Shell Sage

핵심 기능은 셸 명령 생성기로 동작해 한 문장을 쓸 수 있는 명령으로 바꾼다. shellsage ask "find large files over 1GB"를 입력하면 find / -type f -size +1G -exec ls -lh {} \; 같은 결과가 나온다. find, grep, awk 조합의 정확한 문법을 외울 필요가 없다는 점이, 터미널은 쓰지만 그 안에서 살지는 않는 사람에게 이 CLI AI 어시스턴트가 쓸모 있는 이유다.

명령이 실패하면 Shell Sage는 오류를 읽고 설명한 뒤 고칠 방법을 제안한다. 경로 오류나 잘못 쓴 옵션처럼 흔한 문제를 잡아내고, 원인을 짐작하게 두지 않고 짚어 준다. 프로젝트는 이를 명령 생성과 나란히 두 갈래 핵심 기능으로 내세운다.

Shell Sage는 명령을 실행 전에 살피고, 손상을 줄 수 있는 것에 표시를 단다. 절대 경로를 지우라는 요청에는 경고가 뜨고 rm -rf ./important-folder 같은 안전한 형태가 제시된다. 명령은 확인한 뒤에야 실행되므로 파괴적인 작업의 통제권은 사용자에게 남는다.

이 도구는 로컬 모델로도 클라우드 모델로도 동작하며, 어느 쪽을 쓸지는 설정할 때 정한다. 로컬 모드는 Ollama를 써서 모든 것을 내 컴퓨터에 두므로 사적인 작업이나 민감한 업무에 맞는다. 클라우드 모드는 Groq, OpenAI, Anthropic, Fireworks, OpenRouter, DeepSeek에 연결해 속도를 얻는다. 속도와 품질은 제공자에 따라 달라진다고 개발자는 밝힌다.

shellsage setup 명령이 첫 실행을 안내한다. 로컬과 API 중 어느 모드를 쓸지 묻고, 이어서 모델을 고르게 한다. 로컬 기본 후보로 llama3:8b-instruct-q4_1, mistral:7b-instruct-v0.3, phi3:mini-128k-instruct가 있고, API 사용자는 제공자를 고르고 키를 붙여 넣는다.

설정이 끝나면 다시 설치하지 않고 모드나 모델을 바꿀 수 있다. shellsage config --mode api는 클라우드 제공자로 옮기고, shellsage config --mode local --model 은 다른 로컬 모델을 가리킨다. 같은 명령이 대화형 전환도 맡아, 목록에서 고르고 싶을 때도 쓸 수 있다.

Shell Sage는 처음부터 여섯 클라우드 제공자를 지원하며, 마법사가 보여 주는 모델에 묶이지 않는다. .env 파일의 API_MODEL 값을 고치면 제공자가 내놓은 어떤 모델이든 지정할 수 있어, 새 모델이 나와도 이 오픈소스 CLI 도구를 최신으로 유지한다.