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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。



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