不换终端、不搬会话——把 AI 叠在你原来的 bash/zsh 上，键盘就是方向盘，还握在你手里；AI 坐副驾，有三种介入模式。
光标在提示符上闪。同事甩来一句：“这台机器前几天挂过，你看看。”
dmesg？journalctl？还是先 top 感受一下？——选哪个，是经验问题。
通用 bash/zsh 依然是无状态的输入输出转发器：能显示你打的字，能回显命令跑出来的结果，但不理解你在处理什么。它不知道你在排查一台机器，也不知道刚才那条命令为什么会异常退出。
AI 本该改变这种局面——让 shell 知道你在做什么。但今天常见的做法是把你从原来的会话里搬走：AI 要么住在一个独立的聊天窗口里，要么跑在一个新起的隔离会话里。你熟悉的目录、历史、上下文，都留在了外面。
cosh，全称 Copilot Shell，是 ANOLISA（面向 AI Agent 的操作系统）的终端入口，让人和 Agent 第一次共享同一份 CLI 体验。它不是新的终端软件，也不是又一款 Agent CLI，而是叠在你原有 bash/zsh 上的一层 AI 能力增强——你原本的命令、别名、脚本、快捷键、提示符配置一个都不用改，AI 无缝融入同一个会话里，不打断任何一个既有习惯。这一层增强的用法是人机共驾。
“主驾”始终是你：终端不换、会话不搬、提示符不动。git、grep、awk、你自己写的脚本、你熟的 alias 和补全，一切照旧——键盘握在你手里，方向盘从没离过手。
“副驾”是 AI，有三种介入模式：一句人话，它就能接手执行；命令挂了，它顺着 exit code 主动补位；你还没敲第一条命令，它已经先扫过一遍机器状态。三种模式在同一个 shell 里无缝切换，不用换窗口、不用起隔离进程、也不用记谁是主谁是副。
三种模式，三段现场——先看第一种。
姿势一：一句话，“副驾”接手
这是共驾里最基础的一种——你有明确意图，一句话说出去，“副驾”接手把流程走完；方向盘没离开过你的手。
用户敲了一句话：“帮我新建一个 Vite 项目，叫 admin-demo，create 过程的交互问题我自己来答，装好后帮我跑起来。”
AI 给出计划，命令仍然摆在终端里——审批卡上看得清风险分级（Bash · 中风险）和将要执行的完整命令，默认选中「允许一次」，确认后才真正触发。等脚手架进入交互式问答（Install with npm and start now?），AI 让出前台，用户直接在原 TTY 里回答——屏幕下方同时亮起「命令正在等待输入」的提示卡，交互照原生命令行走完。
静图看得到审批卡和命令全文，但看不到“AI 让出前台”这个动作发生得多自然——下面这段动图还原了从确认到交互接管的完整节拍。
这几秒里最容易被忽略的一点是——脚手架的交互式问答仍然停在前台 TTY，cosh 没有为了“能被接管”而重写这段交互；交互等待时还有明确的提示卡告诉你“它在等你”。
AI 接得住你自然语言里的意图，但从没抢过你终端上的键盘。 命令、确认、交互和接管都还在你熟悉的位置发生。一句人话能起项目——那如果一句人话都还没说，命令就先跑挂了呢？
姿势二：命令挂了，“副驾”主动补位
命令跑挂那一秒，是共驾里最考验副驾的一秒——你没开口，副驾要不要动？动到什么程度？
用户照常 git diff 看改动，照常 cargo test -q 跑测试。报错信息出现——cargo test 先走一遍 cargo build，E0308: mismatched types 挂在编译期，测试根本没轮到跑。
用户没有切窗口、没有复制粘贴——甚至连一句话都没说。cosh 检测到命令以非零退出码返回，顺着刚才那段报错信息在提示符下方递出一行提示：「洞察：构建或测试失败」，旁边躺着一条幽灵建议——「Tab 填入后按 Enter 提交；继续输入可忽略」。用户看了一眼，Tab 填入、回车提交，分析开始。
主动接住不等于抢过控制权：默认就是提示符下方一行提示加一条幽灵建议，不占前台、不锁 shell；Tab 加 Enter 才提交，不理会就继续敲你的命令——是帮忙，不是打扰。
失败现场、根因定位——同一会话里顺着报错信息组织出来：
同一 shell 会话里，cargo test 刚才那段报错信息还留在屏幕上，cosh 的分析就是顺着这段输出组织起来的——不需要用户复制粘贴，也不需要跳到别的窗口再问一遍：「E0308 挂在编译期，src/config.rs 第 9 行类型不匹配——timeout_ms 需要 u64，环境变量读到的是字符串。」（本例故意选短链条——重点不在推理深度，而在"分析一冒出来就在提示符下方"这件事。）
分析之后，cosh 用 edit 工具把改动直接落盘：timeout.parse::<u64>().unwrap_or(5000)，解析失败时回落到 5s 默认超时——落盘动作有一张「edit 已完成」摘要卡，改了哪个文件、替换了几处，一眼可审。副驾出改动，主驾做确认：复验依然由用户在原 shell 里完成——再来一次 cargo test -q。终端输出刷新——test result: ok. 1 passed; 0 failed。
从编译失败到 test result: ok，中间没有跨过任何一个窗口，也没有把日志复制到别处。命令挂了副驾会主动补一句，但 Tab + Enter 才走，不理会就散。 错误发生时副驾能补位——那还没发生的呢？
姿势三：登录那一刻，“副驾”先扫一遍状态
前两种姿势都发生在你动手之后——你开口副驾接手，命令挂了副驾补位。能不能更早一步？第三种姿势把起点往前挪：你还没敲第一条命令的那一刻，副驾就已经动起来了。
回到开头那一幕：dmesg？journalctl？还是先top？——熟手有自己的套路，新人常常要从零摸索。这个“先敲哪一句”的迟疑，本身就是可以前移的信息。
cosh 把“登录后先看什么”这件事，挪到了 shell 启动那一瞬——登录时先给你一份健康检查卡，列出风险项，再顺手把该问的第一句话递到你手边。
这次登录，健康检查卡跟着提示符一起打了出来——它从 dmesg / journalctl -k 里扫过最近的内核事件，把一条 OOM 记录标为风险项（「最近一次 OOM 已发生；应回溯被杀进程、cgroup 和当时内存水位」），紧接着「可以试试」卡片给出一条可直接采纳的建议提示词：“帮我分析最近一次 OOM 的原因，重点看被杀进程、cgroup 和当时内存水位。”用户不需要自己想从哪儿问起——Tab 填入、Enter 提问，诊断开始。
初步分析之后，用户再追问一句：“用 SysOM 诊断技能深入诊断一下这次 OOM，给出根因和处置建议。”——深度诊断由 SysOM 诊断技能承接：memory classify → memory oom，被杀进程、cgroup 归属、当时的内存水位逐项对齐。（在其他发行版上 cosh 会退化到 dmesg / journalctl 原生数据源，结论粒度粗一档但流程一致。）结论指向 cgroup 限额 178 MB 打满，OOM 类型 CONSTRAINT_MEMCG——是容器 memcg 内存触顶，不是整机 OOM。这个区分在 SRE 看来很关键：排查方向从“这台机器内存不够”，转向“这个容器的 limits 或负载有问题”。
登录后的健康概览、一次初步分析、一次技能深诊、一个最终结论，都发生在同一个会话里，不必跳到任何外部工具。登录那一刻副驾已经把健康视图摆在首屏了。 你不必自己回忆“该从哪儿开始查”，Tab 采纳、看结论就够了。
所以，下一代 shell 应该长什么样？
大概不是聊天窗口，也不是把命令藏起来的自动化后台。
它更像一个工作现场——主驾还是你，命令、别名、脚本、快捷键一切照旧；你一开口，副驾便接手执行；命令挂了，副驾顺着 exit code 主动补位；你还没敲第一条命令，一份健康检查卡加一条建议提示词已经摆在首屏。
cosh 不是新终端，也不是 Agent CLI——它是你原来的 shell，多了一位副驾。兼容性是这一层增强的入场券，AI 能力是兼容之上的增益。键盘还在你手里，需要时一句人话就能让它接手一段路。
Shell first. AI enhanced.
快速开始
1、创建一台 Agentic 版 ECS：镜像选 Alibaba Cloud Linux 4 Agentic 版，cosh 随镜像内置。
2、登录即进入：cosh 就是这台机器的登录 shell，命令和习惯照旧。
3、配一次模型：输入 /auth，ECS 上首选 SysOM 免费尝鲜（RAM 角色免密）。
4、开始共驾：一句人话副驾接手；命令挂了看提示；登录先看健康卡。
也可以用 DashScope 或任意 OpenAI 兼容服务；没配模型时首屏会提示你 /auth。完整文档参看 cosh 使用指南，项目开源地址见下。
附演示 Demo：
cosh 是 ANOLISA 的终端入口。在终端之外，ANOLISA 还把 Agent 运行所需的能力做成同一系统层的开箱组件：Token 效率（Token-less、Agent Memory、SkillFS）、运行可观测（AgentSight）、安全执行环境（AgentSecCore、ws-ckpt）——与 cosh 一样随镜像内置，按需启用。
相关链接：
ANOLISA 开源地址（如果喜欢这个项目，请点 Star 支持）：
https://github.com/alibaba/anolisa
cosh 使用指南：
https://help.aliyun.com/zh/alinux/how-to-use-cosh-ng
SysOM 诊断技能链接：
https://skills.aliyun.com/skills/alibabacloud-sysom-diagnosis
入群交流
欢迎加入ANOLISA钉钉交流群（群号：90400034325），共同交流。
—— 完 ——
ANOLISA：Agent 系统管家，致力于打造更高效更安全的 Agent Native 环境。我们正在进入新的智能操作系统范式 Agentic OS 时代，而 ANOLISA 是落地新范式的入口，是传统操作系统上叠加的一层转换层，能更好地支持 Agent 使用操作系统，并且使 Agent 获得更好的性能。我们通过 ANOLISA 重新定义了操作系统，为您带来完整的 Agentic OS 体验。用 ANOLISA，构建你的 Agentic OS！如果喜欢这个项目，请点 Star 支持一下！
- 开源使用（复制链接至浏览器打开）：
https://github.com/alibaba/anolisa/blob/main/README.md - 阿里云产品上使用（复制链接至浏览器打开）：
https://help.aliyun.com/zh/alinux/agentic-os-getting-started
注：ANOLISA 音译为“安诺丽萨（拼音Ān Nuò Lì Sà），系 Agentic Nexus Operating Layer & Interface System Architecture 的缩写。
