简单易上手:体验嵌入Linux终端的AI--shell_gpt

我们生信技能树的生信入门培训班有一周是学习Linux语言，萌老师在上课的时候给大家介绍了一些AI使用的小技巧来帮助我们快速学习Linux语言，让Linux学习的趣味性更高。前面也有有给大家介绍过一个AI小工具：AI 工具推荐：FreePDF ，一款可以接入各种大模型的AI 文献翻译工具。

今天来看看这个shell-gpt！

生信入门&数据挖掘线上直播课2026年4月班，系统的生信入门课

工具链接：https://github.com/TheR1D/shell_gpt

一款由AI大语言模型（LLM）驱动的命令行生产力工具。该命令行工具能够流畅地生成Shell命令、代码片段和文档，无需借助外部资源（如谷歌搜索）。支持Linux、macOS、Windows系统，并兼容PowerShell、CMD、Bash、Zsh等所有主流Shell环境。

安装

第一步：运行 setup_shell_gpt.py

首先将 setup_shell_gpt.py 这个文件传到服务器的一个地方如：/home/t_rna/biosoft

setup_shell_gpt.py在这里可以得到：通过网盘分享的文件：04-嵌入linux终端AI 链接: https://pan.baidu.com/s/1K9si2MU0p8rweuouUw2PAg?pwd=jx36 提取码: jx36

需要在python环境中，比如我这里是conda小环境rna里面，如果你没有小环境：

conda create -n rna python=3.10 -yconda activate rna

接着终端输入：

下面这个代码setup_shell_gpt.py，应该是萌老师做了修改的，可以一键完成! 唯一的要求就是python的版本要高于3.9, 会自动安装所需依赖. 目前脚本是基于硅基流动的(https://cloud.siliconflow.cn/), 目前暂时不支持别的平台, 后续有需要的话可以再增加或者修改. 默认模型是 moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905, 目前国内开源模型写代码啥的推荐moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 开源模型中应该是top tier了

python setup_shell_gpt.py

上面会提示你输入一个秘钥，如果你还不知道秘钥是什么，这个稿子里面有如何得到一个自己的秘钥，AI 工具推荐：FreePDF ，一款可以接入各种大模型的AI 文献翻译工具

注册地址：https://cloud.siliconflow.cn/i/O5idSDBx

如果没有额度，可以买个3块钱的去玩一下！

第二步：配置模型

接着又让我输入选项，我输入一个4，看看当前的配置：默认是Kimi-K2模型，萌老师力荐！

继续选择，如选择果选择2，可以切换模型，有51个模型供大家选择：

选一个：我选的12。

如果需要退出，选择0

这样就配置好啦！

使用测试案例

比如终端输入：

sgpt --shell '帮我生成10个file开头的文件'

输入E执行，目录就会得到10个文件。

来个复杂一点的案例：

sgpt --shell '从Data文件夹中读取Homo_sapiens.GRCh38.102.chromosome.Y.gff3.gz并且用awk的if模式数第三列是gene的行有多少行'

示例数据在这里Data.tar.gz ：通过网盘分享的文件：04-嵌入linux终端AI 链接: https://pan.baidu.com/s/1K9si2MU0p8rweuouUw2PAg?pwd=jx36 提取码: jx36，传到服务器上面解压，再运行上面的语句。

47个基因，上面也可以很清楚的看到代码！

再来一个：

sgpt --shell '使用conda的rna环境下的fastqc，对Data文件夹里的reads.1.fq.gz和reads.2.fq.gz生成报告'

红色方框中的文件就是fastqc运行得到的结果。

是不是很好玩！

更多使用场景可以多试试看！

我自己目前的感受：

使用起来需要做精准的语言描述，相对于跟硅基聊天，我觉得自己更喜欢敲代码，聊天真的很费心和力，不知道有没有跟我一样的！这也可能是平时做了太多答疑的后遗症。

快去入坑看看！