当前版本: v1.0.0 (发布于 2025-12-09)
| 平台 | 架构 | 下载 |
|---|---|---|
| 🐧 Linux | x86_64 | ⬇️ 下载 (校验和) |
| 🍎 macOS | x86_64 (Intel) | ⬇️ 下载 (校验和) |
| 🍎 macOS | aarch64 (M1/M2) | ⬇️ 下载 (校验和) |
# 解压下载的文件
tar -xzf fool-1.0.0-<target>.tar.gz
cd fool-1.0.0
# 移动到系统路径（可选）
sudo mv fool /usr/local/bin/
# 验证安装
fool --version查看 所有版本
一款基于 Rust 编写的、状态机驱动的、原生集成 AI 智能辅助的现代化交互式 Shell。
- 状态机驱动：使用确定性有限自动机 (DFA) 进行命令解析，健壮可靠
- AI 原生集成：通过
!前缀无缝唤起 AI 助手，支持 OpenAI API 兼容接口 - 流式输出：AI 响应实时流式显示，类似打字机效果
- 语法高亮：命令、参数、字符串等不同元素彩色显示
- 智能补全：文件路径自动补全，历史命令提示
- 管道与重定向：完整支持
|、>、>>、<操作符 - 历史记录：持久化保存命令历史，支持上下文感知
# 克隆仓库
git clone [<repository-url>](https://github.com/YUZHEthefool/Fool)
cd fool
# 编译 release 版本
cargo build --release
# 可选：安装到系统
cp target/release/fool ~/.local/bin/- Rust 1.70+
- OpenSSL 开发库
# 启动交互式 Shell
./target/release/fool
# 执行单条命令
./target/release/fool -c "ls -la | head -5"
# 初始化配置文件
./target/release/fool --init-config
# 查看帮助
./target/release/fool --help~/.config/fool/config.toml
运行 fool --init-config 可自动生成默认配置文件。
# Fool Shell 配置文件
[ui]
theme = "dracula" # 界面主题
editor = "vim" # 默认编辑器
[history]
file_path = "~/.local/share/fool/history"
max_entries = 10000 # 历史记录最大条数
[ai]
# AI 触发前缀，默认为 "!"
trigger_prefix = "!"
# OpenAI API 配置（兼容所有 OpenAI V1 格式的接口）
api_base = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
model = "gpt-4o"
temperature = 0.7
# 上下文管理：AI 读取最近多少条交互记录作为上下文
# 值越大，AI 了解的历史越多，但消耗的 token 也越多
context_lines = 10
# 系统提示词
system_prompt = "You are Fool, a helpful assistant running inside a command-line shell. Be concise and provide direct answers. When suggesting commands, provide them in a way that can be easily copied and executed."有三种方式配置 API Key（按优先级排序）：
编辑 ~/.config/fool/config.toml：
[ai]
api_key = "sk-your-api-key-here"export FOOL_AI_KEY="sk-your-api-key-here"export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"[ai]
# 例如使用本地 Ollama
api_base = "http://localhost:11434/v1"
model = "llama2"
# 或使用 Azure OpenAI
api_base = "https://your-resource.openai.azure.com/openai/deployments/your-deployment"
api_key = "your-azure-key"
model = "gpt-4"context_lines 参数控制 AI 能"看到"多少历史命令：
[ai]
# 最近 10 条命令（默认值，平衡效果与成本）
context_lines = 10
# 更多上下文（AI 理解更完整，但 token 消耗更大）
context_lines = 50
# 最小上下文（节省 token）
context_lines = 3上下文包含的信息：
- 用户执行的命令
- 命令的退出码
- 命令输出摘要（如有）
# 普通命令执行
ls -la
cd /var/log
cat syslog | grep error
# 重定向
echo "hello" > output.txt
cat file.txt >> append.txt
# 管道
ps aux | grep nginx | head -5在命令行输入 ! 后跟问题即可唤起 AI：
# 询问如何操作
! 如何查找当前目录下最大的 10 个文件
# 解释命令
! 解释一下 tar -xzvf 的含义
# 排错帮助
! 上一条命令失败了，帮我分析原因
# 生成命令
! 写一个命令统计当前目录下所有 .rs 文件的行数| 命令 | 说明 |
|---|---|
cd [dir] |
切换目录 |
pwd |
显示当前目录 |
export VAR=val |
设置环境变量 |
unset VAR |
删除环境变量 |
alias |
管理别名 |
history |
显示历史记录 |
clear |
清屏 |
help |
显示帮助 |
exit [code] |
退出 Shell |
| 快捷键 | 功能 |
|---|---|
Ctrl+C |
取消当前输入 |
Ctrl+D |
退出 Shell |
↑/↓ |
浏览历史命令 |
Tab |
自动补全 |
Ctrl+R |
搜索历史 |
fool/
├── Cargo.toml # 项目配置
├── src/
│ ├── main.rs # 入口点
│ ├── config.rs # 配置管理
│ ├── parser.rs # 状态机解析器
│ ├── history.rs # 历史记录
│ ├── ai.rs # AI 集成
│ ├── executor.rs # 命令执行
│ └── repl.rs # 交互界面
└── README.md
# 运行测试
cargo test
# 开发模式运行
cargo run
# 检查代码
cargo clippyMIT License
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