本地模型帮你给常用命令起快捷名

Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛第 3 周：“慢而稳”参赛作品 🦥

这是我提交给 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛第 3 周（慢而稳）的作品。

sloth-alias 会读取 shell 历史记录文件，找出你反复输入的命令和命令序列，再把它们变成 alias。本地运行的开放权重模型（支持任意 Ollama 模型，默认使用 gemma3:4b）只负责一件事：给每个快捷命令起名，再用几个词说明它的用途。

$ python3 sloth_alias.py sample_history.txt     # gemma3:4b via Ollama
  deploy    x3   saves   228 keystrokes  <- git push origin main && docker compose up -d --build && ...
  commit    x4   saves   196 keystrokes  <- git add -A && git commit -m wip && git push origin main
  commit2   x4   saves   152 keystrokes  <- git status && git add -A && git commit -m wip
Total lazy payoff: 576 keystrokes (~2.9 min at 40 wpm).

只有一个文件，仅使用 Python 标准库，零依赖。

树懒的规矩（设计决策）

模型只负责起名，绝不编写命令。alias 的命令内容始终由你自己的命令用 && 连接而成。模型只返回 {"name", "why"}。即使模型遭到 prompt 注入或产生幻觉，也无法把命令夹带进你的 shell。

不会自动安装任何东西。输出会写入 sloth-aliases.sh。你先检查文件，再用 source 加载。

不会擅自读取历史记录。你必须明确传入文件。你的历史记录始终留在自己的机器上。

名称会经过校验：用正则表达式检查，禁止使用 shell 关键字，也不能与 PATH 上已有的任何命令重名。

出问题时也能平稳降级：模型不可用、返回的 JSON 有误，或者名称不符合长度要求时，都会回退到确定性的首字母命名方式。（我最初的 prompt 让一个 4B 模型返回了 statusaddcommit。）在 prompt 中加入一个示例后，大部分问题都解决了。使用 --no-llm 可以完全离线运行。

为什么这里的开放性很重要

shell 历史记录是开发者机器上最敏感的文本之一：里面有主机名、路径，还有不小心粘贴进去的 token。这正是你不该发送给托管 API 的数据。在 localhost 上运行开放权重模型，历史记录就能留在本地磁盘上，每次运行也没有费用，而且只需一个参数（--model）就能切换模型。

对随项目附带的 26 行示例历史记录运行一次，就能找出可节省 576 次按键的快捷方式，相当于约 3 分钟的输入时间。这个示例是合成的；换成真实历史记录，重复操作带来的节省会不断累积。

项目地址：https://github.com/Tinhomagri/sloth-alias

后续要处理命令序列之间的重叠问题（目前，status && add && commit 和 add && commit && push 可能同时被推荐，上面的 commit2 名称就体现了这一点），还要加入 --explain 模式，让模型能够标记危险的 alias，例如包含 rm -rf 的那些。

如果需要进一步采取措施，你可以考虑屏蔽此人，和／或举报滥用行为。