发现一个工具，生成能够去除AI水印， raiw.cc AI watermark remover - Remove AI watermarks from images online | RAIW Online AI watermark remover. Strip visible overlays, invisible SynthID and ChatGPT Images 2.0 markers, C2PA Content Credentials, and AI metadata from PNG, JPG, and WebP files. Visible and metadata removal free; invisible watermark removal... RAIW 能去除 ChatGPT Images 2.0 (gpt-image-2) 的水印吗？ 是的，两层都能处理。ChatGPT Images 2.0 嵌入了由 OpenAI 签名的 C2PA 清单，这正是在 Instagram、Facebook 和 X 上触发“Made with AI”标签的原因。RAIW 可即时免费去除。Images 2.0 还带有像素级的不可见水印；RAIW 通过扩散再生在一体化模式中将其破坏（每张图片 $1.25）。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
大家好，我开发了 Easy Remove Watermark 来解决一个非常具体的问题：无需上传图片即可去除图片上可见的 Gemini 角印。 https://easyremovewatermark.com/ 该工具直接在浏览器中运行。您只需选择一张图片，清理过程就会自动开始，您可以立即下载或复制清理后的图片。 几点说明： 无需注册 无需上传到服务器 不使用 GPU API 图片保留在您的设备上 专注于去除可见的 Gemini 角标，而非一般的对象移除 我非常希望收到您对工作流程、清晰度以及隐私优先理念是否足够明确的反馈。感谢您的关注！
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大家好，我做了一个桌面端 SSH 终端管理工具，叫 Termark 。 官网： https://www.termark.app 简单说，它是给经常连服务器的人用的。平时要找机器、找账号、找密钥、开终端、传文件、做端口转发、批量查几台机器状态、看日志、问 AI 报错原因，这些事情单独看都不复杂，但每天重复很多次就很烦。 Termark 想解决的就是这些碎事。 功能 资产管理：SSH / Telnet / 串口 / 本地终端 / NextTerminal 终端：多标签、分屏、搜索、自动重连、命令片段、关键字高亮 文件传输：SFTP 、目录跟随、文件夹上传、批量下载、lrzsz / ZModem 批量执行：多台机器同时执行命令，输出独立显示 端口转发：本地转发、远程转发、规则保存 会话记录：终端录制、回放、下载录像 AI 助手：跟随当前终端上下文，支持多会话、对话历史、模型切换、命令确认 外部 CLI：给 Codex / Claude / OpenCode 调用资产、执行命令、上传下载文件 同步：官方同步、WebDAV 、S3 、iCloud 、本地目录，客户端加密后上传 安全和兼容：本地数据加密、应用锁、GBK 、老旧主机算法、keyboard-interactive 、SSH keepalive 开源吗？ 不开源。 我知道很多人会先问这个。但我自己的判断是，很多人真正看中的不是“开源”两个字，而是能不能免费用、会不会被订阅绑住、基础功能是不是够完整。 所以 Termark 的策略是： 本地功能免费使用 。 日常 SSH 、SFTP 、端口转发、命令片段、AI 助手、NextTerminal 资产访问这些都可以免费用。收费主要放在云同步、多设备授权、进阶能力和后续服务上。 移动端计划下个月开始开发，到时候也会围绕多设备同步继续做。 和其他工具比，优势是什么？ 第一，它不是只做“连上服务器”。 很多 SSH 工具解决的是连接问题，但真实工作往往发生在连接之后：传文件、查日志、开端口转发、批量看几台机器状态、保存常用命令、回看一次操作记录、把资产同步到另一台电脑。Termark 是围绕这些日常动作做的，不是单纯包一层终端。 第二，它更贴近真实环境。 很多服务器环境并不标准：有老旧 Linux 、有 GBK 编码、有多级跳板、有 HTTP / Socks5 代理、有 keyboard-interactive 认证、有还在用 rz / sz 的机器，也有团队已经在用 NextTerminal 。Termark 会尽量照顾这些实际场景。简单说，更符合中国宝宝体质。 第三，AI 是助手，不是把服务器交出去。 我不想把它做成“全自动运维 Agent”。服务器不是代码仓库，命令跑错了不一定能轻松回滚。Termark 的 AI 会跟随当前终端上下文，参考最近输出，和你讨论下一步；涉及风险的命令会要求确认。AI 可以提高效率，但服务器控制权不能交出去。 为什么不做全自动运维 Agent 可以看 https://v2ex.com/t/1213805 第四，外部 CLI 可以接你已经在用的 Agent 。 如果你本来就在用 Codex 、Claude Code 、OpenCode ，可以通过 termark CLI 调用 Termark 里的资产，执行命令、上传下载文件。服务器密码、私钥、跳板机配置不需要交给这些 Agent ，仍然留在 Termark 里。 最后说下收费。 本地核心功能免费，云同步和进阶能力收费。原因也很简单：域名、服务器、存储、CDN 、签名证书、苹果开发者账号都要钱。纯靠用爱发电很难长期维护。我以前也做过开源项目，点我信息能看到 GitHub ；但这个产品我希望能长期迭代，所以会用免费本地功能 + 付费同步和进阶能力的方式做下去。 价格 目前支持 macOS / Windows / Linux 。 免费版永久免费，本地核心功能可以直接用。 永久授权是 ¥149 一次付费 ，包含云同步、端到端加密同步、多设备授权、批量执行、SFTP 在线编辑器、优先技术支持等进阶能力。 官网： https://www.termark.app 欢迎试用，也欢迎反馈问题。 送码 2XUTLVK7N5B2EX7GXVR6E6HP GIY5COMMNYWHHBPTDJAUSEIB 23WI4VKU6PN6WATFGM2OEY4G RJKAG7I5IHFMIR3IAJBZ7LCJ QBWMLFRPX6Q354V2HHC6CQ3P JFOVUCWMPOS7QE64GXLWSHI4 DAIEDKOGG4WDUYFRRN3KBMIU RPRSLK4VPWZFRJHA7E7B2QU5 UG3LIFQNU4KVD3SXMC4BB3OT YHN4QTKUHWBSATZRALB45SN3 QRUXRBHHDJHNGYCXCXLE3NSG VJNMMQZWLTGJKMO3FV4SFFGN ZBYWEA2YSHJDQY2M3XEN7UJN 74CED4FNTT5GOWIBNLP4QN7Z 4UCQTXZRGZXKYQC3NQEENJ4B REEG532M5IOSAIFLV6UGIOKO DUNPONKDT3LGBJK7DWHTS2WZ QKWUFFH6VNLVC64ZT4JARSIX UVOM4LBJXNI4FEMTOPWYZDOP OHOZXA4TKJBFWBOJNHQTQD3X 26O5HABDBVINY7TE7FBDKDJ4 QIMCEH6PVZQSVPDK2VZ4MM4X A4FOQHAJBDKH6A4ZC5LIT725 6N6KZT6R66H6HBF4KZHWZ3YU YLASWRRUYG3W4AQLZXG6UVBD ALFTUWNR3NYJWTZO4C3FXN3L AWMC35WVLMLG26FQNMWHMM53 2CKL6HI2JMM5DHLU2MMCQJC5 2WNHFOMQMRKWKGRKMIQB6LJJ ZGPHXG4JFLUUD7RDDDEUO2NU QDOL3AJPCPLGFWVIV7PM224L JSEG3UHRU7BLMICAAXXTZ575 Z7UDG7AMXRLM4DDJM6QCAII4 CKCXJYECX7ZDYLVGZQXQZDIX KW5T7Q6XYGAT2S6LTYH6HTLK K7VONOLCHLSA3G2JXEWTGKLV YTRAYOIDYR4LSCF7IE4FSIND TD7X7TDPMKV33HTR6QK5JBOS 2GKG3KINPZ6HI36BWZLY3NRG D64FGLANUXMY6Q7OTBG2VC4I 44KQ7KN3I7YQTCET7MKWDDLY P7QRUWOLKR3MQRWHFHIKVSMF RXBFFFEQTEIV7Q2ZHW3CY64J YYF5B54AAR3JK2K2MQD4DPG5 5TFGLFP24G7DDJM2RZHKQTT4 G5MLXLKBC2MOZKLZ5LHM7UYN OWZJ2H62K5YS7UGDSN6V5GHB 2FEMKFVBREVWWNXQU2IHUHGH PV66DXPYOZCVITACRKOQTG2I 6DN555RWZJHBNN34HQR4RGEW
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大家好，我做了一个桌面端 SSH 终端管理工具，叫 Termark 。 官网： https://www.termark.app 简单说，它是给经常连服务器的人用的。平时要找机器、找账号、找密钥、开终端、传文件、做端口转发、批量查几台机器状态、看日志、问 AI 报错原因，这些事情单独看都不复杂，但每天重复很多次就很烦。 Termark 想解决的就是这些碎事。 功能 资产管理：SSH / Telnet / 串口 / 本地终端 / NextTerminal 终端：多标签、分屏、搜索、自动重连、命令片段、关键字高亮 文件传输：SFTP 、目录跟随、文件夹上传、批量下载、lrzsz / ZModem 批量执行：多台机器同时执行命令，输出独立显示 端口转发：本地转发、远程转发、规则保存 会话记录：终端录制、回放、下载录像 AI 助手：跟随当前终端上下文，支持多会话、对话历史、模型切换、命令确认 外部 CLI：给 Codex / Claude / OpenCode 调用资产、执行命令、上传下载文件 同步：官方同步、WebDAV 、S3 、iCloud 、本地目录，客户端加密后上传 安全和兼容：本地数据加密、应用锁、GBK 、老旧主机算法、keyboard-interactive 、SSH keepalive 开源吗？ 不开源。 我知道很多人会先问这个。但我自己的判断是，很多人真正看中的不是“开源”两个字，而是能不能免费用、会不会被订阅绑住、基础功能是不是够完整。 所以 Termark 的策略是： 本地功能免费使用 。 日常 SSH 、SFTP 、端口转发、命令片段、AI 助手、NextTerminal 资产访问这些都可以免费用。收费主要放在云同步、多设备授权、进阶能力和后续服务上。 移动端计划下个月开始开发，到时候也会围绕多设备同步继续做。 和其他工具比，优势是什么？ 第一，它不是只做“连上服务器”。 很多 SSH 工具解决的是连接问题，但真实工作往往发生在连接之后：传文件、查日志、开端口转发、批量看几台机器状态、保存常用命令、回看一次操作记录、把资产同步到另一台电脑。Termark 是围绕这些日常动作做的，不是单纯包一层终端。 第二，它更贴近真实环境。 很多服务器环境并不标准：有老旧 Linux 、有 GBK 编码、有多级跳板、有 HTTP / Socks5 代理、有 keyboard-interactive 认证、有还在用 rz / sz 的机器，也有团队已经在用 NextTerminal 。Termark 会尽量照顾这些实际场景。简单说，更符合中国宝宝体质。 第三，AI 是助手，不是把服务器交出去。 我不想把它做成“全自动运维 Agent”。服务器不是代码仓库，命令跑错了不一定能轻松回滚。Termark 的 AI 会跟随当前终端上下文，参考最近输出，和你讨论下一步；涉及风险的命令会要求确认。AI 可以提高效率，但服务器控制权不能交出去。 为什么不做全自动运维 Agent 可以看 https://v2ex.com/t/1213805 第四，外部 CLI 可以接你已经在用的 Agent 。 如果你本来就在用 Codex 、Claude Code 、OpenCode ，可以通过 termark CLI 调用 Termark 里的资产，执行命令、上传下载文件。服务器密码、私钥、跳板机配置不需要交给这些 Agent ，仍然留在 Termark 里。 最后说下收费。 本地核心功能免费，云同步和进阶能力收费。原因也很简单：域名、服务器、存储、CDN 、签名证书、苹果开发者账号都要钱。纯靠用爱发电很难长期维护。我以前也做过开源项目，点我信息能看到 GitHub ；但这个产品我希望能长期迭代，所以会用免费本地功能 + 付费同步和进阶能力的方式做下去。 价格 目前支持 macOS / Windows / Linux 。 免费版永久免费，本地核心功能可以直接用。 永久授权是 ¥149 一次付费 ，包含云同步、端到端加密同步、多设备授权、批量执行、SFTP 在线编辑器、优先技术支持等进阶能力。 官网： https://www.termark.app 欢迎试用，也欢迎反馈问题。 送码 2XUTLVK7N5B2EX7GXVR6E6HP GIY5COMMNYWHHBPTDJAUSEIB 23WI4VKU6PN6WATFGM2OEY4G RJKAG7I5IHFMIR3IAJBZ7LCJ QBWMLFRPX6Q354V2HHC6CQ3P JFOVUCWMPOS7QE64GXLWSHI4 DAIEDKOGG4WDUYFRRN3KBMIU RPRSLK4VPWZFRJHA7E7B2QU5 UG3LIFQNU4KVD3SXMC4BB3OT YHN4QTKUHWBSATZRALB45SN3 QRUXRBHHDJHNGYCXCXLE3NSG VJNMMQZWLTGJKMO3FV4SFFGN ZBYWEA2YSHJDQY2M3XEN7UJN 74CED4FNTT5GOWIBNLP4QN7Z 4UCQTXZRGZXKYQC3NQEENJ4B REEG532M5IOSAIFLV6UGIOKO DUNPONKDT3LGBJK7DWHTS2WZ QKWUFFH6VNLVC64ZT4JARSIX UVOM4LBJXNI4FEMTOPWYZDOP OHOZXA4TKJBFWBOJNHQTQD3X 26O5HABDBVINY7TE7FBDKDJ4 QIMCEH6PVZQSVPDK2VZ4MM4X A4FOQHAJBDKH6A4ZC5LIT725 6N6KZT6R66H6HBF4KZHWZ3YU YLASWRRUYG3W4AQLZXG6UVBD ALFTUWNR3NYJWTZO4C3FXN3L AWMC35WVLMLG26FQNMWHMM53 2CKL6HI2JMM5DHLU2MMCQJC5 2WNHFOMQMRKWKGRKMIQB6LJJ ZGPHXG4JFLUUD7RDDDEUO2NU QDOL3AJPCPLGFWVIV7PM224L JSEG3UHRU7BLMICAAXXTZ575 Z7UDG7AMXRLM4DDJM6QCAII4 CKCXJYECX7ZDYLVGZQXQZDIX KW5T7Q6XYGAT2S6LTYH6HTLK K7VONOLCHLSA3G2JXEWTGKLV YTRAYOIDYR4LSCF7IE4FSIND TD7X7TDPMKV33HTR6QK5JBOS 2GKG3KINPZ6HI36BWZLY3NRG D64FGLANUXMY6Q7OTBG2VC4I 44KQ7KN3I7YQTCET7MKWDDLY P7QRUWOLKR3MQRWHFHIKVSMF RXBFFFEQTEIV7Q2ZHW3CY64J YYF5B54AAR3JK2K2MQD4DPG5 5TFGLFP24G7DDJM2RZHKQTT4 G5MLXLKBC2MOZKLZ5LHM7UYN OWZJ2H62K5YS7UGDSN6V5GHB 2FEMKFVBREVWWNXQU2IHUHGH PV66DXPYOZCVITACRKOQTG2I 6DN555RWZJHBNN34HQR4RGEW
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6
下载地址： http://www.termark.app 在我另一款产品 NextTerminal 里，我很早就做过一个 AI 助手。 那时候做得很简单：用户在后台配置 API 、模型和提示词，打开终端后可以在旁边问一句"这个命令怎么写"。AI 给出命令，用户看一眼再决定要不要执行。 功能不复杂，但当时反馈还不错。它解决的问题很具体：人在终端里工作，往往不是完全不会，而是需要一个能快速给出方向的助手，比如查日志、看进程、写一条 grep 、解释一段报错、补一个一时想不起来的参数。 但我一直没把它再往前推、做成更激进的"自动运维 Agent"。原因很直白，服务器和代码仓库不是一回事。 代码仓库里 AI 删错文件，多数时候还能从 git 里找回来； Linux 机器上跑错一条命令，掉的可能是日志、配置、数据库文件，甚至直接把一台正在跑业务的机器搞坏。 后来做 Termark ，AI 这块本来可以从头选型，上下文怎么给、Agent 形态怎么做、要不要支持外部 Agent ，全都可以重来一遍。但 NextTerminal 上那个判断我没改。服务器场景的 AI ，目标不是让它做得更多，而是让它在能控制的范围里把效率提上去。 从一问一答，到真正站在终端旁边 我现在已经离不开 Claude Code 、Codex 这类编程 Agent 。一个账号额度不够用，也会在不同渠道之间切。 用久了之后再回头看"终端旁边放一个聊天框"的形态，会觉得不太够。真实的排查过程并不是用户问一句、AI 答一句，而是看最近终端输出，判断下一步该查什么，执行一条只读命令，根据结果继续推，必要时再给出修改建议。 所以 Termark 的 AI 助手也得是 Agent 形态。 不过我没让它一上来就拥有一堆复杂能力。Termark 的核心现场是用户当前可见的 SSH 终端，工具边界也就收敛在这个会话里：查看终端环境、执行命令、读取文件、搜索内容，必要时再加目录浏览和文件写入。这些工具最后全部落到当前 SSH 会话上，AI 不能绕过 Termark 自己去连服务器。 和很多 Agent 不太一样的是，Termark 的 AI 直接在用户当前看到的那个终端里执行命令，不会在后台另开一个 shell 。 举两个例子。 刚 su - postgres 完，问 AI："看一下当前连接数。" 它执行的 psql 就跑在 postgres 用户的上下文里，不会莫名其妙跑到 root ，也不会因为环境变量不对而报一堆错。 切到了 /var/log/nginx ，问 AI："最近这几个 access log 里 5xx 多吗？" 它的 grep 直接在这个目录下跑，不需要再传绝对路径，也不会跑去别的机器上找。 更实际的好处是，命令如果要求输入数据库密码、二次确认、 vim 编辑、 sudo 鉴权，用户可以直接在终端里继续输入。它更像是身边的人把命令敲进当前终端，而不是后台跑的一个自动化脚本。 代价是少了一点"纯自动化"的爽感，换来的是现场一致：在哪台机器、哪个用户、哪个目录下做事，用户随时都看得到。 为什么我没有默认放开所有命令 用 AI Agent 最让人烦的，往往是每一步都要确认。 写代码时反复确认 ls 、 cat 、 rg ，确实很打断思路。但服务器场景没法照搬这套体验。 Termark 面对的是 SSH 资产，可能是个人 VPS ，也可能是生产环境。AI 说"我清理一下临时文件"，背后可能就是一条 rm -rf ； AI 说"我重启服务看看"，背后可能影响线上流量。差一个字，结果差很远。 我的策略是：明确只读、可观察的命令默认放行；会改变远端状态、无法判断是否安全、或者解析不清楚的命令，都走确认流程。 代码里有一套命令风险判断逻辑，会拆 shell token 、识别管道、重定向、子命令、反引号、命令替换。命令里只要出现写入、删除、移动、安装、重启、权限变更、输出重定向这类可能改状态的动作，就要确认。设置里也保留了更保守的一档：所有工具调用都确认。 我没有做"开发者模式：永不确认"那种开关。 不是不信 AI 。问题是 Termark 支持 OpenAI 兼容接口，每个人接的模型都不一样，能力和工具调用质量参差不齐。一旦给了"永不确认"的开关，出问题时损失发生在用户的服务器上，不在我这。 内置 Agent Termark 内置了一条 OpenAI 兼容的 Agent 路径，给"我想用自己挑的模型，但又不想自己搭一套工具链"的人用。 可以配置不同的 API Profile ，OpenAI 、DeepSeek 、OpenRouter 、Qwen 、Kimi 、Ollama 或自定义接口都行。每个 Profile 单独配置 API 地址、Key 、模型列表、当前模型、reasoning 参数、最大重试次数和自定义 User-Agent 。 我自己测试时偏向用响应快、成本可控的模型做高频终端辅助。能这样选，是因为 Termark 给模型的上下文比较克制：最近若干行终端输出、当前会话范围、必要的系统提示词，加上用户这次的问题，差不多就这些。它不会把整个服务器状态都塞过去，也不会把所有历史一股脑堆进去。上下文越大成本越高，噪音也越多。 这里面比较关键的一块是最近终端输出。我不希望用户每次都手动复制一段输出再粘给 AI ，所以 Termark 会从当前终端抓最近 N 行，自动作为上下文带过去。N 可以在设置里调。 这样刚执行完： systemctl status nginx 然后问： 帮我看一下为什么没启动 AI 就能直接结合刚才的输出来分析，不会反问一句"请提供错误日志"。 日常解释日志、生成排查命令、看配置片段、搜索文件，这点上下文基本够用。 轻量模型当然有它的能力上限。所以内置 Agent 我没把定位拔得太高，它的角色是终端旁边一个能看现场、能有限执行命令的助手，不负责替你跑完整套运维流程。查磁盘、看端口、分析报错都合适；不经确认改生产配置，我并不鼓励。 外部 CLI：给你本地已有的 Agent 用 还有一类场景反过来。 有些人已经在本地终端里重度用 Codex 、Claude Code 或 OpenCode ，不愿意切到 Termark 的 AI 面板。问题是这些本地 Agent 默认拿不到用户的 SSH 资产，它不知道密码、私钥、跳板机配置，从安全角度看也不该知道。 Termark 在这里的处理是给一条外部 CLI 。 设置页里点几下就能把 termark 命令装到 PATH ，并且把 Termark skill 装到 Codex 、Claude 、OpenCode 的 skills 目录里。之后在本地 Agent 里就可以让它去用 termark： termark assets list -q <keyword> --json termark exec <asset-id> -- <command> termark upload <asset-id> <local-path> <remote-path> termark download <asset-id> <remote-path> <local-path> 外部 CLI 不直接持有凭证。它通过正在跑的 Termark 桌面端访问受控能力，凭证、跳板、连接细节这些都还留在 Termark 里。Agent 拿到的只是一个"对指定资产做点事"的入口。 能做的事比较有限：搜索资产、查看资产基础信息、对指定资产跑一次性命令、上传或下载文件。长任务别让外部 CLI 一直挂着，应该在远端用 tmux 、 nohup 或 systemd 接住。 它不是要做一个万能 remote agent ，只是给已有的 Agent 加一个能安全访问服务器的入口。 两条路解决两类人 到这里，Termark 在 AI 这块其实给了两个入口。 一个是内置的 OpenAI 兼容 Agent 。用户挑自己想用的模型，让 AI 在 SSH 终端旁边看现场、分析问题、执行受控命令，安全靠 Termark 的确认策略兜着。 另一个是外部 CLI 。本地 Agent 工作流不变，只是多了一个能安全访问 Termark 资产的命令；凭证不交给 Agent ，留在 Termark 这边就行。 我没想强迫用户只用其中一种。有人在乎接入门槛和模型选择，有人在乎已有工作流。两个入口共享同一套资产、凭证、会话和安全策略，差别只是从哪边进来。 最后送 50 个 1 年会员兑换码 Termark 本地功能永久免费，云同步等高级功能收费。 O7JNI32CNSMAMNEIKSYDJS45 DJVJIHQ3VVKBKWCZCQVROI43 EPOQYRUG546GX2BCHHIU76LG MYSNQR4OD5C7GIH3R7WJWTJG RWPXHUDMM2AA6RTCWH5Q4PQB I3NXDQVYD2AIRFSE74E44LY5 3EB4C6M4FTHAIBDO2YABK4GL SH4IIFH4TVKK4DRMPPQVFEIL TLGBRXWNHLYBZBCEX66ZV5XZ 7IQJNRSI3U3XMTIAXBJPIVPL ITMF64VI7WJMXE4HI2IP52BR WFMUJ4D5S5BZZJHLPTEY6RV3 TEIYGP7PFZKTGJMM3B27IGCH 7D22QHUCLTMP4TLKUAT7MVLM TROMBXYNM67JQM5EVOLM7KVD BCOS74MAP3E2OTNBEAMNYUDH CUTJXHWX4QL3LNSHJUWUEEOR GCIMDY7VTUFZMNI5LP76ZX3B DUJKL46CULJ5KEV3CNLR4PCF 4XQFMIHA7O5L6OUGWIUPCEGD TOAX6XLM3GPQU44ODHJ5QN66 MPA47IAL4QIEUDODCILQWBCW DS52R5PZYTMZM5WZPXJAVA3Z 2AUPEX26YNXW3M4O3MBXLUTS 6IKZHVZSUELOSPLPL525BDM5 W33DHDKIC4HW7O6KJ3LVDJO5 RAYUUM2GJ56Z7NX4QKQTDEVW JSPV3RHNB7R5LDXYBDLIW2IK Q65HBG3H75MUAVBN2D6W45L6 S476O2IKOJHYMQTJQMVTFBUF 4P5DVDIDVDNVU6ZUPKLS4PJS 6NXAM6DACRNPUDGPJSRYUDDZ DLX5EJSW36BDMFDY3WSY3RCQ 3BUMH3N32SLYUVRO6BK2BUQS HDMUL4PD5CY3EFEMKARDEEVT 2ZZIZVZGPSEJKFDPSUXWELKT K4BRSHBMGFGMOWARURWGMKPM GCFVPIOBSGVTBR6SXT7IAPZA 77OP4EUU5RCQAQOHGMVQYYJT RLPXAL4P7VY3MRIOIICRNXFO QVKHIZMKLJLJOY4ZSJMJYBJV RAKX5YSWGMITKUBFXK6XDHYZ XTJG6Q4CYZKYFN5AKTHX3G5S 7LHVVTQHPLBOZXCAG4N2VXDP 44YMBC7RJ6HYTC4IIIJO6ZSX EDYMR4ROH4OHEPAGBK337KEZ ULPCSHTXFWBA3NRGU4HO66XM KSC4D4BIOOBWYGE4M5XZDO6E TLIFPZW7ID46WP74GQUJHP2N GSET52Q44A7YWWE43JATSDN6