https://cli.iflow.cn/?
https://github.com/iflow-ai/iflow-cli
一、介绍#
iFlow CLI 是一款运行在终端中的强大 AI 助手，它能够无缝分析代码仓库、执行编程任务、理解上下文特定需求，通过自动化从简单文件操作到复杂工作流的各类事务，显著提升开发 productivity。其架构基于 Node.js 应用构建，集成了多个 AI 模型和 MCP 服务器，安装脚本会处理 Node.js 的安装（若未安装）、npm 全局目录设置、iFlow CLI 包安装以及 MCP 服务器配置等工作，同时通过 i18 目录结构支持多种语言，并提供丰富的自定义选项。
二、功能特性#
- 免费 AI 模型：通过 iFlow 开放平台，可访问强大的免费 AI 模型，包括 Kimi K2、Qwen3 Coder、DeepSeek v3 等。
- 灵活集成：完全支持 OpenAI 协议的模型提供商，方便用户根据自身需求进行选择和整合。
- 直观界面：提供精简的终端体验，具备上下文感知辅助功能，让用户操作更加便捷高效。
- 开箱即用的助手：预配置的 MCP 服务器和专业代理能够协同工作，直接解决复杂问题，无需用户进行繁琐的初始设置。
三、安装#
3.1 系统要求#
- 操作系统：macOS 10.15+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+，或 Windows 10+（使用 WSL 1、WSL 2 或 Git for Windows）
- 硬件：4GB + 内存
- 软件：Node.js 18+
- 网络：需要互联网连接，用于身份验证和 AI 处理
- Shell：在 Bash、Zsh 或 Fish 中使用效果最佳
3.2 安装过程#
在终端执行下面的命令一键安装：
bash -c "$(curl -fsSL https://cloud.iflow.cn/iflow-cli/install.sh)"
在安装的过程中，会提示选择哪种模型的认证方式，这里我选择的是 iFlow，也就是第一个。然后会让输入 API Key，这里直接去 iFlow 官网获取即可，目前是免费使用。输入 API Key 之后，选择模型，这里我选择的是 Qwen3-Coder-480B-A35B。这样就安装好了，后面可以直接在终端输入 iflow 来启动 AI 助手。
四、体验#
下面来进行几个功能测试。
4.1 自动整理桌面#
在没有整理桌面前，我的桌面是这样的，共有 100 多个不同类型的文件。接下来让 AI 助手帮我们整理下桌面，输入：
帮我整理下桌面，把相同类型的文件放在一个文件夹中。
然后回车开始执行。思考了一段时间之后，就执行完毕了。
4.2 自动部署一个 Docker 服务#
这里我让 AI 助手部署一个比较实用的开源文档管理系统：Paperless-Ngx。输入下面的命令：
帮我用Docker部署一个Paperless-ngx系统
执行回车，然后就开始思考执行逻辑了。工具自动创建了 docker-compose.yml，并自动拉取镜像，最终成功部署了一个 Paperless-Ngx 系统，可以看到也是正常访问的。
4.3 制作 PPT#
接下来，让 AI 工具自动帮我们制作一个 PPT。输入下面的提示词：
帮我制作一个关于大模型智能体的PPT，并保存到桌面上
可以清晰地看到执行过程，最终在桌面上生成了一个 PPT，同时还有附带的 MarkDown 内容。
五、总结#
iFlow CLI 作为一款终端中的 AI 助手，凭借其丰富的功能特性和便捷的安装使用方式，为开发者带来了极大的便利。它支持多种免费 AI 模型，能灵活集成各类资源，直观的界面让操作更加简单，开箱即用的特性降低了使用门槛。无论是处理新项目还是现有项目，无论是开发支持还是工作流自动化，iFlow CLI 都能发挥重要作用，帮助开发者提升工作效率，是开发过程中的得力助手。