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      別讓模型燒Token了!GitHub 20k星神作:把全網變成命令行

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      “抱歉,我無法直接訪問這些網站。”

      每次想讓AI讀個外部網站的信息,看到這句話頭都要炸了。



      不過,GitHub有個開源項目OpenCLI把這事兒解決了:網站變命令行。

      目前20k+ Star,還在漲!!



      Reddit討論、B站熱門、Arxiv論文,以前開瀏覽器一個個翻的東西,現在終端一行命令直接出結構化數據。



      而且不只是網頁,現在OpenCLI連微信、Telegram、Discord這些私域聊天記錄都給打通了。

      對,你沒看錯,微信聊天記錄也能查。



      所以,只要把配套的skill裝進Agent,管你什么公域私域、網站還是App,基本都能通過命令直接在終端里調。



      而且CLI命令本身是在本地瀏覽器里直接執行的,不經過大模型推理。

      意思就是很多原本需要Agent“邊看邊點”的操作,現在瀏覽器自己就能干,跑多少次都不花一分錢Token。

      聊天記錄變個人信息流

      先說咋裝。一行命令搞定(Node.js 21+):

      npm install -g @jackwener/opencli

      裝完跑opencli list就能看到所有可用的命令,超級多。



      然后去Chrome應用商店下載個OpenCLI擴展,打開開發者模式。



      不需要手動配置cookie,OpenCLI就能直接復用你Chrome的登錄態,你在瀏覽器里已經登錄的站,它都能直接用。

      至少不用再自己復制cookie、手搓請求頭、把憑證硬編碼進腳本里了,也相對安全一些。

      OpenCLI把私域聊天全接了進來,統一在opencli命令下調用:

      • opencli wx search搜微信聊天記錄;
      • opencli tg search搜Telegram消息(基于MTProto協議);
      • opencli discord recent查Discord最近消息。

      于是我試了試咱的國民應用,微信。

      微信用的是獨立的wx-cli工具,安裝命令是 :

      npm install -g @jackwener/wx-cli



      首次使用需要wx init初始化,它會自動檢測微信數據目錄,然后從微信進程內存里掃描數據庫密鑰。

      這個過程需要root權限(macOS上用sudo wx init),而且微信必須處于登錄狀態。

      初始化搞定之后就能直接用了,我先用wx session命令拉了下會話列表。



      wx history可以精準查找某個聯系人的歷史會話。



      wx history還能直接搜關鍵詞。



      聊天記錄這東西,本來只是散落在各個App里的碎片信息,但被CLI統一接管之后,它突然開始變得可搜索、可篩選、可導出、可自動化處理。

      輸出格式支持JSON和CSV,直接灌進知識庫或者數據分析流程里,跟Obsidian這類工具接上也順理成章。

      于是以前存在微信里的聊天記錄,現在開始越來越像一種持續更新的個人信息流

      甚至可以說,這會讓Agent真正開始具備持續讀取你真實數字生活里的最新信息的能力。

      因為聊天記錄不是靜態文檔,是實時更新的。

      里面有你的工作流、關系鏈、協作歷史、長期偏好,甚至還有大量AI以前根本碰不到的“隱性知識”。

      除了社交,辦公場景也沒落下,給它們做了統一接口,opencli lark-cli覆蓋飛書200多條命令,消息、文檔、日歷、任務全拿;

      opencli wecom-cli管企業微信,opencli dws管釘釘,主打一個辦公全家桶。

      難怪有網友說這玩意兒是電商人福音。

      客服聊天記錄一鍵導出,用戶反饋批量歸檔,以前得手動截圖復制粘貼的活兒,現在一行命令搞定。



      當然,說到聊天記錄這塊兒得提一嘴:

      OpenCLI作為開源項目提供的是工具和思路,私域數據的實際訪問和部署屬于個人行為,用之前務必仔細評估合規風險和隱私邊界。

      總之,別因為技術上能做就啥都做(doge)。

      刷數據、下視頻、扒內容一鍵搞定

      OpenCLI跟“讓大模型自己操作瀏覽器”最大的區別在于CLI命令是在本地瀏覽器里直接執行的,不經過大模型推理,意思是如果不分析結果,運行時就零Token消耗



      而且因為是確定性命令,同一個命令跑出來的結果結構是一致的,可管道、可腳本、CI/CD友好。

      某種意義上,它是在把瀏覽器自動化從AI推理重新拉回系統調用,Agent也開始有點軟件基礎設施那味了。

      再說覆蓋面。

      OpenCLI內置了100+站點適配器,小紅書、B站、知乎、豆瓣、虎撲、貼吧這些國內主力平臺都有,海外站Twitter/X、HackerNews、Pixiv也沒落下。

      學術黨能搜Google Scholar和百度學術,求職黨能查牛客上的面經和薪資。

      那咱來看看實際用起來長啥樣,比如想在知乎搜AI Agent并下載文章:

      opencli zhihu search “AI Agent”
      opencli zhihu download —url “文章地址” —output ./zhihu



      想看Reddit上今天在討論啥:

      opencli reddit search “AI”



      圖文/視頻/音頻一鍵下載,文章導出Markdown/CSV/JSON,頁面點擊、翻頁、表單填寫、批量爬取數據,創作者數據、粉絲分析、評論區抓取……

      以前得開瀏覽器點點點半天的事,現在終端里敲一行就完事兒了。

      除了視頻下載需要裝個yt-dlp,其他基本開箱即用。

      如果友友你實在小眾,沒找到你要的站也不要緊。

      OpenCLI給AI Agent準備了一個opencli-adapter-author skill

      通過npx skills add jackwener/opencli —skill opencli-adapter-author安裝,Agent就能幫你自動寫適配器;



      社區還有插件系統,opencli plugin install能一鍵裝別人寫好的適配器,生態這塊兒算是慢慢鋪開了。

      還有一招比較狠。

      通過CDP協議,OpenCLI能直接操控Electron桌面應用的界面,不用手動點鼠標。

      Cursor的Composer、聊天和代碼提取能控,ChatGPT的macOS桌面端能自動化,Notion能搜索、讀取、寫入頁面,OpenAI Codex CLI能無頭驅動,Discord桌面端的消息、頻道、服務器操作也能跑。



      甚至連豆包AI和ChatWise這種多模型客戶端都覆蓋了。

      好好好,OpenCLI這波屬于是,能本地執行的操作,盡量不走模型推理;

      能白嫖的地方,一分都不給模型花(doge)。

      項目地址:https://github.com/jackwener/OpenCLI

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