别再记命令了，用 yeero do 说句人话就能跑脚本，而且不烧 token

最近给 YeeroAI CLI 加了个 yeero do 子命令，用自然语言描述任务，自动匹配或生成 Python 脚本执行。

起因是平时在终端里总有些零碎操作——查个 IP 、看个文件树、杀个占端口的进程、列一下目录文件。每个单独看都不复杂，但跨平台命令不一样，每次切系统都得对应查一遍。yeero do 把这些收进了一句话，你说要干嘛，它帮你跑。

安装

macOS / Linux

curl -fsSL https://yeero.ai/cli/install.sh | sh

脚本会自动检测平台、下载最新版、配置 PATH 。装完之后新终端窗口就能用。

Windows （ PowerShell ）

irm https://yeero.ai/cli/install.ps1 | iex

安装目录默认在 %LOCALAPPDATA%\yeero，脚本会自动加进用户级 PATH 。

验证安装

yeero --version

有版本号输出就 OK 了。

登录

首次使用需要登录，用的是邮箱验证码，不需要密码：

yeero login

按提示输入邮箱，收 6 位验证码，再输入验证码就完事了。也可以非交互式登录：

yeero login --email [email protected] --code 123456

Token 会存在系统 Keychain 里，下次不用再登。

什么是 yeero do

yeero do 底层跑的是 yeero app 里的 Python 脚本，但它帮你把"记命令"这一步省了。你用自然语言描述想干嘛，它自动帮你找到合适的脚本跑起来，找不到就现场生成一个。

它的执行流程：

1. 先在本地已同步的 Python App 里找最匹配的一个；


2. 匹配度高的话直接执行；


3. 找不到或匹配度低，就创建一个由 AI 生成代码的新 Python App ，再执行。

基础语法

yeero do [INTENT] [OPTIONS]

常用选项：

实用例子

下面是一些常见用法，都带输出示例：

1. 查看本机 IP 地址

yeero do "本机 IP"

输出示例：

IPv4: 192.168.1.100

IPv6: fe80::1

不用管 Windows 是 ipconfig、Linux 是 ip addr、macOS 是 ifconfig，一句话就行。

2. 显示文件树

yeero do "文件树"

输出示例：

.

├── src

│   ├── main.py

│   └── utils.py

├── README.md

└── requirements.txt

3. 查看系统信息

yeero do "系统信息"

输出示例：

OS: macOS 14.5

CPU: Apple M3

Memory: 16 GB

Uptime: 3d 12h

4. 列出当前目录所有文件

yeero do "获取目录所有文件"

输出示例：

README.md

package.json

src/

public/

5. 停止占用 8080 端口的进程

yeero do "停止占用端口进程：8080"

输出示例：

Found process node (PID 12345) on port 8080

Process 12345 terminated

传统做法是 lsof -i:8080 找到 PID 再 kill -9，两步。

6. 图片格式批量转换

yeero do "png 批量转 webp"

输出示例：

image1.png -> image1.webp

image2.png -> image2.webp

7. CSV / Excel 数据处理

yeero do "CSV 去重排序导出 Excel"

输出示例：

Removed 12 duplicate rows

Sorted by amount descending

Exported to output.xlsx

传统写法是 pandas 的 read 、groupby 、sort 、to_excel 。

8. 生成二维码

yeero do "生成 example.com 的二维码"

输出示例：

Saved QR code to example_com_qr.png

传统做法：pip install qrcode 再写五行代码。

9. 批量整理文件

yeero do "图片按日期分文件夹"

输出示例：

2024-01-01/IMG_001.jpg

2024-01-02/IMG_002.jpg

10. 查看目录大小

yeero do "按大小列出子目录"

输出示例：

node_modules/    1.2 GB

dist/            45 MB

src/             3 MB

等效命令是 du -sh * | sort -rh。

预演模式

如果你不确定它会匹配到哪个应用，可以用 --dry-run：

yeero do "生成 example.com 的二维码" --dry-run

这样只显示路由结果，不会真正执行。

匹配逻辑

运行 yeero do "..." 时，CLI 会先做一次 dry-run 探测：

• 高匹配：有明显匹配的应用就直接执行；如果有多个高分候选，会弹出列表让你用上下键选。


• 未匹配 / 弱匹配：会提示确认用于生成新应用的模型，确认后开始创建、安装依赖并执行。

执行过程中 creating、generating、installing、running 这些阶段都会实时输出到终端。

和 yeero app run 的区别

成本设计

之前用 AI Agent 跑这些零碎任务，就像用外卖平台点一碗白米饭——能吃，但配送费比饭还贵。跑个小脚本三秒钟的事，token 花得比脚本执行时间还长。

yeero do 的思路不一样：只在首次创建应用时调一次 LLM ，之后每次运行都是本地 Python 脚本，不再花一分钱 token 。就好比配了把钥匙——一次性成本，之后每次开门直接用，不用每次都叫锁匠。

如果你有些工具类任务需要高频跑，比如每天整理文件、分析日志、生成报告，长期用下来比 Agent 省太多了。

注意事项

1. yeero do 需要 daemon 运行，未运行时会自动按需启动。


2. 首次创建新应用需要等待 AI 生成代码、安装依赖，耗时可能较长。


3. 如果生成的应用运行失败，CLI 会提示应用 ID ，可以用 yeero app discuss <app-id> 继续迭代修复。


4. 生成的应用会同步到你的账号里，可以在网页端或桌面端继续编辑。