Chaterm — 开源SRE副驾驶,让你与服务器直接对话!

Chaterm — 开源SRE副驾驶,让你与服务器直接对话!

Chaterm 是一款开源AI智能终端和SSH客户端。Chaterm旨在解决大规模云环境下服务器批量化操作、故障排查复杂和安全管控困难等痛点。它将 AI Agent能力嵌入终端,通过打造“对话式终端管理工具”,帮助服务端开发者、DEVOPS工程师、云计算从业人士实现云资源的智能化和规模化管理。


图说:Chaterm的核心能力包括:命令语法高亮,关键词高亮,智能命令补全,零信任安全连接,Agent智能智能代理,移动端语音输入控制,MCP功能,Agent Skills等

AI 智能助手:让运维更简单:Chaterm不仅提供 AI 对话和终端命令执行功能,更具备基于 Agent 的 AI 自动化能力,可以通过自然语言设定目标,由 AI 自动规划,并一步一步执行,最终达成需要完成的任务。

  1. 智能命令生成:说出你的需求,AI 自动生成对应的 Shell 命令
  2. 上下文理解:AI 能够理解当前服务器状态、业务拓扑,提供精准建议
  3. 任务自动化:从日志分析到故障处理,AI 可以帮你完成整个操作链路
  4. 知识库集成:支持 MCP 协议,可以接入企业知识库,让 AI 更懂你的业务

目前Chaterm已在Github上开源,Star数量超过2.4K,Fork达到200+,Commits超3.8K。

企业级安全:零信任认证,SSO统一登录,工作空间隔离,操作审计,异常操作发现功能等,支持可信设备快速连接,告别重复认证!

  1. 会话复用:同一设备的多个连接可以共享认证会话,无需重复输入密码或验证码
  2. 跨平台同步:通过账号体系,你的服务器配置可以在不同设备间安全同步
  3. 安全可靠:所有认证信息都经过加密存储,符合企业级安全标准

丰富的插件中心,支持主流公有云,堡垒机,网络设备,容器,K8S的统一安全管理,结合IAM等权限控制功能实现统一资产授权和管理。

以AWS为例,我们可以安装AWS EIC插件,通过IAM和STS授权,分配一个安全的动态的Token,Chaterm通过这个Token建立一个直达VPC内部可靠的安全连接,并展示出所有符合用户权限的EC2,用户只需要一键点击就可进行连接,全程不需要任何形式的对外IP,对外服务(堡垒机也不需要)或对外端口暴露。即使在绝密的隔离网络中,也能通过Chaterm实现EC2的安全管理!

此外,Chaterm的移动端也以在各大应用商店发布,并推出了对话式操作窗口和语音指令识别功能,主打一个方便快捷!

图说:Chaterm 在云原生CNCF LandScape中的定位是Automation & Configuration tools

凭借在云资源智能管理领域的技术突破与实践价值,Chaterm 的产品实力也获得了权威机构的高度认可:

Chaterm位列Terminal Bench 1.0 Leaderboard榜单第二名

入选沙利文《2025年中国生成式AI行业最佳应用实践》

2025年12月,全球增长咨询公司沙利文联合头豹研究院发布了《2025年中国生成式AI行业最佳应用实践》,评选出了来自八个行业的2025年中国生成式 AI 最佳实践案例,Chaterm凭借其跨平台云资源智能管理的强大优势成功入选。

立即体验

● 移动端下载:

iOS:App Store 搜索 “Chaterm”

Android:Google Play等应用商店 搜索 “Chaterm”

● 桌面端下载:

访问:chaterm.cn(国内版)

访问:Chaterm.ai_(国际版)

● GitHub:https://github.com/chaterm/Chaterm

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WebP格式简记

文章目录 * 概述 * 开发背景 * 核心技术原理 * 有损压缩 * 无损压缩 * 动画与扩展功能 * 核心技术特性 * 兼容性现状与性能 * 全平台生态支持 * 编解码性能表现 * 实际应用与生态 * 核心应用要点 * 工具与生态支持 * 优缺点与发展趋势 * 核心优缺点 * 发展趋势 概述 WebP(Web Picture)是由Google开发的开源光栅图像格式,自2010年推出以来,凭借高压缩效率与全功能支持的技术特性,逐步成为替代JPEG、PNG、GIF的现代Web图像标准,更是网页性能优化、移动端资源轻量化的核心选择。 该格式基于视频编码技术创新,完美解决了传统图像格式在压缩率、功能兼容性上的痛点,目前已被纳入W3C标准,成为跨端图像传输的主流方案,其核心目标是提升网页加载速度、降低带宽消耗,特别适用于Web和移动应用场景。 对于绝大多数Web应用而言,将JPEG/PNG/GIF迁移至WebP可带来显著的性能收益,且实施成本低、风险可控,WebP已从“可选优化”转变为现代Web开发的标准实践。

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湖南首条免费高速轨迹呈现:借助 Leaflet -Trackplayer 实现 WebGIS 可视化

湖南首条免费高速轨迹呈现:借助 Leaflet -Trackplayer 实现 WebGIS 可视化

目录 前言 一、相关背景 1、湖南首条免费高速-长永高速 2、还有哪些快到30年的高速 3、leaflet-trackplayer相关知识 二、基础数据准备 1、高速起止点地理编码 2、途径重要AOI和POI信息 3、高速区间道路信息 三、leaflet-trackplayer实战 1、行驶道路生成和设置 2、途径重要AOI和POI 3、车辆车牌信息模拟跟随 4、成果展示 四、总结 前言         在交通基础设施建设与数字化技术飞速发展的时代,湖南迎来了其首条免费高速公路的建成通车,这不仅是交通领域的一大突破,更是区域经济发展与民生改善的重要里程碑。然而,如何更好地展示这条高速公路的运行轨迹,为交通管理、规划以及公众出行提供直观,成为了我们亟待解决的问题。将WebGIS 技术与 Leaflet - Trackplayer 的结合,为我们提供了一种创新且高效的解决方案。WebGIS(Web 地理信息系统)

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从vw/vh到clamp(),前端响应式设计的痛点与进化

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目录 从vw/vh到clamp(),前端响应式设计的痛点与进化 一、原生响应式设计的痛点 1、使用 vw/vh/% 的蜜月期与矛盾点 2、以 px+@media 为主轴实现多端样式兼容 二、clamp():响应式设计的新思路 1、clamp() 是什么? 2、优势分析 三、实际应用场景示例 1、标题文字大小 2、布局容器宽度 3、按钮与间距 4、配合calc()实现更灵活布局 四、clamp() 的局限与思考 五、结语 从vw/vh到clamp(),前端响应式设计的痛点与进化 一、原生响应式设计的痛点 1、使用 vw/vh/% 的蜜月期与矛盾点

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LazyLLM 多 Agent 应用全流程实践:从源码部署到可视化 Web 调试的低代码方案

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LazyLLM 多 Agent 应用全流程实践:从源码部署到可视化 Web 调试的低代码方案 前言:为什么选择 LazyLLM 构建多 Agent 大模型应用? LazyLLM 作为低代码构建多 Agent 大模型应用的开发工具,可大幅降低大模型应用的开发与部署门槛。本文聚焦其在豆包模型的落地实践,将从源码部署豆包文本模型的完整配置步骤入手,延伸至官方 WebModule 启动可视化 Web 界面的实操流程,并配套精准性、简洁度等多维度的部署测试说明,为开发者提供可直接对照的实操指南,助力高效完成豆包模型在 LazyLLM 框架下的部署与验证。 LazyLLM 整体架构解析:三层联动的多 Agent 运行体系 LazyLLM 的架构分为三层级递进结构,各层级分工明确且联动协同,实现从应用开发到落地执行的全流程覆盖:上层(LazyPlatform AI 大模型应用开发平台):核心含应用编排平台以可视化编排、发布、回流、调优的闭环完成应用构建迭代与平台管理模块通过租户、权限管理支撑多用户运维,是开发者的高效开发管理入口中层(

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