻译成可执行的 shell 命令。
它提供两种运行模式。本地模式通过 Ollama 加载本地模型，官方标注为隐私优先，需要 4GB 以上内存；云端模式接入 Groq、OpenAI、Anthropic、Fireworks、Deepseek 等 API 提供商，速度更快但需要联网。两种模式可以在配置中随时切换。
安装方式是克隆 GitHub 仓库 dheerajcl/Shellsage，进入 Terminal_assistant 目录执行 install.sh，随后运行 shellsage setup 进入交互式向导，选择运行模式、本地模型或 API 提供商。
Shell Sage核心功能
危险命令拦截
执行前检测破坏性命令。对 rm -rf /important-folder 这类绝对路径操作会标记为潜在危险，并给出改为相对路径 ./important-folder 的建议。
报错诊断
结合上下文分析错误信息，并对常见问题给出自动修复建议，减少在终端里反复试错的时间。
本地与云端切换
本地模式和云端模式之间可以无缝切换，前者走本机处理，后者走 API，按当前对隐私或速度的偏好选择。
多提供商接入
云端支持 Groq、OpenAI、Anthropic、Fireworks、Deepseek 五家 API 提供商，配置时在向导中直接选择。
本地模型选择
交互式向导中可选 llama3:8b-instruct-q4_1（推荐）、mistral:7b-instruct-v0.3、phi3:mini-128k-instruct 等本地模型。
一键安装向导
执行 shellsage setup 后按提示选择运行模式、本地模型或 API 提供商，向导会自动写入配置，无需手动改配置文件。
Shell Sage值不值得用？
当你想在不离开终端的前提下用自然语言完成文件整理、系统信息查询这类操作，又担心误删误改时，Shell Sage 的价值最明显——它会在执行前拦下危险命令并给出修正建议。本地模式需要 4GB 以上内存，且必须先用 Ollama 拉取模型，机器配置偏低或不愿装 Ollama 的话，走云端 API 模式更省事，但要接受请求发往第三方。它目前仍是 v1.0.0，功能集中在命令翻译、安全拦截和报错诊断三块，不是完整的终端替代品。
建议选它的情况
- 经常在终端里做文件批量操作、怕手滑写错路径的人
- 对数据外发敏感，希望用本地模型处理命令的人
- 已经装了 Ollama、想给终端加一层自然语言入口的开发者
不建议选它的情况
- 机器内存不足 4GB、跑不动本地模型的人
- 需要图形界面、不接受命令行安装流程的人
- 想要开箱即用托管服务、不愿自己配置 API 密钥的人
Shell Sage使用建议
入门先把路子走对
- 先跑安装脚本克隆 dheerajcl/Shellsage 仓库后进入 Terminal_assistant 目录，执行 ./install.sh 完成依赖安装。
- 用向导配置运行 shellsage setup，按提示选择 Local 或 API 模式，再挑本地模型或 API 提供商，配置会自动写入。
- 本地模式先装 Ollama本地模式依赖 Ollama，先用官方安装脚本装好 Ollama，再执行 ollama pull 拉取所选模型。
- 从只读命令练手先试 shellsage ask "show system memory usage" 这类查询命令，熟悉翻译风格后再用于写操作。
进阶省时间也省钱
- 危险操作先看建议遇到绝对路径的删除类命令时不要直接确认，先看它给出的相对路径修正建议，多数误删是路径写错导致的。
- 按场景切模式处理含敏感路径的命令切本地模式，需要更快响应或更强模型时切云端 API，用 shellsage config --mode 切换。
- 多模型留着备选本地模型之间可以随时切换，轻量任务用 phi3:mini 这类小模型，复杂任务再换更大的模型，能省本机资源。
Shell Sage适合谁用？
终端高频操作者
推荐每天在 shell 里处理文件、查系统状态，想让自然语言描述直接变成可执行命令，减少记忆参数的成本。
隐私敏感的开发者
推荐命令里带有内部路径或业务信息，不希望发往第三方，本地模式经 Ollama 在本机处理，数据保留在本机。
已用 Ollama 的用户
推荐本机已有 Ollama 和可用模型，接入 Shell Sage 只需在向导里选好模型，几乎没有额外准备成本。
内存不足 4GB 的机器
有条件本地模式标注需要 4GB 以上内存，配置不够时只能走云端 API 模式，等于放弃本地隐私处理这条路线。
纯图形界面用户
不推荐安装要从 git 克隆开始，配置靠命令行向导，不熟悉终端的人上手门槛偏高。
Shell Sage优点和缺点
优点
- 本地模式经 Ollama 处理，数据保留在本机，官方标注 100% 隐私
- 执行前拦截 rm -rf 绝对路径这类危险命令，并给出修正建议
- 云端可接 Groq、OpenAI、Anthropic、Fireworks、Deepseek 五家提供商
- 本地与云端模式可在配置中随时切换，不用重装
- 报错诊断能结合上下文给出自动修复建议
- shellsage setup 交互式向导把模式和模型选择一次配完
缺点
- 目前版本为 v1.0.0，功能范围集中在命令翻译与安全拦截
- 本地模式要求 4GB 以上内存，并需自行安装 Ollama 与拉取模型
- 云端模式需要自己准备 API 密钥，请求会发往第三方
- 价格与授权信息未公布
- 安装依赖 git 克隆与脚本执行，没有图形化安装包
Shell Sage常见问题
本地模式和云端模式有什么区别？＋
本地模式通过 Ollama 在本机运行模型，官方标注数据保留在本机，隐私优先，但需要 4GB 以上内存；云端模式接入 Groq、OpenAI、Anthropic、Fireworks、Deepseek 等 API，速度更快但需要联网，命令内容会发送到所选提供商。两者可以在配置里切换。
支持哪些本地模型和 API 提供商？＋
本地模型在向导中可选 llama3:8b-instruct-q4_1、mistral:7b-instruct-v0.3、phi3:mini-128k-instruct，其中 llama3:8b-instruct-q4_1 标注为推荐。API 提供商支持 Groq、OpenAI、Anthropic、Fireworks、Deepseek 五家。
怎么安装和配置？＋
克隆 GitHub 上的 dheerajcl/Shellsage 仓库，进入 Terminal_assistant 目录执行 ./install.sh 安装依赖，然后运行 shellsage setup 进入交互式向导。向导会依次询问运行模式、本地模型或 API 提供商，确认后自动更新配置。本地模式还需要先装 Ollama 并拉取模型。
它会执行危险的删除命令吗？＋
会对破坏性命令做安全检查并要求交互确认。比如输入 rm -rf /important-folder 时，它会提示检测到潜在危险的绝对路径，并建议改成相对路径 ./important-folder，由用户决定是否继续。
如何切换 API 提供商？＋
运行 shellsage setup 重新进入交互式向导，在 API provider selection 一步改选目标提供商即可，配置确认后会写入并生效，不需要重新安装。
本地处理是真的不上传数据吗？＋
本地模式经 Ollama 在本机完成处理，官方说明本地模型保留 100% 隐私。需要注意这是本地模式的行为；切到云端 API 模式后，请求会发往所选提供商，隐私边界随之改变。
