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运维利器升级：WezTerm集成AI插件，打造高效运维终端 随着大语言模型的飞速发展，开源模型在编码能力上已经逐步逼近GPT-4等顶尖模型，相关API调用的成本也在迅速下降。自动编程工具如雨后春笋般涌现，如cursor、vscode cline、aider等，就连nvim也有avante这样的开源插件支持自动编程。如今，写代码几乎变成了写需求。 然而，本文并非讨论如何用大模型写代码，而是为运维人员提供一个便捷的AI助手，帮助他们在工作过程中更高效地利用大模型，无需频繁复制粘贴或打开网页查询命令。 灵感来源与现状 受aider等工具的启发，我们思考：如果能在命令行直接与大模型交互，使用自然语言生成各种命令，是否能显著提高运维人员的工作效率？遗憾的是，已有公司如warp.dev实现了这一功能，但收费且访问速度受限。于是，我们找到了一个用Rust编写的开源命令行工具——AIChat。 AIChat简介 AIChat是一个功能强大的命令行工具，集成了多种大语言模型（LLM）功能，包括Shell助手、CMD和REPL模式、RAG（检索增强生成）、AI工具与代理等。它支持多平台，安装方便，一个二进制文件即可使用，并且可以与bash集成，通过自然语言生成各种命令。 通过在bashrc中嵌入以下命令，可以绑定快捷键实现自然语言转命令： _aichat_bash() { if [[ -n "$READLINE_LINE" ]]; then READLINE_LINE=$(aichat -e "$READLINE_LINE") READLINE_POINT=${#READLINE_LINE} fi } bind -x '"\ee": _aichat_bash' WezTerm集成AIChat 然而，运维人员经常需要在服务器上操作各种指令。难道要在所有服务器上都安装AIChat工具？显然，这样做太过繁琐。于是，我们引入了WezTerm这个跨平台终端，结合AIChat工具，实现在终端上的AI助理功能。 WezTerm简介： WezTerm是一个跨平台的终端工具，可以通过Lua进行各种配置，包括主题、快捷键、tmux配置等。接下来，我们将利用WezTerm的Lua脚本特性，将AIChat与WezTerm集成在一起，实现跨终端、跨服务器的AI助手功能。 安装与配置： 下载AIChat： 前往AIChat的GitHub页面下载适合你操作系统的AIChat版本。 配置AIChat： 启动AIChat命令行，配置大模型。例如，使用deepseek-chat，前往deepseek平台申请API密钥，并根据AIChat的向导生成相关配置。 # $HOME/.config/aichat/config.yaml model: deepseek clients: - type: openai-compatible name: deepseek api_base: https://api.deepseek.com api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 安装WezTerm： 前往WezTerm官网查看详细的安装方法。 安装后，在本地目录创建WezTerm的配置文件$HOME/.config/wezterm/wezterm.lua。 配置WezTerm： local wezterm = require("wezterm") local launch_menu = {} if wezterm.target_triple == "x86_64-unknown-linux-gnu" then table.insert( launch_menu, { label = "ai-chat", args = { "aichat"} } ) end return { launch_menu = launch_menu, keys = { { key = 'z', mods = 'ALT', action = wezterm.action.ShowLauncher }, { key = "c", mods = "ALT", action = wezterm.action_callback(function(window, pane) local tab = pane:tab() local panes = tab:panes_with_info() if #panes == 1 then pane:split({ direction = "Right", size = 0.4, args = { 'aichat' } }) elseif not panes[1].is_zoomed then panes[1].pane:activate() tab:set_zoomed(true) elseif panes[1].is_zoomed then tab:set_zoomed(false) panes[2].pane:activate() end end), }, { key = "x", mods = "ALT", action = wezterm.action_callback(function(window, pane) local dims = pane:get_dimensions() local txt = pane:get_text_from_region(0, dims.scrollback_top, 0, dims.scrollback_rows) local last_line = txt:match("[^\r\n]+$") local selection = window:get_selection_text_for_pane(pane) selection = selection or last_line window:perform_action(wezterm.action.ClearSelection, pane) local success, stdout, stderr = wezterm.run_child_process({"aichat", "-e", selection}) if success then pane:paste(stdout) else wezterm.log_error("Error running bash command: " .. stderr) end end), }, }, font_size = 18.0, color_scheme = "Catppuccin Frappe", } 使用方法 打开WezTerm，通过快捷键ALT+c迅速调出AI对话窗口，可以直接与AI交互。 通过WezTerm的复制粘贴快捷键，可以快速将终端窗口中的文字粘贴到AIChat对话中进行交流。 通过快捷键ALT+x直接将命令行下的自然语言生成bash命令。 通过WezTerm与AIChat的集成，运维人员可以在终端中高效利用AI助手，提升工作效率。 ...

在这个知识爆炸的时代，普通人常面临"学得越多越焦虑"的困境。Deepseek大模型作为智能学习伙伴，能够将碎片化学习转化为系统性认知提升。以下结合认知规律，详解7个实操方法： 1. 知识解构器：化繁为简的拆解系统 操作步骤： 输入复杂概念：“请将量子力学基础分解为5个递进模块” 追问核心术语：“用小学生能听懂的语言解释波粒二象性” 生成思维导图：“用markdown格式制作区块链技术知识框架” 案例： 学习宏观经济时，输入： “请把通货膨胀拆解为：核心定义（50字）→形成机制（3种原因+比喻）→测量指标（CPI与PPI区别）→个人应对策略” Deepseek将输出结构化知识树，附带"货币超发如同往咖啡里不停加水"的具象化比喻。 2. 认知连接器：跨学科的思维织网 操作技巧： 输入：“用生物学共生关系解释商业联盟的形成” 延伸：“将神经网络原理与城市交通系统进行类比” 实际应用： 当学习博弈论时，输入： “纳什均衡在历史上有哪些真实案例？可否用《三国演义》的典故说明？” Deepseek可能用"赤壁之战孙刘联盟对抗曹操"呈现博弈模型，建立历史与数学的认知连接。 3. 深度追问引擎：苏格拉底式对话训练 对话模式： User：为什么光速是宇宙速度极限？ Deepseek：根据狭义相对论，质量随速度增加… User：如果存在超光速，会首先冲击哪些物理定律？ Deepseek：将导致因果律失效，比如祖父悖论… 进阶用法： 开启"质疑模式"：“请以反驳者身份，指出我关于气候变化的三点认知漏洞” 4. 实践沙盒：从知道到做到的转化器 功能组合： 技能学习：输入"设计Python入门7天实践计划，每天包含1个概念+1个代码任务" 模拟演练：“生成10道麦肯锡Case Interview模拟题，附评分标准” 项目设计：“作为大学生，如何用三个月完成新能源车的市场调研项目？请列出20个关键步骤” 典型案例： 学习PPT设计时，输入： “请分析这张产品发布会PPT（上传文件），按①信息层级混乱②视觉疲劳点③数据说服力不足三个维度提出修改建议” 5. 多维感知构建：全息学习界面 混合学习法： 输入"用三种方式解释薛定谔的猫： ①学术论文体（300字带公式） ②武侠小说类比（用内力波动比喻量子叠加） ③家庭主妇对话体（用冰箱里不确定是否过期的牛奶举例）" 资源整合： “关于克里米亚战争，请推荐：1部纪录片+2篇论文+3个历史地图资源+5个关键人物画像” 6. 认知镜子：费曼技巧智能教练 自我检验法： 输入：“我要向高中生讲解资产负债表，请先听我的语音阐述（转文字）” Deepseek反馈：“发现3处概念混淆（资产与所有者权益关系），建议用披萨店创业案例重新梳理…” 教学模拟： “现在你是6岁儿童，我将用3分钟解释什么是碳中和，请用提问暴露我的知识盲区” 7. 成长追踪系统：AI驱动的迭代循环 动态优化： 知识体检：“根据过去3个月的学习记录，绘制我的认知地图，标出薄弱区” 错题进化：“将我之前理解错误的5个经济学概念，改编成思辨讨论题” 认知预警：“我最近在学习脑科学，请预测可能存在的5个常见理解误区” 智能学习四重境界 检索层：快速获取精准信息（“2023年诺贝尔经济学奖的核心理论应用场景”） 重构层：个性化知识重组（“用我的餐饮创业经历重构SWOT分析法”） 创造层：跨界创新（“结合敦煌壁画元素设计元宇宙数字藏品”） 元认知层：学习系统的自我优化（“分析我最近50次提问记录，诊断思维模式缺陷”） 关键心法 精准提问：用"3W2H"结构（What-Why-Who-How-How good）提升对话质量 控制幻觉：对关键结论追加"请提供三个权威文献来源" 人机共生：用AI处理信息收集和方案迭代，聚焦人类擅长的价值判断与创新连接 通过Deepseek构建的"输入-解构-连接-输出"闭环，普通人可实现学习能力的指数级进化。在这个过程中，重要的不是记住多少知识，而是培养出"提出好问题"和"建立新连接"的底层能力——这正是智能时代最稀缺的认知资本。 ...

1. 合并所有的YAML文件 在Kubernetes配置中，管理多个YAML文件可能会变得繁琐。为了简化操作，你可以在.kube目录下创建一个名为merge.sh的脚本，用于合并这些YAML文件。 脚本内容： #!/bin/bash set -e WORK_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd) pushd "$WORK_DIR" 1>/dev/null 2>&1 # 遍历当前目录，获取所有YAML文件路径 yaml_paths="" while IFS= read -r -d $'\0' file; do if [ -n "$yaml_paths" ]; then yaml_paths+=":$file" else yaml_paths="$file" fi done < <(find "$(pwd)" -type f -name "*.yaml" -print0) # 合并YAML文件并更新Kubeconfig KUBECONFIG=$yaml_paths kubectl config view --flatten > ~/.kube/config popd 1>/dev/null 2>&1 使用方法： 将上述脚本保存为merge.sh。 在终端中运行bash merge.sh。 使用kubectl config get-contexts命令验证合并后的上下文信息。 使用kubectl config use-context <context-name>命令切换上下文。 2. 通过Socks代理访问K8s集群 当Kubernetes集群位于内网环境中时，你可能需要通过SSH Socks代理来访问它。以下是如何设置和使用的步骤： 步骤1： 建立SSH Socks代理连接 ssh -D5000 -Ngf root@${jump_server_ip} 步骤2： 配置Kubeconfig以支持Socks代理 ...

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运维的兄弟们一般使用dnsmasq来作为内网DNS解析服务。通过/etc/hosts 保存内网服务器IP地址与域名的映射关系。但是dnsmasq也会经常的报一些安全漏洞，让我们不胜其烦的去更新打补丁。最近在一次服务器更新换代的过程中尝试了一下CoreDNS，用它替代dnsmasq。感觉还行，可以跟大家分享一下替代方案。 我们采取docker容器的方式部署CoreDNS，方便版本的更新。使用coredns.sh脚本创建容器。 #!/bin/bash # run core dns docker stop coredns docker rm coredns docker run --name coredns -d \ -p 53:53 -p 53:53/udp \ -v $PWD/hosts:/hosts \ -v $PWD/corefile:/corefile \ coredns/coredns:1.8.3 \ -conf /corefile 通过两个文件corefile, hosts实现了dnsmasq的对应功能。corefile作为CoreDNS的配置文件配置如下 .:53 { errors health log stdout hosts /hosts { fallthrough reload 10s } forward . 114.114.114.114 reload } 其中hosts指令实现了本地hosts文件的解析。fallthrough这个指令表示"如果hosts文件没有找到解析文件就会转发到下一个指令去执行"。下一个指令forward 将域名查询转发到其他dns服务器。hosts文件的作用和/etc/hosts是一样的。 另外我们可以实现一种高可用方案。搭建一台powerdns作为主dns。 多台CoreDNS作为辅助dns。通过cache指令和forward指令配合实现高可用。 CoreDNS代码小巧精悍，很容易进行代码安全检查，相关的安全漏洞也不多。性能方面也不输于dnsmasq。是个不错的替代方案。

在docker容器中的服务是通过docker命令将端口暴露给宿主机的用户使用。有时候出于安全考虑，容器没有暴露其中的一些服务。运维人员为了调试就得登录到容器中，一些精简的容器bash命令不全，管理起来很不方便。目前有两种方法访问容器网络中的服务。 通过nsenter访问容器网络 # 获取容器的pid pid=$(docker inspect -f '{{.State.Pid}}' ${container_id}) # 进入pid对应的namespace sudo nsenter --target $pid --uts --ipc --net --pid 这种方法可以直接在宿主机上暴露容器网络的命名空间，进而通过宿主机的一些命令行工具调试网络。 另外一种方法就是本文重点介绍的。 通过ip netns访问容器网路 这种操作的好处是可以通过类似socat的工具将容器网络中的服务暴露到宿主机网络中。具体操作如下： 首先要求管理员把容器的网络映射到/var/run/netns供ip命令使用。 ln -s /var/run/docker/netns /var/run/netns # 部分容器版本需要运行 1000 是运行docker的userid ln -s /run/user/1000/docker/netns var/run/netns 其次是通过socat与ip netns结合转发端口 # 通过以下命令找到netns id ns_id=$(docker inspect $container_name | grep SandboxKey | awk -F '/' '{print $NF}' | awk -F '"' '{print $1}') # 通过以下命令将宿主机监听的33060端口转发到容器的3306端口 sudo socat tcp-listen:33060,fork,reuseaddr \ exec:'ip netns exec $ns_id socat STDIO "tcp-connect:127.0.0.1:3306"',nofork 这样管理员就把一个容器中的服务暴露到宿主机上了。是不是很实用！

介绍 如果你的树莓派 Zero W 没有连接上 WiFi，或者没有外接键盘和显示器，也可以通过 USB OTG 连接到电脑上进行配置和使用。本文将介绍具体的操作步骤。 准备 1. 将系统 ISO 文件写入 SD 卡中，使用 Raspberry Pi Imager 工具即可。 2. 配置usb otg启动 在主机上插入 SD 卡，修改根目录相关配置文件。 创建一个空的 ssh 文件，用于启动 SSH 服务。 在 config.txt 文件中添加以下内容，开启 OTG 和 UART，将树莓派的 USB 端口连接到主机的 USB 端口。 # 开启otg后主机会出现一个新的usb RNDIS网络设备，vid_0525 pid_a4a2 dtoverlay=dwc2 # 开启uart, 这个需要单独连gpio的线 enable_uart=1 在 cmdline.txt 文件中添加以下内容，启用一些必选和可选参数，如串口输出、文件系统类型等。 console=serial0,115200 console=tty1 root=PARTUUID=d94e8efa-02 rootfstype=ext4 fsck.repair=yes rootwait modules-load=dwc2,g_ether quiet splash plymouth.ignore-serial-consoles 在 cmdline.txt 文件中添加以下内容，启用一些必选和可选参数，如串口输出、文件系统类型等。 以下为示例代码： pi:$6$4ilokQRQxmURT.py$aJWBQ5yniJJPwV3CKawYJcnSK5JZGhrVZYF3K4omRUFv6KL0MysEH7F4NZRMNMcYF.U3xsQvWrx7ZL2GKxuv.1 密钥创建方法： echo 'mypassword' | openssl passwd -6 -stdin 配置wpasupplicant.conf文件，用于连接wifi ...