Os-copilot体验测评

简介: 作为一名开发工程师,我主要负责云资源的运维和管理。最近尝试了OS Copilot的-t/-f/管道功能,整体体验有惊喜也有挑战。它能通过自然语言快速执行命令,如查询磁盘使用情况、安装Nginx等,大大节省时间。然而,在处理复杂任务时,如安装Docker或Python环境,生成的命令有时不准确,导致报错。此外,执行复杂脚本时,若中途出错,它会继续运行,甚至在网络问题下耗尽额度。总体而言,简单任务表现优异,但复杂任务需进一步优化。

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,总体体验下来有惊喜的地方,但也有很多问题需要阐述一下。以下是我的体验过程。
1.我首先在阿里云账号中新创建了一个实例,系统为ubuntu22.04,然后根据参考文档,下载并安装了os copilot.截屏2025-01-23 00.02.15.png

2.使用起来确实相当方便,我“copilot 当前系统的磁盘使用情况” 就可以直接自动执行命令后并总结告诉我情况。我直接让它安装nginx,它便可以自己分析并生成命令脚本,我执行脚本后便安装成功。完全不用像以前,在网上一边查询,一边再打命令,大大节省了我的时间。image.gif
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3.但期间有很多问题,我使用期间-t命令有时候并不是那么有用,我使用co 安装docker,最后生成.sh文件执行后,执行命令会报错,也就是大模型生成的命令并不准确。
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我又一次尝试使用co安装python环境并创建一个虚拟环境后,也会报错,并一直不停思考,但实际上python3环境已经安装好且虚拟环境创建成功,但回复不成功出错。
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4.在执行复杂脚本中的命令时,其中一条指令出错,它会假装成功然后继续执行…… 具体是,我尝试使用-f来执行复杂脚本,我的脚本功能是image.gif

可以看到python环境,虚拟环境都没问题,中间安装streamlit因为网络问题出错,它居然假设成功然后继续演示了……image.gif
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从结果又可以发现,因为执行过程中其中一个命令出错,它会不停的尝试,知道LLM connect timeout,估计将可用额度用完了。本地生成的脚本成功生成没问题。
关于管道命令,我按参考文档执行后一直有问题:image.gif

以上就是整体的体验,总体来说在终端直接用自然语言的方式来做运维确实省了很多时间和操作,也让我们这些健忘症患者有了福音,但是目前生成的指令简单一些没问题,复杂或长一些的就会出问题,不是那么准确了。还有OS copilot执行流程也需要调整一下,防止出现假设的情况而继续运行脚本,这样会出很多的问题。

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