最近在用 YeeroAI CLI 的 yeero do 命令，用自然语言描述任务，自动匹配或生成 Python 脚本执行。

起因是平时在终端里总有些零碎操作——查个 IP、看个文件树、杀个占端口的进程、列一下目录文件。每个单独看都不复杂，但跨平台命令不一样，每次切系统都得对应查一遍。yeero do 把这些收进了一句话，你说要干嘛，它帮你跑。

这篇文章记录一下安装、配置和用法。

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一、yeero do 是什么

yeero do 是 YeeroAI CLI 的一个子命令。它的工作方式很简单：

你用一句话描述想做的事，它自动匹配已有的 Python 应用；如果没有合适的，就创建一个再执行。

它的底层仍然是 yeero app 的 Python 脚本执行机制，但在上层做了自然语言路由。对于不想记命令、不想写脚本的人来说，非常友好。

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二、安装 CLI

2.1 macOS / Linux

打开终端执行：

curl -fsSL https://yeero.ai/cli/install.sh | sh

脚本会自动完成以下事情：

• 检测操作系统和架构
• 下载最新版 yeero 二进制文件
• 配置 PATH（支持 bash、zsh、fish）

安装指定版本：

YEERO_VERSION=0.1.0 curl -fsSL https://yeero.ai/cli/install.sh | sh

2.2 Windows（PowerShell）

irm https://yeero.ai/cli/install.ps1 | iex

默认安装路径：%LOCALAPPDATA%\yeero

安装指定版本：

$env:YEERO_VERSION="0.1.0"; irm https://yeero.ai/cli/install.ps1 | iex

2.3 验证安装

yeero --version

有版本号输出就表示安装成功。

2.4 环境变量

变量	默认值	说明
YEERO_VERSION	最新版	指定安装版本
YEERO_INSTALL_DIR	~/.local/bin / %LOCALAPPDATA%\yeero	自定义安装目录

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三、登录

yeero do 需要联网使用，首次使用前必须登录：

yeero login

流程：

1. 输入邮箱地址
2. 接收 6 位验证码
3. 输入验证码完成登录

非交互式登录：

yeero login --email your@email.com --code 123456

查看当前登录账号：

yeero whoami

Token 会安全存储在系统 Keychain 中，后续命令无需重复登录。

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四、yeero do 语法

yeero do [INTENT] [OPTIONS]

4.1 参数说明

参数 / 选项	必填	说明
INTENT	否	自然语言意图描述，省略时提示输入
--dry-run	否	仅预演路由结果，不执行
--name <NAME>	否	创建新应用时指定脚本名称
--no-create	否	未匹配时不创建新应用，直接失败
--model <MODEL>	否	创建新应用时指定代码生成模型

4.2 执行流程

用户输入意图
    ↓
CLI 发送 dry-run 探测
    ↓
├─ 高匹配 → 直接执行
├─ 多候选 → 弹出列表供选择
└─ 未匹配 / 弱匹配 → 确认模型 → AI 生成代码 → 安装依赖 → 执行

执行过程中会实时输出 creating、generating、installing、running 等阶段提示。

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五、实用示例

5.1 系统信息

# 查看 IP 地址（自动适配 Windows/Linux/macOS）
yeero do "本机IP"

输出示例：

IPv4: 192.168.1.100
IPv6: fe80::1

# 查看系统信息
yeero do "系统信息"

输出示例：

OS: macOS 14.5
CPU: Apple M3
Memory: 16 GB
Uptime: 3d 12h

5.2 文件与目录

# 显示文件树
yeero do "文件树"

输出示例：

.
├── src
│   ├── main.py
│   └── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt

# 列出当前目录所有文件
yeero do "获取目录所有文件"

输出示例：

README.md
package.json
src/
public/

# 查看目录大小
yeero do "按大小列出子目录"

输出示例：

node_modules/    1.2 GB
dist/            45 MB
src/             3 MB

等效命令是 du -sh * | sort -rh。

5.3 文件批量处理

# 图片格式转换
yeero do "png 批量转 webp"

输出示例：

image1.png -> image1.webp
image2.png -> image2.webp

# CSV 去重排序导出 Excel
yeero do "CSV 去重排序导出 Excel"

输出示例：

Removed 12 duplicate rows
Sorted by amount descending
Exported to output.xlsx

传统写法是 pandas 的 read、groupby、sort、to_excel。

# 按日期整理文件
yeero do "图片按日期分文件夹"

输出示例：

2024-01-01/IMG_001.jpg
2024-01-02/IMG_002.jpg

5.4 开发运维场景

# 生成二维码
yeero do "生成 example.com 的二维码"

输出示例：

Saved QR code to example_com_qr.png

传统做法：pip install qrcode 再写五行代码。

# 停止占用 8080 端口的进程
yeero do "停止占用端口进程：8080"

输出示例：

Found process node (PID 12345) on port 8080
Process 12345 terminated

传统做法是 lsof -i:8080 找到 PID 再 kill -9，两步。

5.5 预演模式

yeero do "生成 example.com 的二维码" --dry-run

适合在不确定匹配结果时使用。

5.6 禁止自动创建

yeero do "随便试试" --no-create

如果匹配不到就失败，不会创建新应用。

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六、与 yeero app run 的对比

对比项	yeero do	yeero app run
输入方式	自然语言意图	应用 ID / 名称
匹配逻辑	自动路由，必要时创建新应用	直接运行指定应用
适用场景	“我想做某事”	“我要运行这个应用”
本质	都执行 yeero app 的 Python 脚本	同上

简单理解：

• yeero do 是" intent-driven "
• yeero app run 是" app-driven "

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七、为什么比 Agent 省钱

之前用 AI Agent 跑这些零碎任务，就像用外卖平台点一碗白米饭——能吃，但配送费比饭还贵。跑个小脚本三秒钟的事，token 花得比脚本执行时间还长。

yeero do 的成本结构完全不同：

• 首次创建：调用一次 LLM 生成 Python 脚本
• 后续运行：直接执行本地 Python 脚本，不再花 token

就好比配了把钥匙——一次性成本，之后每次开门直接用，不用每次都叫锁匠。如果你每天有固定的工具类任务要跑（日志分析、报告生成、文件整理），长期用下来省太多了。