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tlm

本地CLI助手，高效命令行建议

tlmCodeLLaMa命令行助手离线模式跨平台支持Github开源项目

tlm是一款无需API密钥和互联网连接的本地CLI助手，基于CodeLLaMa模型，兼容macOS、Linux和Windows操作系统。支持自动检测Shell类型，提供命令行建议和解释，并可通过简单的安装脚本快速安装，支持PowerShell、Bash、Zsh等多种Shell环境，适用于各类工作站。

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介绍相关项目
DistiLlama - Chrome扩展实现本地LLM驱动网页摘要与智能对话
Chrome扩展DistiLlamaGithubLLMOllama开源项目自然语言处理
DistiLlama是一款Chrome扩展，利用本地运行的LLM实现网页内容摘要和智能对话。该扩展基于Ollama和LangChain.js，支持网页内容提取和PDF文档交互，并可自定义模型配置。DistiLlama将所有LLM调用保持在本地，确保数据隐私。目前，开发团队正在优化性能，计划未来添加TTS支持和多模态能力等功能。
ollama-gui - 本地大语言模型的Web交互界面
GithubLLMOllama GUIWeb界面开源项目本地部署模型管理
Ollama GUI为ollama.ai提供Web界面，支持在本地运行大型语言模型。该项目集成多种模型，如Mixtral、Phi和Solar，实现模型下载、聊天历史管理和Markdown解析等功能。基于Vue.js、Vite和Tailwind CSS开发，Ollama GUI为AI爱好者和开发者打造了便捷的本地LLM交互平台。
mcfly - 智能优化shell历史搜索 提升命令行效率
GithubMcFlyShell历史搜索命令行工具开源项目智能搜索
McFly是一款智能shell历史搜索工具，采用小型神经网络优化搜索结果。该工具考虑工作目录和近期命令上下文，实时为历史命令排序。McFly取代默认的ctrl-r搜索，提供全屏界面和更智能的结果，方便快速定位所需命令。支持Unicode，可记录命令退出状态、时间戳和执行目录，同时保留原有shell历史文件。McFly旨在提高命令行使用效率，为用户提供更精准的历史命令搜索体验。
gollm - 用于开发AI应用的Go语言LLM工具库
AIAPIGithubGoLLM开源项目提示工程
gollm是一个Go语言开发的LLM工具库,提供统一API接口对接OpenAI、Anthropic等多家LLM服务。它支持高级提示工程、结构化输出、提示优化等功能,方便开发者构建内容创作、推理分析、数据生成等AI应用。gollm简化了LLM集成过程,提高了AI应用开发效率。
amplify-cli - 简化云端应用开发的强大命令行工具
AWS AmplifyCLIGithubserverless云开发工具前端开发开源项目
AWS Amplify CLI是一款简化移动和Web应用开发的命令行工具。它利用AWS CloudFormation，支持本地配置管理和云端部署。该工具提供身份验证、存储、函数、API等多种云服务集成，为开发者提供全面的应用开发解决方案。
ShellGPT - 终端中与GPT-4交互的强大命令行工具
GPT-4交互GithubShellGPT命令行工具开源项目终端对话
ShellGPT是一款基于终端的命令行工具，支持与GPT-4进行长篇对话。该工具提供shell命令执行、输入输出管道和聊天历史管理等功能，还能生成图像、嵌入向量和自定义语言输出。ShellGPT采用Deno构建，具有良好的性能和安全性，适用于日常任务和编程辅助等多种场景。
nvim-llama - Neovim插件实现本地运行大型语言模型
DockerGithubNeovimOllama大语言模型开源项目插件
nvim-llama是一个Neovim插件，通过Ollama接口实现本地运行大型语言模型。支持Llama 2、Mistral和CodeLlama等开源模型，利用Docker确保跨平台兼容性。插件提供简单配置选项，用户可轻松选择和下载模型，并通过:Llama命令在Neovim中与AI模型进行对话交互。
Lore - macOS平台GPT-LLM提示工程开发工具
AI工具Lore全文搜索多模型时间旅行版本控制
Lore是macOS平台上的GPT-LLM提示工程开发工具，提供多模型支持、时间回溯和版本控制功能。具备全文搜索、API统计、自定义端点和本地模型支持。支持表格、LaTeX语法，提供笔记、导出和Vim模式等功能。Lore为提示工程工作提供了功能丰富的集成环境。
PowerShell - 跨平台自动化配置工具 支持结构化数据处理
GithubPowerShell命令行shell开源项目脚本语言自动化工具跨平台
PowerShell是跨平台自动化和配置工具，支持Windows、Linux和macOS。它集成命令行shell、脚本语言和cmdlet框架，高效处理结构化数据、REST API和对象模型。该开源项目拥有活跃社区，提供多种安装方式、学习资源和交流渠道。开发者可贡献代码并参与讨论，共同推动项目发展。
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