# python-ai-工具

**Repository Path**: bingbingyihao/python-ai-tools

## Basic Information

- **Project Name**: python-ai-工具
- **Description**: 利用 python 书写的 AI 工具
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-20
- **Last Updated**: 2025-10-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# python-ai-工具

> 一个基于 Python + 阿里云通义千问（Qwen）的交互式 AI 编程助手，支持多轮任务执行、代码生成、文件操作与后台服务管理。

## 🌟 项目简介

`python-ai-工具` 是一款利用 **Python** 和 **阿里云 DashScope SDK** 构建的智能编程代理（AI Agent），能够理解自然语言指令，并自动完成代码编写、文件读写、命令执行等开发任务。它不仅是一个“问答型”AI，更是一个能主动思考、执行并反馈结果的“行动派”编程助手。

本项目特别适用于：
- 快速原型开发
- 自动化脚本生成
- 学习辅助（如解释算法、生成示例）
- 本地服务快速部署测试

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## 🔧 核心功能

✅ **自然语言驱动编程**  
通过中文描述任务，AI 自动生成并执行代码。

✅ **文件系统交互**  
支持在 `workspace/` 目录中创建、读取和修改文件。

✅ **命令行执行能力**  
可在工作空间内运行任意 shell 命令（如 `python app.py`、`pip install` 等）。

✅ **后台进程管理**  
支持启动长期运行的服务（如 Web 服务器）并在需要时终止它们。

✅ **多轮任务闭环执行**  
每项任务独立运行，具备上下文记忆与错误恢复机制。

✅ **安全隔离环境**  
所有操作均限制在 `workspace/` 文件夹内，保障系统安全。

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## 🚀 快速开始

### 1. 克隆项目

```bash
git clone https://gitee.com/anxwefndu/python-ai-tools.git
cd python-ai-tools
```

### 2. 安装依赖

```bash
pip freeze > requirements.txt
```

或者

```bash
pip install dashscope python-dotenv
```

> 推荐使用虚拟环境：
>
> ```bash
> python -m venv venv
> source venv/bin/activate   # Linux/Mac
> # 或
> venv\Scripts\activate      # Windows
> ```

### 3. 配置 API 密钥

创建 `.env` 文件，填入你的 [阿里云 DashScope API Key](https://dashscope.console.aliyun.com/)：

```env
DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
```

> ⚠️ 请勿将此密钥提交到版本控制中！

### 4. 启动 AI 助手

```bash
python code/agent.py
```

然后输入你的任务描述，例如：

```
写一个 Python 脚本，计算斐波那契数列前10项
```

或

```
创建一个简单的 HTML 页面并用 Flask 启动本地服务器
```

AI 将自动规划步骤、生成代码、运行程序，并实时反馈结果。

---

## 📁 项目结构

```
python-ai-tools/
├── README.md               # 项目说明文档
├── .env                    # 环境变量配置（可选）
├── code/
│   └── agent.py            # 主程序：AI 编程助手核心逻辑
└── workspace/              # 工作目录（AI 可读写）
    └── （任务生成的文件存放于此）
```

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## 💡 使用示例

| 用户输入 | AI 行为 |
|--------|--------|
| `写一个猜数字游戏` | 生成 `guess_game.py` 并提示运行方式 |
| `用 Flask 写一个返回 'Hello World' 的网页` | 创建 `app.py`，启动后台 Flask 服务 |
| `列出当前后台进程` | 显示正在运行的 PID 列表 |
| `停止 PID 为 12345 的进程` | 终止指定后台任务 |

---

## ⚙️ 支持的 AI 指令（内部协议）

AI 在执行过程中会输出以下格式的 JSON 指令：

```json
{"action": "WRITE_FILE", "path": "hello.py", "content": "print('Hello')"}
```

```json
{"action": "RUN_COMMAND", "command": "python hello.py"}
```

```json
{"action": "RUN_COMMAND", "command": "python app.py", "background": true}
```

```json
{"action": "READ_FILE", "path": "result.txt"}
```

```json
{"action": "LIST_PROCESSES"}
```

```json
{"action": "KILL_PROCESS", "pid": 12345}
```

```json
{"action": "FINAL_ANSWER", "answer": "任务已完成"}
```

这些动作构成了 AI 的“手脚”，使其具备真实操作能力。

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## 🛑 注意事项

- 所有文件操作仅限于 `workspace/` 目录。
- 前台命令默认超时时间为 30 秒，长时间任务请使用 `"background": true`。
- 若出现 JSON 解析错误，可能是 AI 输出不规范，程序会尝试继续执行。
- 不支持复杂依赖安装（如需安装包，请手动执行 `pip`）。

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## 📈 未来计划

- [ ] 支持更多模型（Qwen-Max, Qwen-Turbo, OpenAI 等）
- [ ] 添加任务历史记录与日志保存
- [ ] 支持多文件协同编辑与项目结构构建
- [ ] 提供图形界面（Web UI）
- [ ] 增加代码审查与安全性检查机制

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## 🤝 贡献与反馈

欢迎提出 Issue 或 Pull Request！如果你有新的想法或改进建议，请随时联系我。

📧 邮箱：your_email@example.com  
🐙 GitHub: https://gitee.com/anxwefndu/python-ai-tools

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## 📜 许可证

Apache 2.0 License

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