以 CLI 为核心的 Python 开发套件，集成 LLM 对话、工具箱（DNS、飞书、绘图等）、MCP 服务和环境管理。
支持 Python >=3.9。
安装
默认安装只包含核心聊天能力和基础 CLI。DNS、MCP、Serve、交互式 TUI 等较重依赖已拆到 extras。
pip install chattool --upgrade pip install "chattool[tools]" # 常用工具全集 pip install "chattool[mcp,dns]" # MCP 服务 + DNS 工具 pip install "chattool[images]" # 含图像工具 pip install "chattool[pypi]" # 含 Python 包构建/发布依赖 pip install "chattool[dev]" # 仓库开发依赖
功能概览
环境变量管理 (chatenv)
chatenv init -i # 交互式初始化（敏感字段自动隐藏） chatenv init -i -t openai # 仅初始化指定服务 chatenv cat # 查看配置（敏感值打码） chatenv cat -t feishu # 查看飞书配置，供 chattool cc init 默认候选值参考 chatenv set OPENAI_API_KEY=sk-xxx chatenv new mini -t feishu # 从当前激活配置复制一份新的 Feishu profile chatenv new -t openai # 交互式创建 OpenAI profile：先问名称，再补齐字段，不改 active .env chatenv save work -t openai && chatenv use work -t openai # 按类型管理 profile chattool lark info -e work # 显式使用 Feishu profile，优先级高于当前 shell 环境变量 chattool cc init -i --quiet # 生成默认 quiet 的 cc-connect 项目配置
LLM 对话 (chattool.Chat)
from chattool import Chat # 多轮对话 chat = Chat("Hello!") chat.get_response() chat.user("How are you?").get_response() # 异步并发 import asyncio base = Chat().system("你是助手") tasks = [base.copy().user(f"主题 {i}").async_get_response() for i in range(5)] responses = asyncio.run(asyncio.gather(*tasks)) # 流式输出 async for chunk in Chat().user("写一首诗").async_get_response_stream(): if chunk.delta_content: print(chunk.delta_content, end="", flush=True)
飞书机器人 (chattool lark)
chattool lark send USER_ID "Hello" chattool lark send "Hello" # 使用 FEISHU_DEFAULT_RECEIVER_ID chattool lark send -t chat_id "Hello team" # 使用 FEISHU_DEFAULT_CHAT_ID chattool lark info chattool setup lark-cli chattool serve lark echo # 回显机器人 chattool serve lark ai --system "你是工作助手" # AI 对话机器人
from chattool.tools.lark import LarkBot, ChatSession bot = LarkBot() session = ChatSession(system="你是助手") @bot.on_message def chat(ctx): ctx.reply(session.chat(ctx.sender_id, ctx.text)) bot.start()
DNS 管理 (chattool dns)
chattool dns
chattool dns get home.example.com
chattool dns set home.example.com -v 1.2.3.4
chattool dns ddns home.example.com --monitor
chattool dns cert-update -d example.com -e admin@example.com交互终端里直接运行 chattool dns 会先进入命令选择；get / set / ddns 缺少必要参数时会自动补问，-I 才会禁用交互并直接报错。
Nginx 配置生成 (chattool nginx)
chattool nginx --list
chattool nginx proxy-pass --set SERVER_NAME=app.example.com --set PROXY_PASS=http://127.0.0.1:8080
chattool nginx websocket-proxy ./websocket.conf --set SERVER_NAME=ws.example.com --set PROXY_PASS=http://127.0.0.1:3000
chattool nginx static-root ./nas.conf --set SERVER_NAME=share.example.com --set ROOT_DIR=/storage/nas
chattool nginx -i # 交互式选择模板并逐项填写AI 绘图 (chattool image)
chattool image pollinations generate "a cat in space" -o cat.png chattool image siliconflow generate "a cute dog" -o dog.png chattool image huggingface generate
交互终端里，各家 generate 命令缺少 prompt 时会自动补问；huggingface generate 缺少 -o/--output 也会自动补问。显式传 -I 时保持直接报错。
数据探索 (chattool explore)
chattool explore arxiv search -p ai4math -n 10 chattool explore arxiv daily -p math-formalization --days 3 chattool explore arxiv daily -p math-formalization-weekly --days 7 -v chattool explore arxiv get 1706.03762 -v chattool explore arxiv get
交互终端里，chattool explore arxiv get 缺少 arXiv ID 时会自动补问。
其他工具
| 工具 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 网络扫描 | chattool network |
扫描局域网主机和端口 |
| Nginx 配置 | chattool nginx |
按模板生成常见的反向代理、路径转发和静态目录配置 |
| PyPI 工具 | chattool pypi |
创建、构建、校验、上传与探测 Python 包 |
| MCP 服务 | chattool mcp start |
标准 MCP Server，供 Claude/Cursor 调用 |
| 环境安装 | chattool setup codex/claude/opencode/lark-cli/docker |
安装或检查常用 CLI / Docker 环境，并在确认后执行建议的系统命令 |
| Workspace | chattool setup workspace |
初始化围绕核心项目的人类-AI 协作工作区骨架；新目录直接生成协议，已有 workspace 则生成 setup.md 迁移指南与辅助协议文件 |
| Skills | chattool skill install |
安装 ChatTool skills 到 Codex / Claude / OpenCode |
| CC-Connect | chattool cc |
cc-connect 快速配置与启动 |
文档
完整文档见 chattool.wzhecnu.cn
仓库结构设计草案见 docs/design/python-library-repo-structure.md
PyPI 发布命令设计草案见 docs/design/chattool-pypi-cli-design.md
测试约定
tests/cli-tests/：真实 CLI 链路与真实环境验收，采用 doc-first。tests/mock-cli-tests/：所有基于mock、patch、monkeypatch、fake client / API 的 CLI 测试，统一集中到这里。tests/code-tests/：非 CLI 的代码测试与历史测试迁移落点。
快速建包可直接运行：
chattool pypi init mychat chattool pypi init cli-style mycli chatpypi mychat
chatpypi 现在是更直接的快捷入口：传入普通首参数时，会自动按 chattool pypi init <name> 处理；如果首参数本身就是 init/build/check/upload/probe 之一，则保持原样透传给 chattool pypi。
默认生成的 pyproject.toml 会写入 requires-python = ">=3.9"。
cli-style 模板会额外生成 DEVELOP.md、setup.md、CHANGELOG.md、AGENTS.md、docs/、tests/cli-tests/、tests/mock-cli-tests/、tests/code-tests/ 与 .github/workflows/ 骨架，并默认依赖 chatstyle 作为可复用 CLI 运行时。
chattool pypi 现在只保留最小命令集：init/build/check/upload/probe。其中 upload 只是对原始 twine upload 的薄封装，不再接管凭证、仓库和交互逻辑。
其中 chattool pypi probe 现在默认面向正式 pypi，按精确项目名检查名称是否已被占用；若命中现有项目，会顺手输出少量项目摘要信息，便于快速判断是否需要换名。
开源协议
MIT License