用途
advai-cli 是一个统一的命令行界面，把本地技能管理、外部 CLI 工作流和终端原生 AI 聊天集中到单一的 advai 入口。它面向需要在多个 AI 编码平台之间复用技能定义、并希望在终端内直接进行 AI 对话的开发者。
主要能力
- 技能管理：从 GitHub 仓库安装、查看、更新、卸载技能，技能存储在 ~/.advai/skills。
- 平台同步：内置 51+ 平台适配器，可将技能同步到 Cursor、Claude Code、Codex、TRAE、Cline、Continue、GitHub Copilot、Windsurf 等，也支持添加自定义平台或覆盖平台路径。
- 外部 CLI 管理：通过 OpenCLI 集成管理第三方命令行工具，支持安装、更新、卸载，并可通过 advai 代理执行命令。
- 终端 AI 聊天（TUI）：提供交互式终端界面，支持 OpenAI 兼容后端，可指定模型、base URL、系统提示词、超时和 agent，并支持会话内命令如 /clear、/agent、/model、/save 等。
- 知识库管理：创建本地知识库、添加文档、搜索内容，并从源文件同步刷新。
- Python API：底层客户端 AdvaiClient 可用于程序化调用 chat_completion。
使用方式
安装方式包括：
- PyPI：
pip install advai-cli - npm：
npm install -g advai-cli（postinstall 会创建私有 Python 虚拟环境并安装 PyPI 包） - Homebrew（macOS）：
brew tap Advai-X/tap然后brew install advai-cli
验证安装：advai --help 或 advai info。
配置通过环境变量完成，AI 功能需要 ADVAI_API_KEY，可选 ADVAI_BASE_URL、ADVAI_MODEL、ADVAI_AGENT、ADVAI_SYSTEM_PROMPT、ADVAI_TIMEOUT，也支持回退到标准 OpenAI 命名（OPENAI_API_KEY 等）。本地状态和技能存储在 ~/.advai/ 下，包含 skills、cli、kb 和 config.json。
常用命令示例：
- 技能：
advai skill list、advai skill install <repo> --skill <name> --platform cursor、advai skill update、advai skill uninstall <name> - 平台：
advai skill platform list、advai skill sync <skill> --platform <platform>、advai skill platform add、advai skill platform override - 外部 CLI：
advai cli list、advai cli install <repo>、advai cli update <cli> --yes、advai cli gh repo list - TUI：
advai tui --model gpt-4o-mini --base-url ... --system-prompt ... --timeout 180 --agent default - 知识库：
advai kb create <name>、advai kb doc add <name> <file>、advai kb search <name> <query>、advai kb sync <name>
适用场景
- 在多个 AI 编码平台之间统一分发团队技能定义。
- 在终端内进行 AI 对话并导出会话记录。
- 通过 CI/CD 或 pre-commit 钩子自动部署和同步技能。
- 在 Docker 镜像中预装技能并以 TUI 作为入口。
- 管理本地知识库用于搜索和参考。
限制
- 外部 CLI 的完整功能需要 opencli 二进制文件。
- TUI 为 CLI 专用，底层客户端可程序化使用。
- npm 安装需要 Node.js 14+ 和 Python 3.8+。
- 技能仓库需在根目录包含 skills/ 目录。
- 具体收费、价格、平台效果等资料暂未提供。