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github.com/AI-Shell-Team/aish @v0.3.6

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Sprache: Deutsch (German)


AISH

Gib der Shell Denkfähigkeit. Entwickle den Betrieb weiter.

Official Website GitHub Python Version Platform License

Eine echte KI-Shell: Vollständiges PTY + konfigurierbare Sicherheit & Risikokontrolle


Inhaltsverzeichnis


Warum AISH

  • Echte interaktive Shell: Vollständige PTY-Unterstützung, läuft mit interaktiven Programmen wie vim / ssh / top
  • KI-native Integration: Aufgaben in natürlicher Sprache beschreiben, Befehle generieren, erklären und ausführen
  • Sicher & kontrollierbar: KI-Befehle mit Risikostufen und Bestätigungsfluss; optionaler Sandbox-Probelauf zur Änderungsbewertung
  • Erweiterbar: Skills-Plugin-System mit Hot-Loading und Prioritätsüberschreibung
  • Geringe Migrationskosten: Kompatibel mit üblichen Befehlen und Workflows, standardmäßig alles im Terminal

Funktionsvergleich

Funktion AISH Claude Code
🎯 Kernausrichtung Ops/System‑Troubleshooting‑CLI Entwicklungs‑Coding‑Assistent
🤖 Multi‑Modell‑Support ✅ Vollständig offen ⚠️ Hauptsächlich Claude
🔧 Sub‑Agenten‑System ✅ ReAct‑Diagnoseagent ✅ Mehrere Agententypen
🧩 Skills‑Support ✅ Hot‑Loading
🖥️ Native Terminalintegration ✅ Vollständige PTY‑Unterstützung ⚠️ Eingeschränkte Unterstützung
🛡️ Sicherheits‑Risikobewertung ✅ Sicherheitsbestätigung ✅ Sicherheitsbestätigung
🌐 Unterstützung lokaler Modelle ✅ Vollständig unterstützt ✅ Vollständig unterstützt
📁 Werkzeuge für Dateiverarbeitung ✅ Minimale Kernunterstützung ✅ Vollständige Unterstützung
💰 Komplett kostenlos ✅ Open Source ❌ Kostenpflichtiger Dienst
📊 Beobachtbarkeit ✅ Langfuse optional ⚠️ Integriert
🌍 Mehrsprachige Ausgabe ✅ Automatische Erkennung

Schnellstart

1) Installieren und Starten

Option 1: Einzeilige Installation (empfohlen)

curl -fsSL https://www.aishell.ai/repo/install.sh | bash

Option 2: Manuelle Bundle-Installation

Lade das passende aish-<version>-linux-<arch>.tar.gz-Bundle aus dem offiziellen Release-Verzeichnis herunter und führe dann aus:

tar -xzf aish-<version>-linux-<arch>.tar.gz
cd aish-<version>-linux-<arch>
sudo ./install.sh

Dann starten:

aish

Hinweis: aish ohne Unterbefehle entspricht aish run.

2) Wie eine normale Shell verwenden

aish> ls -la
aish> cd /etc
aish> vim hosts

3) Lass die KI die Arbeit erledigen (mit ;) starten)

Beginnend mit ; oder gelangst du in den KI‑Modus:

aish> ;finde Dateien größer als 100M im aktuellen Verzeichnis und sortiere nach Größe
aish> ;erkläre diesen Befehl: tar -czf a.tgz ./dir

Installation

Linux-Release-Bundle

curl -fsSL https://www.aishell.ai/repo/install.sh | bash

Der Installer ermittelt die neueste stabile Version, lädt das passende Bundle für deine Architektur herunter und installiert aish, aish-sandbox und aish-uninstall in /usr/local/bin.

Aus dem Quellcode ausführen (Entwicklung/Test)

cargo run --bin aish

Deinstallation

Deinstallieren (Konfigurationsdateien behalten):

sudo aish-uninstall

Vollständige Deinstallation (entfernt auch systemweite Sicherheitsrichtlinien):

sudo aish-uninstall --purge-config

Optional: Benutzerkonfiguration bereinigen (löscht Modell/API-Keys usw.):

rm -rf ~/.config/aish

Konfiguration

Speicherort der Konfigurationsdatei

  • Standard: ~/.config/aish/config.yaml (oder $XDG_CONFIG_HOME/aish/config.yaml, wenn XDG_CONFIG_HOME gesetzt ist)

Priorität (hoch nach niedrig)

  1. Kommandozeilenargumente
  2. Umgebungsvariablen
  3. Konfigurationsdatei

Minimales Konfigurationsbeispiel

# ~/.config/aish/config.yaml
model: openai/deepseek-chat
api_base: https://openrouter.ai/api/v1
api_key: your_api_key

Alternativ über Umgebungsvariablen (besser für Secrets):

export AISH_MODEL="openai/deepseek-chat"
export AISH_API_BASE="https://openrouter.ai/api/v1"
export AISH_API_KEY="your_api_key"

Tipp: LiteLLM unterstützt ebenfalls das Lesen anbieterspezifischer Umgebungsvariablen (z. B. OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY).

Interaktive Konfiguration (optional):

aish setup

Tool-Calling-Kompatibilitätsprüfung (bestätigt, dass das gewählte Modell/der Kanal Tool Calling unterstützt):

aish check-tool-support --model openai/deepseek-chat --api-base https://openrouter.ai/api/v1 --api-key your_api_key

Langfuse (optionale Observability):

1) In der Konfiguration aktivieren:

enable_langfuse: true

2) Umgebungsvariablen setzen:

export LANGFUSE_PUBLIC_KEY="..."
export LANGFUSE_SECRET_KEY="..."
export LANGFUSE_HOST="https://cloud.langfuse.com"

aish check-langfuse führt Prüfungen aus, wenn check_langfuse.py im Projektstamm vorhanden ist.


Verwendung

Häufige Eingabetypen

Typ Beispiel Beschreibung
Shell‑Befehle ls -la, cd /path, git status Normale Befehle direkt ausführen
KI‑Anfragen ;wie prüfe ich Port‑Belegung, ;finde Dateien größer als 100M Mit ;/‑Präfix in den KI‑Modus
Integrierte Befehle help, clear, exit, quit Integrierte Shell‑Steuerbefehle
Modellwechsel /model gpt-4 Modell anzeigen oder wechseln

Shell‑Kompatibilität (PTY)

aish> ssh user@host
aish> top
aish> vim /etc/hosts

Sicherheit & Risikokontrolle

AI Shell führt Sicherheitsbewertungen nur für KI-generierte und zur Ausführung vorbereitete Befehle durch.

Risikostufen

  • LOW: Standardmäßig erlaubt
  • MEDIUM: Bestätigung vor Ausführung
  • HIGH: Standardmäßig blockiert

Pfad der Sicherheitsrichtliniendatei

Richtliniendateien werden in folgender Reihenfolge aufgelöst: 1. /etc/aish/security_policy.yaml (systemweit) 2. ~/.config/aish/security_policy.yaml (benutzerspezifisch; automatisch generierte Vorlage, falls nicht vorhanden)

Sandbox-Probelauf (optional, empfohlen für Produktion)

Die Standardrichtlinie hat den Sandbox-Probelauf deaktiviert. Zum Aktivieren:

1) In der Sicherheitsrichtlinie setzen:

global:
  enable_sandbox: true

2) Privilegierten Sandbox-Service starten (systemd):

sudo systemctl enable --now aish-sandbox.socket

Standard-Socket: /run/aish/sandbox.sock. Wenn die Sandbox nicht verfügbar ist, greift je nach Richtlinie sandbox_off_action (BLOCK/CONFIRM/ALLOW).


Skills (Plugins)

Skills erweitern das Domänenwissen und die Workflows der KI und unterstützen Hot‑Loading sowie Prioritätsüberschreibung.

Standard-Scan-Verzeichnisse und Priorität: - ~/.config/aish/skills/ (oder $AISH_CONFIG_DIR/skills) - ~/.claude/skills/

Paketierte Versionen versuchen beim ersten Start, systemweite Skills in das Benutzerverzeichnis zu kopieren (z. B. /usr/share/aish/skills).

Weitere Details: docs/skills-guide.md


Daten & Datenschutz

Dieses Projekt speichert folgende Daten lokal (für Troubleshooting und Nachvollziehbarkeit):

  • Logs: Standard ~/.config/aish/logs/aish.log
  • Sitzungen/Verlauf: Standard ~/.local/share/aish/sessions.db (SQLite)
  • Große Ausgaben‑Offload: Standard ~/.local/share/aish/offload/

Empfehlungen: - Keine echten API-Keys ins Repository committen; bevorzugt Umgebungsvariablen oder Secret-Management. - In Produktionsumgebungen können Sicherheitsrichtlinien die für die KI zugänglichen Verzeichnisse einschränken.


Dokumentation

  • Konfigurationsleitfaden: CONFIGURATION.md
  • Schnellstart: QUICKSTART.md
  • Skills‑Nutzung: docs/skills-guide.md
  • Mechanismus zur Befehlskorrektur: docs/command-interaction-correction.md

Community & Support

Link Beschreibung
Official Website Projektstartseite und weitere Informationen
GitHub Repository Quellcode und Issue‑Tracking
GitHub Issues Bug‑Reports
GitHub Discussions Community‑Diskussionen
Discord Community beitreten

Entwicklung & Tests

cargo test --workspace
./packaging/tests/release_scripts_smoke.sh

Mitwirken

Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.

Lizenz

LICENSE (Apache 2.0)

Extension points exported contracts — how you extend this code

Tool (Interface)
Trait for tool implementations that the LLM can invoke. [27 implementers]
crates/aish-llm/src/types.rs
Checker (Interface)
(no doc) [8 implementers]
crates/aish-shell/src/doctor/checker.rs
PanelComponent (Interface)
(no doc) [5 implementers]
crates/aish-ui/src/runtime.rs
WorkerRuntime (Interface)
(no doc) [2 implementers]
crates/aish-security/src/sandbox/runtime/worker.rs
ProviderAdapter (Interface)
Trait that each provider adapter must implement. All methods are synchronous because the adapter only provides metadata [4 …
crates/aish-llm/src/providers/types.rs
SandboxRunner (Interface)
(no doc) [2 implementers]
crates/aish-security/src/sandbox/ipc/client.rs

Core symbols most depended-on inside this repo

push
called by 511
crates/aish-security/src/sandbox/runtime/mount.rs
get
called by 410
crates/aish-tools/src/registry.rs
len
called by 389
crates/aish-pty/src/output_buffer.rs
is_empty
called by 312
crates/aish-pty/src/output_buffer.rs
trim
called by 278
crates/aish-context/src/manager.rs
t
called by 232
crates/aish-i18n/src/lib.rs
is_empty
called by 218
crates/aish-shell/src/expand_history.rs
as_str
called by 189
crates/aish-context/src/budget.rs

Shape

Function 2,421
Method 1,169
Class 310
Enum 94
Interface 6

Languages

Rust99%
Python1%

Modules by API surface

crates/aish-pty/src/persistent.rs227 symbols
crates/aish-shell/src/app.rs127 symbols
crates/aish-llm/src/session.rs109 symbols
crates/aish-shell/src/ai_handler.rs97 symbols
crates/aish-pty/src/session_interceptor.rs78 symbols
crates/aish-llm/src/providers/codex.rs77 symbols
crates/aish-llm/src/types.rs73 symbols
crates/aish-context/src/manager.rs65 symbols
crates/aish-pty/src/offload.rs63 symbols
crates/aish-ui/src/slash_input.rs56 symbols
crates/aish-tools/src/bash/read_only.rs56 symbols
crates/aish-security/src/input_guard/patterns.rs55 symbols

Datastores touched

appDatabase · 1 repos

For agents

$ claude mcp add aish \
  -- python -m otcore.mcp_server <graph>

⬇ download graph artifact

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