https://cli.iflow.cn/?
https://github.com/iflow-ai/iflow-cli
一、介紹#
iFlow CLI 是一款運行在終端中的強大 AI 助手，它能夠無縫分析代碼倉庫、執行編程任務、理解上下文特定需求，通過自動化從簡單文件操作到複雜工作流的各類事務，顯著提升開發 productivity。其架構基於 Node.js 應用構建，集成了多個 AI 模型和 MCP 伺服器，安裝腳本會處理 Node.js 的安裝（若未安裝）、npm 全局目錄設置、iFlow CLI 包安裝以及 MCP 伺服器配置等工作，同時通過 i18 目錄結構支持多種語言，並提供豐富的自定義選項。
二、功能特性#
- 免費 AI 模型：通過 iFlow 開放平台，可訪問強大的免費 AI 模型，包括 Kimi K2、Qwen3 Coder、DeepSeek v3 等。
- 靈活集成：完全支持 OpenAI 協議的模型提供商，方便用戶根據自身需求進行選擇和整合。
- 直觀界面：提供精簡的終端體驗，具備上下文感知輔助功能，讓用戶操作更加便捷高效。
- 開箱即用的助手：預配置的 MCP 伺服器和專業代理能夠協同工作，直接解決複雜問題，無需用戶進行繁瑣的初始設置。
三、安裝#
3.1 系統要求#
- 操作系統：macOS 10.15+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+，或 Windows 10+（使用 WSL 1、WSL 2 或 Git for Windows）
- 硬體：4GB + 記憶體
- 軟體：Node.js 18+
- 網路：需要互聯網連接，用於身份驗證和 AI 處理
- Shell：在 Bash、Zsh 或 Fish 中使用效果最佳
3.2 安裝過程#
在終端執行下面的命令一鍵安裝：
bash -c "$(curl -fsSL https://cloud.iflow.cn/iflow-cli/install.sh)"
在安裝的過程中，會提示選擇哪種模型的認證方式，這裡我選擇的是 iFlow，也就是第一個。然後會讓輸入 API Key，這裡直接去 iFlow 官網獲取即可，目前是免費使用。輸入 API Key 之後，選擇模型，這裡我選擇的是 Qwen3-Coder-480B-A35B。這樣就安裝好了，後面可以直接在終端輸入 iflow 來啟動 AI 助手。
四、體驗#
下面來進行幾個功能測試。
4.1 自動整理桌面#
在沒有整理桌面前，我的桌面是這樣的，共有 100 多個不同類型的文件。接下來讓 AI 助手幫我們整理下桌面，輸入：
幫我整理下桌面，把相同類型的文件放在一個文件夾中。
然後回車開始執行。思考了一段時間之後，就執行完畢了。
4.2 自動部署一個 Docker 服務#
這裡我讓 AI 助手部署一個比較實用的開源文檔管理系統：Paperless-Ngx。輸入下面的命令：
幫我用Docker部署一個Paperless-ngx系統
執行回車，然後就開始思考執行邏輯了。工具自動創建了 docker-compose.yml，並自動拉取鏡像，最終成功部署了一個 Paperless-Ngx 系統，可以看到也是正常訪問的。
4.3 製作 PPT#
接下來，讓 AI 工具自動幫我們製作一個 PPT。輸入下面的提示詞：
幫我製作一個關於大模型智能體的PPT，並保存到桌面上
可以清晰地看到執行過程，最終在桌面上生成了一個 PPT，同時還有附帶的 MarkDown 內容。
五、總結#
iFlow CLI 作為一款終端中的 AI 助手，憑藉其豐富的功能特性和便捷的安裝使用方式，為開發者帶來了極大的便利。它支持多種免費 AI 模型，能靈活集成各類資源，直觀的界面讓操作更加簡單，開箱即用的特性降低了使用門檻。無論是處理新項目還是現有項目，無論是開發支持還是工作流自動化，iFlow CLI 都能發揮重要作用，幫助開發者提升工作效率，是開發過程中的得力助手。