别让模型烧Token了!GitHub 20k星神作:把全网变成命令行

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别让模型烧Token了!GitHub 20k星神作:把全网变成命令行
2026-05-16 11:08

“抱歉,我无法直接访问这些网站。”


每次想让AI读个外部网站的信息,看到这句话头都要炸了。


不过,GitHub有个开源项目OpenCLI把这事儿解决了:网站变命令行。


目前20k+ Star,还在涨!!


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Reddit讨论、B站热门、Arxiv论文,以前开浏览器一个个翻的东西,现在终端一行命令直接出结构化数据。


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而且不只是网页,现在OpenCLI连微信、Telegram、Discord这些私域聊天记录都给打通了。


对,你没看错,微信聊天记录也能查。


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所以,只要把配套的skill装进Agent,管你什么公域私域、网站还是App,基本都能通过命令直接在终端里调。


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而且CLI命令本身是在本地浏览器里直接执行的,不经过大模型推理。


意思就是很多原本需要Agent“边看边点”的操作,现在浏览器自己就能干,跑多少次都不花一分钱Token。


聊天记录变个人信息流


先说咋装。一行命令搞定(Node.js 21+):


npm install -g @jackwener/opencli


装完跑opencli list就能看到所有可用的命令,超级多。


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然后去Chrome应用商店下载个OpenCLI扩展,打开开发者模式。


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不需要手动配置cookie,OpenCLI就能直接复用你Chrome的登录态,你在浏览器里已经登录的站,它都能直接用。


至少不用再自己复制cookie、手搓请求头、把凭证硬编码进脚本里了,也相对安全一些。


OpenCLI把私域聊天全接了进来,统一在opencli命令下调用:


  • opencli wx search搜微信聊天记录;
  • opencli tg search搜Telegram消息(基于MTProto协议);
  • opencli discord recent查Discord最近消息。


于是我试了试咱的国民应用,微信。


微信用的是独立的wx-cli工具,安装命令是 :


npm install -g @jackwener/wx-cli


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首次使用需要wx init初始化,它会自动检测微信数据目录,然后从微信进程内存里扫描数据库密钥。


这个过程需要root权限(macOS上用sudo wx init),而且微信必须处于登录状态。


初始化搞定之后就能直接用了,我先用wx session命令拉了下会话列表。


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wx history可以精准查找某个联系人的历史会话。


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wx history还能直接搜关键词。


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聊天记录这东西,本来只是散落在各个App里的碎片信息,但被CLI统一接管之后,它突然开始变得可搜索、可筛选、可导出、可自动化处理。


输出格式支持JSON和CSV,直接灌进知识库或者数据分析流程里,跟Obsidian这类工具接上也顺理成章。


于是以前存在微信里的聊天记录,现在开始越来越像一种持续更新的个人信息流


甚至可以说,这会让Agent真正开始具备持续读取你真实数字生活里的最新信息的能力。


因为聊天记录不是静态文档,是实时更新的。


里面有你的工作流、关系链、协作历史、长期偏好,甚至还有大量AI以前根本碰不到的“隐性知识”。


除了社交,办公场景也没落下,给它们做了统一接口,opencli lark-cli覆盖飞书200多条命令,消息、文档、日历、任务全拿;


opencli wecom-cli管企业微信,opencli dws管钉钉,主打一个办公全家桶。


难怪有网友说这玩意儿是电商人福音。


客服聊天记录一键导出,用户反馈批量归档,以前得手动截图复制粘贴的活儿,现在一行命令搞定。


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当然,说到聊天记录这块儿得提一嘴:


OpenCLI作为开源项目提供的是工具和思路,私域数据的实际访问和部署属于个人行为,用之前务必仔细评估合规风险和隐私边界。


总之,别因为技术上能做就啥都做(doge)。


刷数据、下视频、扒内容一键搞定


OpenCLI跟“让大模型自己操作浏览器”最大的区别在于CLI命令是在本地浏览器里直接执行的,不经过大模型推理,意思是如果不分析结果,运行时就零Token消耗


而且因为是确定性命令,同一个命令跑出来的结果结构是一致的,可管道、可脚本、CI/CD友好。


某种意义上,它是在把浏览器自动化从AI推理重新拉回系统调用,Agent也开始有点软件基础设施那味了。


再说覆盖面。


OpenCLI内置了100+站点适配器,小红书、B站、知乎、豆瓣、虎扑、贴吧这些国内主力平台都有,海外站Twitter/X、HackerNews、Pixiv也没落下。


学术党能搜Google Scholar和百度学术,求职党能查牛客上的面经和薪资。


那咱来看看实际用起来长啥样,比如想在知乎搜AI Agent并下载文章:


opencli zhihu search “AI Agent”

opencli zhihu download —url “文章地址” —output ./zhihu


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想看Reddit上今天在讨论啥:


opencli reddit search “AI”


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图文/视频/音频一键下载,文章导出Markdown/CSV/JSON,页面点击、翻页、表单填写、批量爬取数据,创作者数据、粉丝分析、评论区抓取……


以前得开浏览器点点点半天的事,现在终端里敲一行就完事儿了。


除了视频下载需要装个yt-dlp,其他基本开箱即用。


如果友友你实在小众,没找到你要的站也不要紧。


OpenCLI给AI Agent准备了一个opencli-adapter-author skill


通过npx skills add jackwener/opencli —skill opencli-adapter-author安装,Agent就能帮你自动写适配器;


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社区还有插件系统,opencli plugin install能一键装别人写好的适配器,生态这块儿算是慢慢铺开了。


还有一招比较狠。


通过CDP协议,OpenCLI能直接操控Electron桌面应用的界面,不用手动点鼠标。


Cursor的Composer、聊天和代码提取能控,ChatGPT的macOS桌面端能自动化,Notion能搜索、读取、写入页面,OpenAI Codex CLI能无头驱动,Discord桌面端的消息、频道、服务器操作也能跑。


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甚至连豆包AI和ChatWise这种多模型客户端都覆盖了。


好好好,OpenCLI这波属于是,能本地执行的操作,尽量不走模型推理;


能白嫖的地方,一分都不给模型花(doge)。


项目地址:https://github.com/jackwener/OpenCLI


文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”

1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

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