跳至主要内容

电脑里的AI帮手：Open Interpreter智能助手食用指南

一、简介

  • interpreter是一个使用python开发的命令行工具，可以让你在终端中使用类似AI对话的方式，只需简单输入指令要求，即可自动编写程序、执行代码，实现各种自动化操作
  • interpreter有自动检测输出结果、自动错误修复功能，保证指令执行的可靠运行
  • 具有权限控制与执行确认机制，确保敏感命令不会立即执行（默认开启，但可以关闭）
  • 支持接入各种模型，操作简单，一行命令即可唤起

二、安装

  1. 确保本地安装有python、pip等环境
  2. 一键安装
    pip install open-interpreter
  3. 安装完成，查看命令是否可用，运行interpreter -h输出如下：
    $ interpreter -h
用法: interpreter [选项]

Open Interpreter（开放解释器）

选项:
  -h, --help            显示帮助信息并退出
  -p PROFILE, --profile PROFILE
                        配置文件名。运行`--profiles`可打开配置目录
  -ci CUSTOM_INSTRUCTIONS, --custom_instructions CUSTOM_INSTRUCTIONS
                        语言模型的自定义指令。会追加到系统消息中
  -sm SYSTEM_MESSAGE, --system_message SYSTEM_MESSAGE
                        （不建议修改）语言模型的基础提示词
  -y, --auto_run        自动运行生成的代码
  -nhl, --no_highlight_active_line
                        关闭代码块中当前行的语法高亮
  -v, --verbose         打印详细日志
  -m MODEL, --model MODEL
                        使用的语言模型
  -t TEMPERATURE, --temperature TEMPERATURE
                        语言模型的可选温度参数
  -lsv, --llm_supports_vision, --no-llm_supports_vision
                        告知OI该模型支持视觉输入
  -lsf, --llm_supports_functions, --no-llm_supports_functions
                        告知OI该模型支持OpenAI风格的功能调用
  -cw CONTEXT_WINDOW, --context_window CONTEXT_WINDOW
                        语言模型的可选上下文窗口大小
  -x MAX_TOKENS, --max_tokens MAX_TOKENS
                        语言模型的可选最大token数
  -b MAX_BUDGET, --max_budget MAX_BUDGET
                        可选设置LLM调用的最大预算（美元）
  -ab API_BASE, --api_base API_BASE
                        可选设置LLM调用的API基础URL（将覆盖环境变量）
  -ak API_KEY, --api_key API_KEY
                        可选设置LLM调用的API密钥（将覆盖环境变量）
  -av API_VERSION, --api_version API_VERSION
                        可选设置LLM调用的API版本（将覆盖环境变量）
  -xo MAX_OUTPUT, --max_output MAX_OUTPUT
                        代码输出的可选最大字符数
  --loop                以循环模式运行OI，需确认任务完成/失败
  -dt, --disable_telemetry
                        禁用基础匿名使用统计发送
  -o, --offline         关闭所有在线功能（若模型是本地部署的则除外）
  -sp, --speak_messages
                        （仅Mac，实验性）使用applescript `say`命令朗读消息
  -safe {off,ask,auto}, --safe_mode {off,ask,auto}
                        可选启用安全机制（如代码扫描），有效值为off/ask/auto
  -debug, --debug       Open Interpreter开发者的调试模式
  -f, --fast            运行`interpreter --model gpt-4o-mini`并要求OI极度简洁（`interpreter --profile fast`的快捷方式）
  -ml, --multi_line    启用以```包裹的多行输入
  -l, --local          设置本地模型（`interpreter --profile local`的快捷方式）
  --codestral           快捷方式：`interpreter --profile codestral`
  --assistant           快捷方式：`interpreter --profile assistant.py`
  --llama3              快捷方式：`interpreter --profile llama3`
  --groq                快捷方式：`interpreter --profile groq`
  -vi, --vision         实验性使用视觉功能（`interpreter --profile vision`的快捷方式）
  -os, --os             实验性允许控制鼠标和键盘（`interpreter --profile os`的快捷方式）
  --reset_profile [RESET_PROFILE]
                        重置配置文件。不带参数运行时重置所有默认配置
  --profiles            打开配置目录
  --local_models        打开本地模型目录
  --conversations       列出可恢复的对话记录
  --server              以服务器模式启动
  --version             获取Open Interpreter版本号
  --contribute_conversation
                        允许使用当前对话训练开源LLM
  -pl, --plain          设置纯文本输出模式
  -s, --stdin           在stdin模式下运行OI

三、使用示例

  1. 在使用命令前，你最好得有openai接口兼容的模型，可以去下面网站获取免费的deepseek v3 250324模型

  2. 命令行一键唤起助手

    • 执行命令需要二次确定，运行以下命令：
      interpreter.exe -ab https://oneapi.xxx.top/v1 -ak sk-xxxxx -m deepseek-v3-250324
    • 直接执行命令，不需要二次确认，运行以下命令
      interpreter.exe -ab https://oneapi.xxx.top/v1 -ak sk-xxxxx -m deepseek-v3-250324 -y

  3. 使用例子

    • 帮我把当前目录下的图片尺寸调整为200*200，并且控制每张图片大小不能超过50KB

    • 帮我统计当前目录下的xlsx文件里面每个学生各科成绩之和，并且倒序罗列出来

    • 总结这个网页的内容：https://blog.luler.top/d/27

    • 还有很多玩法，有兴趣可以自己玩玩

四、总结

  • Interpreter可以说是大模型和计算机电脑间的一个连接工具，利用大模型自动编码、分析、纠错能力，利用计算机软件环境、代码执行能力，来实现各种各样的功能
  • Interpreter的应用场景非常多，可以帮助我们处理很多日常繁杂的问题，比如创建和编辑照片、视频、PDF，爬取并分析网页，数据分析与统计，等等等。



评论

发表评论

此博客中的热门博文

跨浏览器书签同步方案：WebDAV + Floccus插件实操指南

  一、简介 Floccus 是一个允许用户在不同浏览器和设备之间私密同步书签的扩展，开源地址： https://github.com/floccusaddon/floccus WebDAV是一种基于HTTP的协议，支持远程文件管理，支持basic授权，部署简单，可以docker私有化部署，也可以选择支持webdav的云盘服务，如坚果云，本文选用私有部署的方式 Floccus支持很多书签数据私有化存储方式，包括webdav，配置接入简单 二、安装 1.安装webdav服务 我这里选择webdav这种方式，只要拥有webdav功能的服务就可以，比如： 坚果云 ： https://www.jianguoyun.com/ ，提供webdav服务，路径：账户信息=>安全选项=》添加应用，就可以使用坚果云相关webdav配置来设置floccus了 alist ：开源项目alist也提供webdav服务，参考官方说明： https://alist-doc.nn.ci/docs/webdav/。因为alist支持挂载各种云盘 ，所以这种方式可以同步到更多云盘。alist私有部署可参考文章： https://blog.luler.top/d/21 其他支持webdav的服务，如下可以使用docker一键部署wendav ： a. 提前安装好docker、docker-compose环境（这里不做讲解） b. 新建docker-compose.yml文件，配置内容如下： 复制 version: '3' services: webdav: image: bytemark/webdav restart: always ports: - "8080:80" environment: AUTH_TYPE: Basic USERNAME: admin #这里basic认证账号 PASSWORD: admin123 #这里basic认证密码 volumes: - ./dav:/var/lib/dav #数据持久化 c. 运行启动 复制 docker-compose up -d d. 访问： http:/...
发表评论
Read more »

高效网页截图利器：支持长截图、异步加载内容截图、API调用、Docker一键部署！

  一、简介 利用playwright自动化工具，模拟浏览器打开网页，实现完整网页截图功能 支持长截图，支持异步加载动态渲染内容截图 支持docker一键部署 支持API调用 项目地址： https://github.com/luler/hello_screenshot 二、安装 提前安装好docker、docker-compose环境（自行安装，不做赘述） 新建docker-compose.yml文件，内容如下： 复制 version: '3' services: hello_screenshot: image: ghcr.io/luler/hello_screenshot:latest privileged: true ports: - 14140 :14140 一键启动命令 复制 docker-compose up -d 三、使用示例 直接访问页面即可使用，页面地址： http://localhost:14140/  ， 页面截图如下： 输入页面地址，点击抓取按钮就可实现网页截图，如下： 使用API调用方式实现截图 接口： GET:   http://localhost:14140//screenshot 请求参数 字段 类型 是否必填 简介 url string 是 需要截图的目标网页地址 viewport_width int 否 浏览器视窗宽度（单位px），默认：1280 viewport_height int 否 浏览器视窗高度（单位px），默认：720 wait_second int 否 打开页面后等待秒数，默认：0，如果有些页面的数据是异步请求获取的，这里才需要设置等待获取时间 full_page int 否 是否长截图整个网页，0-否（默认），1-是 postman请求示例： 四、演示地址 地址参考： https://cas.luler.top/?search=664f16483a8d2 五、总结 一个专注于网页截图的小工具，安装和使用都非常简单 因为有便于集成的API调用功能，可以轻松集成到一些需要网页截图、内容存档等功能的应用
发表评论
Read more »