<h1 align="center">● Open Interpreter（开放解释器）</h1>
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<b>让语言模型在您的计算机上运行代码。</b><br>
在本地实现的开源OpenAI的代码解释器。<br>
<br><a href="https://openinterpreter.com">登记以提前获取Open Interpreter（开放解释器）桌面应用程序</a> | <b><a href="https://docs.openinterpreter.com/">阅读新文档</a></b><br>
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```shell
pip install open-interpreter
```
```shell
interpreter
```
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**Open Interpreter（开放解释器）** 可以让大语言模型（LLMs）在本地运行代码（比如 Python、JavaScript、Shell 等）。安装后，在终端上运行 `$ interpreter` 即可通过类似 ChatGPT 的界面与 Open Interpreter 聊天。
本软件为计算机的通用功能提供了一个自然语言界面，比如：
- 创建和编辑照片、视频、PDF 等
- 控制 Chrome 浏览器进行搜索
- 绘制、清理和分析大型数据集
- ...
**⚠️ 注意：在代码运行前都会要求您批准执行代码。**
<br>
## 演示
https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/assets/63927363/37152071-680d-4423-9af3-64836a6f7b60
#### Google Colab 上也提供了交互式演示：
[](https://colab.research.google.com/drive/1WKmRXZgsErej2xUriKzxrEAXdxMSgWbb?usp=sharing)
## 快速开始
```shell
pip install open-interpreter
```
### 终端
安装后，运行 `interpreter`：
```shell
interpreter
```
### Python
```python
from interpreter import interpreter
interpreter.chat("Plot AAPL and META's normalized stock prices") # 执行单一命令
interpreter.chat() # 开始交互式聊天
```
## 与 ChatGPT 的代码解释器比较
OpenAI 发布的 [Code Interpreter](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins#code-interpreter) 和 GPT-4 提供了一个与 ChatGPT 完成实际任务的绝佳机会。
但是，OpenAI 的服务是托管的，闭源的，并且受到严格限制：
- 无法访问互联网。
- [预装软件包数量有限](https://wfhbrian.com/mastering-chatgpts-code-interpreter-list-of-python-packages/)。
- 允许的最大上传为 100 MB，且最大运行时间限制为 120.0 秒
- 当运行环境中途结束时，之前的状态会被清除（包括任何生成的文件或链接）。
---
Open Interpreter（开放解释器）通过在本地环境中运行克服了这些限制。它可以完全访问互联网，不受运行时间或是文件大小的限制，也可以使用任何软件包或库。
它将 GPT-4 代码解释器的强大功能与本地开发环境的灵活性相结合。
## 命令
### 交互式聊天
要在终端中开始交互式聊天，从命令行运行 `interpreter`：
```shell
interpreter
```
或者从.py 文件中运行 `interpreter.chat()`：
```python
interpreter.chat()
```
### 程序化聊天
为了更精确的控制，您可以通过 `.chat(message)` 直接传递消息 ：
```python
interpreter.chat("Add subtitles to all videos in /videos.")
# ... Streams output to your terminal, completes task ...
interpreter.chat("These look great but can you make the subtitles bigger?")
# ...
```
### 开始新的聊天
在 Python 中，Open Interpreter 会记录历史对话。如果你想从头开始，可以进行重置：
```python
interpreter.messages = []
```
### 保存和恢复聊天
```python
messages = interpreter.chat("My name is Killian.") # 保存消息到 'messages'
interpreter.messages = [] # 重置解释器 ("Killian" 将被遗忘)
interpreter.messages = messages # 从 'messages' 恢复聊天 ("Killian" 将被记住)
```
### 自定义系统消息
你可以检查和配置 Open Interpreter 的系统信息，以扩展其功能、修改权限或赋予其更多上下文。
```python
interpreter.system_message += """
使用 -y 运行 shell 命令，这样用户就不必确认它们。
"""
print(interpreter.system_message)
```
### 更改模型
Open Interpreter 使用[LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/providers/)连接到语言模型。
您可以通过设置模型参数来更改模型：
```shell
interpreter --model gpt-3.5-turbo
interpreter --model claude-2
interpreter --model command-nightly
```
在 Python 环境下，您需要手动设置模型：
```python
interpreter.llm.model = "gpt-3.5-turbo"
```
### 在本地运行 Open Interpreter（开放解释器）
```shell
interpreter --local
```
### 调试模式
为了帮助贡献者检查和调试 Open Interpreter，`--verbose` 模式提供了详细的日志。
您可以使用 `interpreter --verbose` 来激活调试模式，或者直接在终端输入：
```shell
$ interpreter
...
> %verbose true <- 开启调试模式
> %verbose false <- 关闭调试模式
```
## 安全提示
由于生成的代码是在本地环境中运行的，因此会与文件和系统设置发生交互，从而可能导致本地数据丢失或安全风险等意想不到的结果。
**⚠️ 所以在执行任何代码之前，Open Interpreter 都会询问用户是否运行。**
您可以运行 `interpreter -y` 或设置 `interpreter.auto_run = True` 来绕过此确认，此时：
- 在运行请求修改本地文件或系统设置的命令时要谨慎。
- 请像驾驶自动驾驶汽车一直握着方向盘一样留意 Open Interpreter，并随时做好通过关闭终端来结束进程的准备。
- 考虑在 Google Colab 或 Replit 等受限环境中运行 Open Interpreter 的主要原因是这些环境更加独立，从而降低执行任意代码导致出现问题的风险。
## 它是如何工作的？
Open Interpreter 为[函数调用语言模型](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling)配备了 `exec()` 函数，该函数接受 `编程语言`（如 "Python "或 "JavaScript"）和要运行的 `代码`。
然后，它会将模型的信息、代码和系统的输出以 Markdown 的形式流式传输到终端。
# 作出贡献
感谢您对本项目参与的贡献！我们欢迎所有人贡献到本项目里面。
请参阅我们的 [贡献准则](CONTRIBUTING.md)，了解如何参与贡献的更多详情。
## 规划图
若要预览 Open Interpreter 的未来，请查看[我们的路线图](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/ROADMAP.md) 。
**请注意**：此软件与 OpenAI 无关。
