tmuxai

在 tmux 里随时唤起 AI,不打断终端工作流

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 129 🐛 待处理 5 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1969
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

tmuxai 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队alvinunreal
官网地址https://tmuxai.dev
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型ai,assistant,chatgpt,tmux,warp
GitHub 星标★ 1969
上线时间2025-04-19 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积845 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

tmuxai 是一个基于 Go 语言开发的终端智能助手,它将 AI 能力无缝嵌入 tmux 会话中,提供非侵入式的对话体验。它解决了开发者在终端中频繁切换窗口去查询 AI 的痛点,让你在 tmux 分屏环境下直接通过快捷键唤起 AI 对话,获取命令解释、代码生成、错误排查等帮助。核心能力包括:与 tmux 深度集成,支持在任意窗格内快速调用;支持多种 AI 后端(如 OpenAI 兼容接口);提供上下文感知,能结合当前终端内容给出针对性建议;界面简洁,不干扰原有工作流。它类似 Warp 终端的 AI 功能,但适用于任何使用 tmux 的环境,为终端重度用户提供更高效的 AI 辅助体验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1969

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 5 步

环境要求

  • 基于 Unix 的操作系统(Linux 或 macOS)
  • 系统已安装 tmux(TmuxAI 唯一必需的外部依赖)
  • 若要使用 go install 方式安装,需要已安装 Go 环境
  • 使用云模型需自备对应服务商的 API Key(如 OpenRouter / OpenAI / Azure)

安装与启动步骤

  1. 1安装 tmuxai

    README 推荐的快速安装方式,通过官方脚本安装;默认会装到 /usr/local/bin/tmuxai,脚本源码可在 get.tmuxai.dev 查看。

    curl -fsSL https://get.tmuxai.dev | bash
  2. 2从 main 分支安装(可选)

    想用最新开发版可改用 go install;注意 main 分支比正式发布版稳定性差,适合尝鲜用户。

    go install github.com/alvinunreal/tmuxai@main
  3. 3创建配置目录

    TmuxAI 从 ~/.config/tmuxai/config.yaml 读取配置,先建好目录再创建配置文件。

    mkdir -p ~/.config/tmuxai
  4. 4写入最小配置

    在 config.yaml 里添加一个模型配置,provider 可填 openrouter、requesty、openai 或 azure,model 与 api_key 按你的账号填写。

    vim ~/.config/tmuxai/config.yaml
  5. 5启动 TmuxAI

    在 tmux 会话中直接运行 tmuxai,即可通过快捷键唤起 AI 对话;也可在命令后直接跟初始消息。

    tmuxai

关键配置

配置项必填说明示例
models.primary.provider是指定 AI 服务商:openrouter、requesty、openai 或 azureopenrouter
models.primary.model是指定要调用的模型名称,随服务商不同而不同anthropic/claude-haiku-4.5
models.primary.api_key是服务商的 API 密钥;Bedrock、GitHub Copilot 方式无需填写sk-your-api-key
models.<name>.region否仅 AWS Bedrock 使用,指定区域;已设 AWS_REGION 时可省略us-east-1
models.<name>.aws_profile否仅 AWS Bedrock 使用,指定 ~/.aws/credentials 中的命名 profiledefault

如何确认成功

在 tmux 会话中执行 tmuxai,能出现 TmuxAI 对话界面并正常返回模型回复即表示配置成功。

常见问题

Q:不知道用什么模型或服务商怎么办?

A:README 给的最小示例使用 provider: openrouter、model: anthropic/claude-haiku-4.5,把 provider 换成你实际使用的服务商并填入对应 model 和 api_key 即可。

Q:如何临时切换另一个模型配置?

A:用 --model 参数指定配置名,例如 tmuxai --model gpt4 "Write a Go function",或直接 tmuxai --model claude-sonnet。

Q:可以不带 API Key 使用吗?

A:可以。AWS Bedrock 走标准 AWS 凭证链无需 api_key;GitHub Copilot 走 copilot CLI 的 gh 凭证,同样无需 api_key。

Q:怎么让 TmuxAI 只在指定窗格执行命令?

A:用 --exec-pane %3 强制指定执行窗格,用 --read-panes %1,%2 限定读取上下文的窗格;窗格 ID 必须存在于当前 tmux 窗口,且聊天窗格不能作为执行或读取窗格。

Q:如何接入 MCP 服务器?

A:创建 ~/.config/tmuxai/mcp.json,按 stdio、SSE 或 streamable-http 三种传输方式填写 command/url 等字段,启动时 TmuxAI 会自动连接并注入工具定义。

注意事项

  • 快速安装脚本默认把二进制装到 /usr/local/bin/tmuxai,如需换路径请先查看脚本源码。
  • main 分支包含最新特性但稳定性不如正式发布版本,生产环境建议用官方 Release。
  • 配置文件固定路径为 ~/.config/tmuxai/config.yaml,MCP 配置为同目录下的 mcp.json。
  • --exec-pane 与 --read-panes 中的窗格 ID 必须存在于当前 tmux 窗口,否则无法生效。

核心亮点

  • 与 tmux 深度集成,快捷键唤起,无需离开终端
  • 支持自定义 AI 后端,兼容 OpenAI API,灵活接入
  • 非侵入式设计,不改变原有 tmux 操作习惯

不足之处

  • 仅支持 tmux 环境,对非 tmux 用户无直接用途
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 在 tmux 分屏中快速查询命令用法或解释报错
  • 编写脚本时通过 AI 生成代码片段并直接粘贴
  • 远程开发时在 SSH 会话中获取智能辅助

替代项目

Warp、aichat、shell-gpt

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