В данной инструкции я расскажу, как интегрировать ИИ ассистента на основе ChatGPT/Gemini/Ollama в вашу Linux систему и взаимодействовать с ним в терминале с помощью консольного приложения — ShellGPT.
Инструкция актуальна для дистрибутивов Linux Mint 22 / Ubuntu 24.04 / Debian 12.
Подписывайтесь на наш телеграм @r4ven_me📱, чтобы не пропустить новые публикации на сайте😉. А если есть вопросы или желание пообщаться по тематике — заглядывайте в Вороний чат @r4ven_me_chat🧐.
⚠️Перед началом важно отметить, что ShellGPT и Ollama — open source проекты, исходные коды которых размещены на GitHub. В том время, как серверная часть бота ChatGPT/Gemini являются проприетарным ПО, что не даёт возможности узнать все особенности обработки информации, которая происходит на их серверах. Не отправляйте сторонним сервисам никакой конфиденциальной информации.
TLDR для Ollama
Подготовка:
# установка необходимых утилит
sudo apt update && sudo apt install -y curl pipx
# установка Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# загрузка модели ~10 гб
ollama pull deepseek-coder-v2:latest
# установка ShellGPT
pipx install 'shell-gpt[litellm]'
Далее инициализируем ShellGPT:
sgpt "ping" 2> /dev/null
На запрос API ключа вводим любую строку, главное чтобы значение не было пустым и нажимаем Enter. Команда завершится ошибкой — это ожидаемое поведение при использовании Ollama.
Затем открываем на редактирование конфиг ShellGPT:
nvim ~/.config/shell_gpt/.sgptrc
Редактируем следующие параметры:
# любая строка, значение не должно быть пустым
OPENAI_API_KEY=some_random_string
# отключение специфики для openai
OPENAI_USE_FUNCTIONS=false
# использование LLM прокси - litellm
USE_LITELLM=true
# определение модели по умолчанию
DEFAULT_MODEL=ollama/deepseek-coder-v2
# выбор темы оформления (по умолчанию dracula)
CODE_THEME=nord-darker
Запускаем диалог с моделью:
sgpt --repl test_session
Это интерактивный режим, где происходит общение с ботом в формате чата с сохранением контекста.
Опционально: при наличии свободных ресурсов для ускорения отклика модели можно добавить автозагрузку её параметров в память (без выгрузки по таймауту):
cat << EOF > ~/.config/autostart/ollama.desktop
[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Ollama
Comment=Запуск ollama при старте системы
Exec=env OLLAMA_KEEP_ALIVE="-1" bash -c 'ollama run deepseek-coder-v2 ping &> /dev/null'
Terminal=false
X-GNOME-Autostart-enabled=true
X-GNOME-Autostart-Delay=60
EOF
ChatGPT — это модель искусственного интеллекта, которая используется для создания чат-ботов и виртуальных помощников. Она основана на технологии глубокого обучения и нейронных сетей, которые позволяют ей понимать естественный язык и генерировать ответы на основе анализа входящей информации.
Немного про Gemini
Gemini — это также ИИ модель, только от Google с бесплатным API. Т.к. по умолчанию ShellGPT рассчитан на использование API совместимого с OpenAI, то для его использования в связке с Gemini необходимо настроить специальный прокси на базе node.js, который будет обрабатывать запросы в формате OpenAI от ShellGPT и перенаправлять их Google Gemini. Про настройку такого прокси будет ниже.
Отмечу только, что в качестве локальной модели используется deepseek-code-v2.
Немного про ShellGPT
ShellGPT — Command Line App, программа-помощник в области программирования и системного администрирования. Работает в среде операционной системы Linux и использует командную оболочку для взаимодействия: отвечает на вопросы, даёт советы и рекомендации, выполняет различные команды и т.д.
Форматирование вывода ShellGPT ограничено возможностями терминала. Тем не менее вот, как выглядит одна из последних версий программы (да, это терминал🔥):
Работа ShellGPT с Ollama, модель deepseek-coder-v2.
Подготовка
Примеры в этом руководстве выполнены в дистрибутиве Linux Mint 22. Но уверен, что аналогичным образом данное ПО можно также установить и использовать на других Linux системах.
Программа ShellGPT написана на языке программирования Python3, соответственно для работы первой необходимо, чтобы последний был установлен в системе.
По умолчанию в Linux Mint, Python3 предустановлен. Проверить текущую версию можно командой:
python3 --version
Предпочтительный вариант установки ShellGPT — использование утилиты pipx.
💡pipx — это инструмент для установки и запуска Python-приложений в изолированной среде (venv), которую он автоматически создает и настраивает под каждую программу.
Пакет pipx есть в стандартных репозиториях Linux Mint. Устанавливается обычным способом:
sudo apt update && sudo apt install -y pipx
💡pipx устанавливает Python-приложения в локальную директорию пользователя ~/.local/pipx/venvs/ и делает символьные ссылки на исполняемые файлы в ~/.local/bin/. Для корректной работы эта директория должна быть в списке путей системной переменной $PATH.
Если используется Gemini
Как уже говорил ранее, для использования ShellGPT в связке с Gemini необходимо доустановить прокси, который будет обрабатывать запросы в формате OpenAI и перенаправлять их Google Gemini.
Прокси устанавливается с помощью npm и запускается от в контексте обычного пользователя на порту 8080:
# установка npm
sudo apt install -y npm git
# создание директории с файлами прокси
mkdir -p ~/.local/node_modules/openai-gemini
# клонирование репозитория прокси
git clone https://github.com/PublicAffairs/openai-gemini ~/.local/node_modules/openai-gemini
# переход в рабочую директорию
cd ~/.local/node_modules/openai-gemini
# установка зависимостей
npm install
# запуск прокси
npm run start
💡 Для остановки сервиса используйте клавиши Ctrl+c.
Об успешном запуске будет свидетельствовать вывод:
Установка и настройка ShellGPT для использования с ChatGPT/Gemini
Получение API токена для ChatGPT
Разумеется, для использования ChatGPT необходим аккаунт на портале OpenAI, чтобы получить API ключ для бота ChatGPT.
⚠️Хочу вас сразу предупредить, что использование API ключей ограничено разработчиками OpenAI. Бесплатный период доступа — 3 месяца после регистрации аккаунта (узнать время окончания можно тут). По истечению срока необходимо приобретать подписку. На данный момент это стоит ~20$ в месяц, что не мало. В качестве бесплатной и конфиденциальной альтернативы рекомендуется использовать ShellGPT совместнос Ollama (читайте ниже).
В отличие от ChatGPT у сервиса Gemini бесплатный API хоть и с ограничениями по количеству запросов, но для личного использования или небольшого пет-проекта — этого более, чем достаточно.
После генерации ключа выполняем установку shell-gpt с помощью pipx:
pipx install shell-gpt
Тут всё довольно прозаично😏.
После установки в системе появится исполняемый файл sgpt. Проверяем, что он установился в нашу систему:
whereis sgpt
Пробуем запустить ассистента командой sgpt "Привет!". Если все установилось корректно, ты вы увидите запрос на введение API ключа, сгенерированного нами ранее. Вводим ключ и если бот вам ответил, значит все прошло успешно👌:
sgpt 'Привет!'
💡Обращаю ваше внимание на то, что текст обращения к боту из командной строки необходимо обрамлять кавычками..
При первом использовании ShellGPT попросит вас ввести API ключ. Вводим ключ от нужного сервиса: ChatGPT или Gemini.
☝️В случае Gemini команда звершится ошибкой. Это ожидаемое поведение, ведь нужно перенаправить данные в прокси. Это далее.
Файл конфигурации ShellGPT, после введения API ключа, генерируется автоматически по пути: ~/.config/shell_gpt/.sgptrc
Посмотреть его содержимое с помощью известной нам команды cat или консольного редактора nvim:
nvim ~/.config/shell_gpt/.sgptrc
Рассмотрим содержимое конфига немного подробнее:
# ключ API, также можно задать через переменную окружения OPENAI_API_KEY
OPENAI_API_KEY=your_api_key
# базовый URL backend-сервера, если указано "default", он будет определён на основе --model
API_BASE_URL=default
# API_BASE_URL=http://localhost:8080/v1
# максимальное количество кэшируемых сообщений на сессию чата
CHAT_CACHE_LENGTH=100
# папка для кэша чата
CHAT_CACHE_PATH=/tmp/chat_cache
# длина кэша запросов (количество)
CACHE_LENGTH=100
# папка для кэша запросов
CACHE_PATH=/tmp/cache
# тайм-аут запроса в секундах
REQUEST_TIMEOUT=60
# модель OpenAI по умолчанию
DEFAULT_MODEL=gpt-4o
# DEFAULT_MODEL=gemini-2.5-flash
# цвет по умолчанию для shell-ответов и автодополнений кода
DEFAULT_COLOR=magenta
# при использовании режима --shell по умолчанию выполнять команду без запроса
DEFAULT_EXECUTE_SHELL_CMD=false
# отключить потоковую передачу ответов
DISABLE_STREAMING=false
# тема pygment для отображения markdown (по умолчанию или для описания ролей)
CODE_THEME=default
# путь к директории с функциями
OPENAI_FUNCTIONS_PATH=/home/user/.config/shell_gpt/functions
# выводить результат функций, если LLM их использует
SHOW_FUNCTIONS_OUTPUT=false
# разрешить LLM использовать функции
OPENAI_USE_FUNCTIONS=true
# принудительно использовать LiteLLM (для локальных моделей)
USE_LITELLM=false
В случае использования Gemini в параметре API_BASE_URL укажите адрес к прокси openai-gemini, который по настроили на этапе подготовки. По умолчанию он такой: http://localhost:8080/v1. А в качестве модели — Gemini, например: DEFAULT_MODEL=gemini-2.5-flash.
Остальные параметры вы можете скорректировать под ваши предпочтения.
💡API ключ можно задать и с помощью переменной окружения $OPENAI_API_KEY. Если она задана, то ключ будет браться из неё. Если нет, то из файла ~/.config/shell_gpt/.sgptrc. На практике, проще всего использовать автоматически сгенерированный файл конфигурации.
Установка и настройка ShellGPT для использования с Ollama
Для реализации данной связки требуется установленная платформа Ollama. Описание процесса установки смотрите в отдельной статье.
⚠️Если вы ранее установили стандартный ShellGPT, то его желательно сперва удалить:
pipx uninstall shell-gpt
Обратите внимание, что по заявлению разработчика ShellGPT работа с локальными моделями не оптимизировано, так, как с онлайн сервисом ChatGPT:
❗️Note that ShellGPT is not optimized for local models and may not work as expected.
В случае взаимодействия с Ollama команда установки ShellGPT немного другая:
pipx install "shell-gpt[litellm]"
Здороваемся:
sgpt 'Привет!' 2> /dev/null
На запрос API ключа вводим любую строку, главное чтобы значение не было пустым и нажимаем Enter:
Первая команда завершиться ошибкой — это ожидаемое поведение при использовании Ollama.
Теперь открываем конфиг:
nvim ~/.config/shell_gpt/.sgptrc
И редактируем/добавляем следующие параметры:
# определение модели по умолчанию
DEFAULT_MODEL=ollama/deepseek-coder-v2
# выбор темы оформления (опционально)
CODE_THEME=nord-darker
# отключение специфики для openai
OPENAI_USE_FUNCTIONS=false
# использование LLM прокси - litellm
USE_LITELLM=true
# любая строка, значение не должно быть пустым
OPENAI_API_KEY=some_random_string
💡Замените deepseek-coder-v2 на выбранную вами модель. 💡Список всех доступных тем оформления ShellGPT найдёте тут.
Описание всех параметров смотрите в предыдущем пункте статьи☝️.
И все таки давайте заставим ИИ поздороваться:
sgpt 'Привет?'
Отвечает вопросом на вопрос🤔
Использование
И так, что же умеет установленный ShellGPT ассистент в нашем терминале:
Простые запросы;
Проведения анализа;
Выполнение команд оболочки;
Генерация кода;
Чат с ботом;
Режим диалога с ботом (read–eval–print loop), как веб версии.
Простые запросы
Например:
sgpt "Расскажи, что такое терминал в Linux?"
Или:
sgpt "Покажи содержимое конфига сервера ssh"
Хитрец, заставил нас вручную смотреть конфиг. Тем не менее, он указал, где он находится и как его посмотреть. С этим мы еще разберемся🤨. Машина будет выполнять что от нее требуют💪.
Проведения анализа
Для примера, давайте попросим бота проанализировать лог ошибок нашего графического сеанса Xorg. Данный файл является скрытым (начинается с точки) и лежит в домашней директории. С помощью механизма перенаправления (пайплайн) мы передадим вывод содержимого файла боту GPT:
На что он нам дал подробный анализ. Так можно продолжить, все больше углубляясь в изучение информации по теме. Согласитесь удобно. Не нужно лишних действий по «гуглению». Для этого еще браузер открывать нужно😉.
Но это и не самое интересное. Идём дальше🚶.
Выполнение команд оболочки
Для выполнения команд по запросу, команде sgpt необходимо передав ключ --shell. Давайте попробуем попросить бота отобразить только симлинки в директории /etc:
sgpt --shell "выведи только симлинки в директории /etc"
Как видим, мы дали боту описание того, что хотим, чтобы он сделал, а он предложил нам выполнить сгенерированную команду. После ручного подтверждения буквой e и нажатием Enter команда выполнилась в терминале. Не дурно🙄.
💡Команда ls -l / | grep ^l выводит содержимое каталога /etc и фильтрует вывод с помощью команды grep, используя регулярное выражения ^ — что означает начало строки, и шаблон фильтра из буквы l — которая в выводе команды ls -l обозначает файлы-символические ссылки (симлинки).
Давайте всё таки заставим бота вывести серверный конфиг программы SSH (не забываем про ключ --shell):
Ну вот. Совсем другое дело. Сам придумал, сам выполнил. Главное не увлекаться отдавая под контроль бота свой компьютер. А то еще установит на неё Windows🤷♂️.
Давайте рискнем и попросим бота обновить кэш пакетов и установить нам программу, например консольный редактор кода Neovim:
sgpt --shell "Обнови кэш и установи Neovim"
И запустить его:
sgpt --shell "Запусти Neovim"
Он таки это делает😮.
На самом деле возможности бота по использовании его в качестве ассистента в командной строке ограничиваются лишь вашей фантазией и иногда корректностью генерируемых им команд. Которые обязательно нужно проверять, перед их выполнением.
Аналогичным образом бот может формировать и выполнять команды по запуску docker контейнеров, составлять curl команды с переданными боту данными в формате json, редактировать видео/аудио файлы с помощью консольной утилиты ffmpeg, работать с файлами в нашей системе и многое другое.
Генерация кода
Для генерации кода с помощью ShellGPT используется ключ --code. Давайте попросим его сформировать последовательность Фибоначчи от 1 до 50 с помощью двух способов: Bash и Python. Просим:
sgpt --code "Bash скрипт последовательности Фибоначчи от 1 до 50"
sgpt --code "Python скрипт последовательности Фибоначчи от 1 до 50"
Данные можно выводит в файл с помощью механизма перенаправления:
sgpt --code "Bash скрипт последовательности Фибоначчи от 1 до 50" > fib.sh
sgpt --shell "Сделай файл fib.sh исполняемым и запусти его"
Точно не помню, как правильно считать последовательность Фибоначчи, с 0 или с 1, но как по мне, это наглядный пример функциональности бота.
Давайте попросим его добавить комментарии для каждой строчки нашего fib.sh:
cat fib.sh | sgpt --code "Добавь комментарии для каждой строки скрипта"
Чтож… Круто! Идём дальше.
Чат
Чат — это функция бота GPT, которой я пользуюсь чаще всего.
Для использования чата с ботом в командной строке необходимо добавить ключ --chat, а также указать уникальное название сессии чата. В файлах кэша с этим названием будет храниться наша переписка с ботом. Пример:
sgpt --chat session_1 'Коротко: как выйти из vim?'
sgpt --chat session_1 'Про что этот диалог?'
Мы использовали название сессии session_1, для формирования кэша чата, чтобы использовать предыдущий запросы в своей беседе.
Обратите внимание, что по умолчанию кэш запросов и кэш чатов ограничен (100 единиц) в файле ~/.config/shell_gpt/.sgptrc параметры: CHAT_CACHE_LENGTH=100 и CACHE_LENGTH=100.
При достижении лимита программа может выдавать 400-ю ошибку клиента. При необходимости увеличьте данные параметры или используйте другое уникальное название сессии для создания нового чата.
Также можно использовать специальный идентификатор сессии: temp для создания временной сессии. При указания этого идентификатора, каждая сессия будет новой.
Посмотреть список сессий чата можно командой sgpt --list-chats, а посмотреть содержимое сессии sgpt --show-chat имя_сессии:
sgpt --list-chats
sgpt --show-chat session1
Вообще у команды sgpt очень удобная и красивая справка. Получить ее можно передать ключ --help:
sgpt --help
Стоит упомянуть возможность комбинирования ролей бота. Например, чтобы улучшить генерацию кода, можно использовать историю чата с помощью --chat имя_сессии и затем --code для генерации кода и т.д. Такой подход справедлив и для роли --shell. Пост получается большим, не будем сильно углубляться. В конце поста вы всегда найдете ссылки на источники.
Режим диалога (read–eval–print loop)
У ShellGPT есть режим чата в реальном времени, только в консоли. Называется этот режим repl (read–eval–print loop).
sgpt --repl session_2
Как видите, после выполнения команды мы перешли в интерактивный режим общения с ботом. Тут можно писать текст не используя кавычки. Довольно удобно. Чтобы выйти из этого режима используйте сочетания клавиш Ctrl+c или Ctrl+d.
По умолчанию режим --repl использует роль chat, и задействует одни и те же названия сессий. Чтобы перейти к диалогу относительно ролей --shell или --code, необходимо их просто указать:
sgpt --repl session_3 --shell
sgpt --repl session_4 --code
Как видите, контекст беседы успешно работает.
Короткие alias для удобства
Давайте сделаем короткие alias (псевдонимы команд) для бОльшего удобства использования бота.
Открываем на редактирование файл конфигурации оболочки, в моём случае Zsh:
nvim ~/.zshrc
И добавляем:
# ShellGPT aliases
alias G="sgpt --chat temp"
alias Gs="sgpt --shell"
alias Gc="sgpt --code"
alias GG="sgpt --repl temp"
Затем сохраняем файл и закрываем редактор.
Теперь реинициализируем нашу оболочку и затем командой alias выведем наши добавления:
exec zsh
alias | grep '^G'
Проверяем:
G 'Как дела?'
Gs 'Найди исполняемый файл программы firefox'
Gc 'Напиши цикл bash для переименования файлов в текущей директории'
Прекрасно, работает. Попробуем режим repl:
GG
Отлично, теперь удобно обращаться к боту с помощью коротких команд:
G "текст_запроса" — запрос в режиме чата: --chat
Gs "текст_запроса" — запрос в режиме командной оболочки: --shell
Gc "текст_запроса" — запрос в режиме генерации кода: --code
GG — переход в режим диалога: --repl
💡Если вы используете bat для подсветки синтаксиса вывода в терминале, то alias генерации кода можно переделать в функцию, с удалением первой и последней строки в режиме кода (разметка markdown в Ollama):
Терминал с чат-ботом ChatGPT в виде отдельного приложения
Теперь давайте сделаем отдельное приложение для общения с ботом в режим repl. То есть при открытии этого приложения мы будем попадать сразу в режим диалога без ввода каких-либо команд.
Сегодня мы с вами узнали, как интегрировать прогрессивного ИИ ассистента ChatGPT/Ollama с помощью программы ShellGPT и её утилиты командной строки sgpt.
Выполнили установку утилиты, изучили её файл конфигурации и режимы работы. Составили отдельные псевдонимы (alias) команд для быстрого доступа к боту из терминала, а также сделали отдельное приложение для общения с ботом в отдельном окне в режиме реального времени (repl).
Еще раз прошу обратить внимание, что программа ShellGPT — по сути является консольным клиентом для подключения по API онлайн платформе OpenAI или локальной Ollama.
Эй, обратите внимание, что "Вороний блог" использует куки. Если Вы продолжите использовать данный сайт, это будет считаться что Вас это устраивает ;)Ok
