在终端里直接聊大模型，告别网页切换，提升编码效率
oterm 是一个专为大型语言模型设计的终端客户端，旨在将 LLM 的交互体验从网页或 IDE 插件迁移到轻量级的命令行环境中。它解决了开发者在终端中频繁切换上下文、需要快速调用模型进行代码解释、文本生成或问题解答时的效率问题。核心能力包括：支持多种主流 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic 等）的接入，提供流式响应、对话历史管理、多会话并行、以及可定制的提示词模板。通过简洁的 TUI（文本用户界面），用户可以在不离开终端的情况下完成与模型的深度交互，并方便地将输出复制到代码或文档中。项目基于 Python 构建，强调可配置性和扩展性，适合开发者、运维人员以及所有偏好键盘操作的技术用户。
1确认运行环境
oterm 通过 uvx 直接运行，无需手动建虚拟环境；若想使用语音朗读扩展，需 Python 3.11 或更新版本。
2启动 oterm
执行 README 中给出的唯一安装命令，uvx 会自动拉取并运行 oterm，终端进入 TUI 界面。
uvx oterm3可选启用语音朗读
需要朗读回复时安装 speak 扩展，回复流式输出时会通过 piper 朗读；基础安装不受影响。
uvx "oterm[speak]"4配置提供商密钥
按 pydantic-ai 支持的方式设置对应提供商的 API Key，设置后该提供商才会出现在新建聊天的下拉框中。
终端出现 oterm 的 TUI 聊天界面，且「新建聊天」下拉框中能看到已配置密钥的提供商。
Q：oterm 只能配合 Ollama 使用吗？
A：不是。现已通过 pydantic-ai 支持 OpenAI、Anthropic、Google、Groq、Mistral、DeepSeek、OpenAI 兼容端点以及 Ollama 等，设置对应 API Key 后即会在下拉框出现。
Q：怎样让模型把回复读出来？
A：用 uvx "oterm[speak]" 运行带 speak 扩展的版本，回复流式生成时会通过 piper 以 GLaDOS 音色朗读，需要 Python 3.11 或更高版本。
Q：安装、配置和使用文档在哪里？
A：README 给出的完整说明地址是 https://ggozad.github.io/oterm/ ，命令行为 uvx oterm。
Q：升级后原来的用法有变化吗？
A：多提供商支持和 MCP 重写都是破坏性更新，oterm 不再只面向 Ollama，升级后请按新的提供商方式配置。
ShellGPT、aichat、llm
oterm 是对话助手领域的开源项目，由 ggozad 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,439）位列前 30%，在对话助手分类的 905 个项目里位列前 11%。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 2,418 增加到 2,439，净增 21。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：开发者在编写代码时快速询问代码逻辑或生成正则表达式。同类可对比的替代方案包括 ShellGPT、aichat、llm。
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