ターミナルで育った私たち「恐竜」にとって、現代のAI革命は少し...つながりなく感じました。私たちは高性能のCLI環境で日々過ごしていますが、LLMの助けを必要とするたびに、私たちはブラウザにコンテキストを切り替え、コードをチャットウィンドウに挿入し、「コピー-ペースト」サイクルが私たちの流れを破らないことを願っています。 I 構築 (Qwen Shell) は、この問題を解決するためです。これは、ビジョンとセマンティックな理解を直接ユニックスパイプに持ち込む、ローカルファースト、プライバシーに焦点を当てた CLI です. API なし、データ漏洩なし、ただ 0.8B パラメータの脳がローカルハードウェアで動作します。 qsh 「ビッグ3」:ビジョン、フィルター、コマンド これは単なるチャットボットではなく、Coreutilsの哲学の延長であり、LLMをスマートフィルターとして扱っています。 qsh セマンティックビジョン: The Image PipePowered by Qwen 3.5-0.8B の統一プロセッサ、 スクリーンショットのフォルダを手動でスローリングしてエラーを見つける代わりに、画像を直接クエリにパイプすることができます。 qsh # Find every image with a cat and open it automatically ls examples/*.jpg | qsh vision "is there a cat?" | xargs open モデルは、各画像のクエリを評価し、答えが「YES」である場合にのみファイル名を印刷し、次のパイプに結果を処理させます。 The Semantic Filter: Grep with Meaning(セマンティック・フィルター) 標準 is great for finding strings, but it is useless for finding ♪ The コマンドは、自然言語のクエリに対して標準入力を評価します。 grep 意図 filter # Filter a messy TODO list by context cat notes.txt | qsh filter "What is due tomorrow?" LLMは「Yes」または「No」を返し、人間レベルの論理でログやノートをシフトすることができます。 コマンド モード: AI-Powered Autocomplete 私たちは皆そこにいました:あなたはGitリポジトリで間違いを犯し、仕事を失うことなく最後の3つのコミットをキャンセルするための正確なシンタクスを覚えていません。 qsh "Undo my last 3 git commits but keep the changes" あなたの意図を有効で実行可能なBashに翻訳しますが、盲目的に実行するだけではありません。 qsh セキュリティファースト: Deterministic Guardrails 「But muh security!」 私はすでにLinux SysAdminsが叫ぶのを聞くことができます. AIにシェルへのアクセスを与えることは本質的にリスクがあります。 これを解決するためには、 使用 A : qsh Hybrid Safety Model Deterministic Scans: The Rust binary uses a high-performance pattern matcher (defined in safety.rs) to scan the AI's output for dangerous strings such as rm -rf /, mkfs, or dd. Rust binary は、安全性.rs で定義された高パフォーマンスパターンマッチャーを使用して、AIの出力を、rm -rf /、 mkfs、または dd などの危険な文字列にスキャンします。 インタラクティブ レビュー: コマンドが危険に見える場合は、明るく赤いテキストで表され、ユーザーは2ステップの確認プロセスを提供し、さらなる説明または厳しい中絶のチャンスを提供します。 それは両方の世界のベストです:LLMからの確率的なパワー、そしてRustからの決定的なセキュリティ。 アーキテクチャ:Rust and Python? 私が受け取る一般的な質問は、 私はそれぞれの強みに合わせて遊ぶハイブリッドアーキテクチャを選びました: "How does a system language like Rust talk to a machine learning language like Python without lag?" : スピードI/O、SQLite 履歴データベース、セキュリティ ロジック、および CLI インターフェイスに対応します。 Rust タイトル : Handles the heavy lifting of そして、The 図書館 Rust をすべてに使用したいのですが、最新の Qwen 3.5 アーキテクチャのサポートは Rust Hugging Face で完全に実装されていません。 図書館 - ( その時まで、私たちは高速のPythonブリッジを使用しています。 インストールは単一ラインで、ローカル仮想環境を設定します( あなたのシステムを清潔に保つために: Python torch transformers candle so I submitted a Pull Request to fix that! https://github.com/huggingface/candle/pull/3396 qenv curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/woodRock/qsh/main/setup.sh | sh 「Local-First」マニフェスト なぜ OpenAI API や Claude を使わないのか? 3 つの理由をお伝えします。 ゼロデータ漏洩:端末の履歴とローカルファイルパスは、最近のAI企業や政府の契約に関するニュースを考慮すると、完全なファイルシステムの文脈をクラウドサーバーに送信したいですか? オフラインユーティリティ: qsh は地下室、飛行機、または戦争ゾーンで動作します. You get consistent 100% uptime without worrying about rate limits or server overloads. 0.8B Sweet Spot: Qwen 3.5-0.8Bは、標準のラップトップで動作するには十分に小さい(牛肉のGPUなしでも)が、Bashの構文をマスターするのに十分に「スマート」です。 Built to Last: Stability & Memory(安定とメモリ) ツールが真に「有用」であるためには、信頼性が必要です。 SQLite Memory:qsh は単独でコマンドを表示しません. それはあなたのセッション履歴をローカルな SQLite データベースに保存します. This allows for context-aware follow-ups such as: qsh "What was that file I just listed?" Robust Testing: Stability is not a afterthought. We have implemented a comprehensive integration test suite and a GitHub Actions CI pipeline to ensure that the semantic logic and safety guardrails remain intact as the tool grows. 我々は、ツールが成長するにつれて、セマンティックなロジックとセキュリティのガードレイルが無傷であることを保証するために、包括的な統合テストスイートとGitHub Actions CIパイプラインを実装しました。 6.次は? 目標は、最終的に推論を完全にRustに移すことです。 生態系が上昇し、Python依存を完全に除去する。 その時まで、 あなたのUnixパイプに彼らが待っていた脳を与えるためにここにあります。 candle qsh Check out the project on GitHub: https://github.com/woodrock/qsh https://github.com/woodrock/qsh