我是一位开发工程师,我平时工作涉及云资源的运维和管理。
我顺利使用了 OS Copilot
的 -t/-f/
管道功能,整个过程很顺利惊艳,但也存在一些疑惑:
- 在体验
co
的-f
功能时,注意到co
可以执行python
的代码,甚至在我的进一步测试下,发现co
还可以根据需求安装依赖包。我的疑惑是,在执行python
代码时,co
是在虚拟的解释器中执行还是在主机环境的python
解释器执行?在安装依赖的时候呢?后续会再支持对python
虚拟环境的管理吗?
图为要求co
使用request
依赖库 - 在体验中我尝试让
co
执行一些“危险”操作,比如reboot
,看起来co
没有直接执行,而是进行了询问,但是询问后仍然可以选择执行,请问对于co
的执行权限是否有些过大?是否有一些权限控制上的设计考虑,比如即使用户要执行高危操作,但co
需要判断甚至从底层限制co
的权限?
图为实验reboot
命令的过程:
我认为 -t/-f/
管道功能很棒,对于日常运维操作很有帮助,解决了一些比如日志分析、执行检查时耗时耗力的问题,甚至配合 -t
调用的 agent
可以直接执行操作一些操作,这对日常运维服务器各个方面至少节省了 80% 的时间,以下为一些测试情况
- 检查系统状况
- 给出指令引导
- 执行指令
-f
执行复杂 taskco
的思考co
的思维链- 执行结果
- 分析日志的结果
此外,我还有一些体验上的优化,比如 co
是否可以再提高回复速度,但是这一项其实取决于算力资源,但流式输出的体验应该可以再加强,现在的输出有点一个字一个字“蹦”的感觉,不算流畅。
还有一个功能加强提议:希望 co
可以挂载用户私有的一些文档当作知识库来运行,这样当用户在维护一些私有产品或者定制化内容时,可以从文档中学习知识来作答,这样可以弥补 co
只能理解和执行一些 linux 基本命令的短板。