iTerm2 携手 OpenAI,带来命令行的自然语言革新

2024-06-05 13:12

本文主要是介绍iTerm2 携手 OpenAI,带来命令行的自然语言革新,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在技术不断进步的今天,命令行工具的智能化已成为提升效率的关键。iTerm2,macOS 系统上广受欢迎的开源终端工具,通过最新版本 v3.5 的发布,实现了与 OpenAI 的集成,引领了这一变革。

iTerm2 简介

iTerm2 是一款功能强大且免费的 macOS 终端工具,它允许用户通过命令行高效地控制电脑。它以其丰富的特性和高度的可定制性,成为开发者和系统管理员的首选终端软件。

免费下载:https://www.macappbox.com/a/iTerm2.html

iTerm2 v3.5 新特性

最新版本的 iTerm2 引入了革命性的 AI 集成功能,通过与 OpenAI(ChatGPT)的合作,用户现在可以使用自然语言直接输入命令行。

OpenAI 集成体验

在 iTerm2 的新版本中,用户只需通过简单的配置,即可在 Composer 中启用 AI 功能。通过 View > Show Composer 菜单选项或使用快捷键 Shift + ⌘Command + .,用户便能够以自然语言描述所需执行的任务。

使用示例

假设用户需要列出系统中所有的 .txt 文件,传统方式可能需要编写特定的命令。但现在,用户可以直接以自然语言提问,如“从小到大列出所有的 .txt 文件”,iTerm2 将智能地转换这一请求为相应的命令行指令。

效果对比

集成 OpenAI 后的 iTerm2 使用体验与直接在 ChatGPT 中提问并将答案复制回终端非常相似,但更加便捷和直观。

获取方法

用户可以通过 iTerm2 官网 或 macappbox网站 下载并体验这款功能强大的终端工具。

注意事项

为了使用 iTerm2 的 AI 功能,用户需要拥有一个 OpenAI API Key,这是与 OpenAI 服务交互的必备条件。

结语

iTerm2 通过集成 OpenAI,不仅提升了用户体验,也为命令行工具的未来发展指明了方向。这项创新使得即使是不熟悉命令行的用户,也能够轻松地与计算机进行交互。随着技术的不断进步,我们有理由相信,iTerm2 将继续引领终端工具的智能化浪潮。

这篇关于iTerm2 携手 OpenAI,带来命令行的自然语言革新的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1033146

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

用命令行的方式启动.netcore webapi

用命令行的方式启动.netcore web项目 进入指定的项目文件夹,比如我发布后的代码放在下面文件夹中 在此地址栏中输入“cmd”,打开命令提示符,进入到发布代码目录 命令行启动.netcore项目的命令为:  dotnet 项目启动文件.dll --urls="http://*:对外端口" --ip="本机ip" --port=项目内部端口 例: dotnet Imagine.M

8. 自然语言处理中的深度学习:从词向量到BERT

引言 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型(如BERT)的演进,NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术,包括词向量、序列模型(如RNN、LSTM),以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量(Word Embedding)

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词

绿色能源在日常生活中的革新应用

绿色能源在日常生活中的革新应用 在当今社会,绿色能源已成为推动可持续发展的关键力量。它不仅代表着对环境的尊重与保护,更引领着生活方式的绿色转型。在我们的日常生活中,绿色能源正以多样化的形式,悄然改变着我们的生活方式。 一、太阳能的普及与升级 太阳能,这一古老而永恒的能量源,正通过现代科技的力量焕发新生。从太阳能充电器到太阳能背包,再到家庭屋顶上的太阳能光伏板,太阳能正逐渐渗透到我

基于Python的自然语言处理系列(1):Word2Vec

在自然语言处理(NLP)领域,Word2Vec是一种广泛使用的词向量表示方法。它通过将词汇映射到连续的向量空间中,使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。本系列的第一篇文章将详细介绍Word2Vec模型的原理、实现方法及应用场景。 1. Word2Vec 原理         Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出,主要有两种训练方式

颠覆你的开发模式:敏捷思维带来的无限可能

敏捷软件开发作为现代软件工程的重要方法论,强调快速响应变化和持续交付价值。通过灵活的开发模式和高效的团队协作,敏捷方法在应对动态变化和不确定性方面表现出色。本文将结合学习和分析,探讨系统变化对敏捷开发的影响、业务与技术的对齐以及敏捷方法如何在产品开发过程中处理持续变化和迭代。 系统变化对敏捷软件开发的影响 在敏捷软件开发中,系统变化的管理至关重要。系统变化可以是需求的改变、技术的升级、

Rhinoceros 8 for Mac/Win:重塑三维建模边界的革新之作

Rhinoceros 8(简称Rhino 8),作为一款由Robert McNeel & Assoc公司开发的顶尖三维建模软件,无论是对于Mac还是Windows用户而言,都是一款不可多得的高效工具。Rhino 8以其强大的功能、广泛的应用领域以及卓越的性能,在建筑设计、工业设计、产品设计、三维动画制作、科学研究及机械设计等多个领域展现出了非凡的实力。 强大的建模能力 Rhino 8支持多种建

自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列六十三神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法Seq2Seq端到端神经网络算法 总结 自然语言处理系列六十三 神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法 长短期记忆网络(LSTM,Long S