OpenCLI 学习 01:项目总览与核心问题

1. 我最开始看到的现象

这个仓库根目录下有很多不同的软件目录,例如:

  • gimp/
  • blender/
  • libreoffice/
  • drawio/
  • zotero/

所以它不是单一应用,而是一个多软件、多 harness 的总仓库。

2. 项目在做什么

我目前的理解:

CLI-Anything 想把原本主要通过 GUI 使用的软件,整理成 Agent 也能稳定调用的 CLI 接口。

它不是简单做几个命令,而是在做一套标准化的软件能力接入方案。

3. 这里的 CLI 到底是什么意思

我一开始容易把 CLI 理解成“黑框里的自由互动”。

后面逐渐明确:

  • 终端/黑框:只是运行环境
  • CLI:是能力暴露出来的命令接口
  • 脚本:是实现 CLI 的一种方式

所以这里的 CLI 更接近“面向终端的函数调用接口”。

例如:

cli-anything-gimp project new --width 800 --height 600

它不是自由聊天,而是在调用一个被明确组织好的能力。

4. 为什么会让我联想到 REST API

因为两者本质上都在做“能力暴露”:

  • REST API:通过 HTTP 暴露能力
  • CLI:通过命令行暴露能力

区别在于:

  • API 更偏网络服务
  • CLI 更偏本地软件、本机工具、桌面应用

这个项目选择 CLI,不是因为 CLI 比 API 更高级,而是因为很多真实软件并没有天然的 REST API,但有脚本接口、命令参数、批处理模式或插件机制。

5. 这个项目真正统一的是什么

不是统一所有软件的功能本身,而是统一:

  • 软件能力如何暴露给 Agent
  • CLI 应该如何组织
  • 文档、测试、打包怎么做
  • Skill 怎么告诉 Agent 何时调用、如何调用

所以它更像是在统一一种“接入规范”和“工程方法”。

6. 当前我的一句话理解

CLI-Anything 的核心目标,是把复杂软件或复杂能力系统化地整理成可被 Agent 调用的命令树接口。

7. 当前我的疑问是如何逐步被澄清的

我最初模糊的是:

  1. CLI 到底是不是黑框互动
  2. 这个项目到底是在做命令行工具,还是在做更大的东西
  3. Agent 到底靠什么知道何时调用这些工具

当前得到的阶段性答案:

  1. CLI 不是黑框互动,而是能力接口
  2. 这个项目不只是做 CLI,而是在做以 CLI 为形态的 harness
  3. Agent 主要通过 SKILL.md、命令树、帮助信息、JSON 输出理解和使用这些 harness

Read more

Mac 上 Skill CLI 无法执行的坑:最后其实一条命令就够了

我在做 Amazon skills 的过程中,逐步把本地 CLI 从 Python 脚本切到 Go 二进制。这样做的好处很明显:用户不用装 Python、不用配依赖,解压 skill 后直接运行。但在 macOS 上,我们反复遇到一个看起来很玄的问题:同一个二进制,在 Linux/Windows 上正常,在 Mac 上就是执行不了。 当时遇到的现象 常见报错大概有几类: * 双击或 agent 调用 CLI 时,系统提示文件来自未知开发者,无法打开。 * 终端里执行时提示 Permission denied。 * 已经 chmod +x 了,仍然被 macOS 拦截。 * Apple

By ladydd

当我把全世界人群的基因 PCA 跑出来后,看见了一个倒 L 型

最近我把之前学的一些分子人类学知识,终于真正落地了。 不是停留在看论文、看别人画图、看别人解释“人群结构”这些概念,而是自己把数据处理完,自己跑 PCA,自己把全世界不同人群放到一张图上。 然后那一刻,我真的被击中了。 图上出现了一个非常漂亮的倒 L 型。 一端是非洲,另一端逐渐拉向东亚,中间有中东、欧洲、南亚、欧亚大陆上的各种过渡人群。它不是那种随机散点图,而是有方向、有骨架、有历史感的结构。 我第一眼看到的时候,脑子里直接冒出一句话: 这不像是一张普通统计图,这像是人类迁徙史在二维空间里留下的影子。 当然,后来我也提醒自己,PCA 不能被过度浪漫化。它不是地图,也不是时间轴,更不是“谁从哪里走到哪里”的直接证据。PCA 本质上是把高维基因差异压缩到几个主成分上,用最大方差方向把样本摊开。它可以帮助我们观察人群结构、相似性、分化和混合,但不能单独承担全部历史解释。PCA 在群体遗传学里常用于观察 population structure

By ladydd

吞吐与延迟:一个厨房比喻讲透性能压测

写于 2026-06-26。背景: MCP 服务 跑在 3 台 ClickHouse(每台 16 核 / 64G,1 分片 3 副本)上。 我们花了一整轮做公网压测,把这套系统的极限、天花板和杠杆全摸清了。这篇把"吞吐 / 延迟 / 排队"这三个最容易混的概念讲透,配我们自己的真实实测数据。 一句话结论 我们这套系统的吞吐天花板 ≈ 76 req/s。 往里塞再多并发(100、200、300、500),每秒"做完"的还是大约 76 个,多出来的全在排队。系统不会崩,只会让每个人等得更久。 天花板能不能抬?

By ladydd

四卡 3090 本地模型部署复盘:Ollama 跑通 35B,以及 GPU0 掉卡问题

这次做的是一轮真实的本地模型部署摸底。 目标不是搭一个临时 Demo,而是把一台四卡 3090 GPU 机器接进自己的日常 AI 使用环境:本机跑 Open WebUI,负责账号、会话和前端配置;GPU 机器只负责模型推理。这样以后换模型、换推理框架、重启服务,都尽量不影响本机的使用入口。 最后结论比较清楚:qwen3.5:35b 的 GGUF Q4_K_M 量化版已经通过 Ollama 跑通,本机 Open WebUI 可以接入,热加载后的聊天速度也能用;但 GPU0 存在明显稳定性问题,重启后能短暂恢复,跑过负载后又会掉到 NVML 异常状态。 状态快照 当前能用的部分: * 本机 Open WebUI 已部署,

By ladydd
陕公网安备61011302002223号 | 陕ICP备2025083092号