⚡ 实测命令耗时对比：

基于 122 个命令的自动化测试（55 个站点），macOS Apple Silicon 环境。

特性

• 55 个站点、333 个命令 —— 覆盖 Bilibili、Twitter、Reddit、知乎、小红书、YouTube、Hacker News 等
• 浏览器会话复用 —— 通过 Chrome 扩展复用已登录状态，无需管理 token
• 声明式 YAML Pipeline —— 用 YAML 描述数据抓取流程，零代码新增适配器
• AI 原生发现 —— explore 分析网站 API、generate 一键生成适配器、cascade 探测认证策略
• AI 智能生成 —— generate --ai 使用大模型分析任意网站，自动生成适配器，通过 autocli.ai 云端共享
• 下载媒体和文章 —— 视频下载（yt-dlp）、文章导出为 Markdown 并本地化配图
• 外部 CLI 透传 —— 集成 GitHub CLI、Docker、Kubernetes 等工具
• 多格式输出 —— table、JSON、YAML、CSV、Markdown
• 单一二进制 —— 编译为 4MB 静态二进制，零运行时依赖

安装

只有一个文件，下载即可使用。 无需 Node.js、Python 或任何运行时，放到 PATH 里就能跑。

一键安装脚本（macOS / Linux）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nashsu/autocli/main/scripts/install.sh | sh

自动检测系统和架构，下载对应二进制，安装到 /usr/local/bin/。

Windows (PowerShell)

Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/nashsu/autocli/releases/latest/download/autocli-x86_64-pc-windows-msvc.zip" -OutFile autocli.zip
Expand-Archive autocli.zip -DestinationPath .
Move-Item autocli.exe "$env:LOCALAPPDATA\Microsoft\WindowsApps\"

手动下载（最简单）

从 GitHub Releases 下载对应平台的文件：

解压后将 autocli（Windows 为 autocli.exe）放到系统 PATH 中即可。

从源码编译

git clone https://github.com/nashsu/autocli.git
cd autocli
cargo build --release
cp target/release/autocli /usr/local/bin/   # macOS / Linux

更新

重新运行安装命令或下载最新版本覆盖即可。

Chrome 扩展安装（浏览器命令需要）

1. 从 GitHub Releases 下载 autocli-chrome-extension.zip
2. 解压到任意目录
3. 打开 Chrome，访问 chrome://extensions
4. 开启右上角「开发者模式」
5. 点击「加载已解压的扩展程序」，选择解压后的文件夹
6. 扩展安装后会自动连接 autocli daemon

Public 模式命令（hackernews、devto、lobsters 等）无需安装扩展即可使用。

Skill 安装

一键为你的 AI Agent 安装 autocli skill：

npx skills add https://github.com/nashsu/autocli-skill

快速开始

# 查看所有可用命令
autocli --help

# 查看某个站点的命令
autocli hackernews --help

# 获取 Hacker News 热门文章（公开 API，无需浏览器）
autocli hackernews top --limit 10

# JSON 格式输出
autocli hackernews top --limit 5 --format json

# 获取 Bilibili 热门视频（需要浏览器 + Cookie）
autocli bilibili hot --limit 20

# 搜索 Twitter（需要浏览器 + 登录）
autocli twitter search "rust lang" --limit 10

# 运行诊断
autocli doctor

# 生成 Shell 补全
autocli completion bash >> ~/.bashrc
autocli completion zsh >> ~/.zshrc
autocli completion fish > ~/.config/fish/completions/autocli.fish

AI 命令

由 autocli.ai 提供支持 —— 获取 API Token，与社区共享适配器，让 AI 为任意网站生成适配器。

第一步：认证

autocli auth

执行后会：

1. 自动打开浏览器到 https://autocli.ai/get-token
2. 提示你输入 Token
3. 与服务器验证 Token 合法性
4. 保存到 ~/.autocli/config.json

第二步：通过 Chrome 浏览器插件，精准选择特定网站上你需要的数据，点击生成按钮后，AI 会自动分析并生成页面，扩展相关数据并生成适配器：

生成完成后，就可以使用 autocli 使用新生成的指令检索需要的数据了。

第三步：搜索已有适配器

# 通过 URL 搜索
autocli search https://www.example.com

# 直接输入域名也可以（自动补全 https://）
autocli search example.com

从 autocli.ai 搜索社区共享的适配器。从交互式列表中选择后，自动下载并保存到本地，即可使用。

环境变量

内置命令

运行 autocli --help 查看所有可用命令。

模式说明： Public = 无需浏览器，直接调 API；Browser = 需要 Chrome + 扩展；Desktop = 需要桌面应用运行

AI 发现能力

两种方式自动生成适配器：

# 🤖 AI 驱动（推荐）：大模型分析页面并生成适配器
autocli generate https://www.example.com --goal hot --ai
# 优先从 autocli.ai 搜索已有适配器，未找到则使用 AI 生成

# 🔧 规则驱动：无需 AI 的启发式分析
autocli generate https://www.example.com --goal hot

# 探索网站 API（端点、框架、Store）
autocli explore https://www.example.com --site mysite

# 交互式模糊测试（点击按钮触发隐藏 API）
autocli explore https://www.example.com --auto --click "评论,字幕"

# 自动探测认证策略（PUBLIC → COOKIE → HEADER）
autocli cascade https://api.example.com/hot

发现能力：

• .json 后缀探测（Reddit 风格 REST 发现）
• __INITIAL_STATE__ 提取（Bilibili、小红书等 SSR 站点）
• Pinia/Vuex Store 发现和 Action 映射
• --goal search 自动发现搜索端点
• 框架检测（Vue/React/Next.js/Nuxt）

下载

下载支持站点的媒体和文章：

# 下载 B 站视频（需要 yt-dlp）
autocli bilibili download BV1xxx --output ./videos --quality 1080p

# 下载知乎文章为 Markdown（含配图）
autocli zhihu download "https://zhuanlan.zhihu.com/p/xxx" --output ./articles

# 下载微信公众号文章为 Markdown（含配图）
autocli weixin download "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" --output ./articles

# 下载 Twitter/X 媒体（图片 + 视频）
autocli twitter download nash_su --limit 10 --output ./twitter
autocli twitter download --tweet-url "https://x.com/user/status/123" --output ./twitter

下载特性：

• 视频通过 yt-dlp 下载（自动从浏览器提取 cookies，无需系统授权）
• 文章导出为 Markdown + YAML 头信息（标题、作者、日期、来源）
• 配图自动下载并本地化（远程 URL 替换为本地 images/img_001.jpg）
• 输出结构：output/文章标题/标题.md + output/文章标题/images/

外部 CLI 集成

已集成的外部工具（透传执行）：

# 透传到 GitHub CLI
autocli gh repo list

# 透传到 kubectl
autocli kubectl get pods

输出格式

通过 --format 全局参数切换输出格式：

autocli hackernews top --format table    # ASCII 表格（默认）
autocli hackernews top --format json     # JSON
autocli hackernews top --format yaml     # YAML
autocli hackernews top --format csv      # CSV
autocli hackernews top --format md       # Markdown 表格

认证策略

每个命令使用不同的认证策略：

自定义适配器

在 ~/.autocli/adapters/ 下创建 YAML 文件即可添加自定义适配器：

# ~/.autocli/adapters/mysite/hot.yaml
site: mysite
name: hot
description: My site hot posts
strategy: public
browser: false

args:
  limit:
    type: int
    default: 20
    description: Number of items

columns: [rank, title, score]

pipeline:
  - fetch: https://api.mysite.com/hot
  - select: data.posts
  - map:
      rank: "${{ index + 1 }}"
      title: "${{ item.title }}"
      score: "${{ item.score }}"
  - limit: "${{ args.limit }}"

Pipeline 步骤

模板表达式

Pipeline 中使用 ${{ expression }} 语法：

# 变量访问
"${{ args.limit }}"
"${{ item.title }}"
"${{ index + 1 }}"

# 比较和逻辑
"${{ item.score > 10 }}"
"${{ item.title && !item.deleted }}"

# 三元表达式
"${{ item.active ? 'yes' : 'no' }}"

# 管道过滤器
"${{ item.title | truncate(30) }}"
"${{ item.tags | join(', ') }}"
"${{ item.name | lower | trim }}"

# 字符串插值
"https://api.com/${{ item.id }}.json"

# Fallback
"${{ item.subtitle || 'N/A' }}"

# 数学函数
"${{ Math.min(args.limit, 50) }}"

内置过滤器（16 个）： default, join, upper, lower, trim, truncate, replace, keys, length, first, last, json, slugify, sanitize, ext, basename

配置

环境变量

文件路径

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         用户 / AI Agent                         │
│                     autocli <site> <command>                  │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      CLI 层 (clap)                               │
│  main.rs → discovery → clap 动态子命令 → execution.rs            │
│  ┌───────────┐  ┌───────────────┐  ┌──────────────────┐        │
│  │ 内置命令   │  │ 站点适配器命令 │  │ 外部 CLI 透传     │        │
│  │ explore    │  │ bilibili hot  │  │ gh, docker, k8s  │        │
│  │ doctor     │  │ twitter feed  │  │                  │        │
│  └───────────┘  └───────┬───────┘  └──────────────────┘        │
└─────────────────────────┼───────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     执行引擎 (execution.rs)                      │
│               参数校验 → 能力路由 → 超时控制                      │
│                    ┌─────────┼─────────┐                        │
│                    ▼         ▼         ▼                        │
│              YAML Pipeline  Rust Func  External CLI              │
└────────────────┬────────────────────────────────────────────────┘
                 │
                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Pipeline 引擎                        浏览器桥接                  │
│  ┌────────────┐                      ┌─────────────────────┐    │
│  │ fetch      │                      │ BrowserBridge       │    │
│  │ evaluate   │  ──── IPage ────▶    │ DaemonClient (HTTP) │    │
│  │ navigate   │                      │ CdpPage (WebSocket) │    │
│  │ map/filter │                      └──────────┬──────────┘    │
│  │ sort/limit │                                 │               │
│  │ intercept  │                      Daemon (axum:19825)        │
│  │ tap        │                        HTTP + WebSocket          │
│  └────────────┘                                 │               │
│                                                 ▼               │
│  表达式引擎 (pest)                    Chrome 扩展 (CDP)          │
│  ${{ expr | filter }}                 chrome.debugger API        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Workspace 结构

autocli/
├── crates/
│   ├── autocli-core/        # 核心数据模型：Strategy, CliCommand, Registry, IPage trait, Error
│   ├── autocli-pipeline/    # Pipeline 引擎：pest 表达式, 执行器, 14 种步骤
│   ├── autocli-browser/     # 浏览器桥接：Daemon, DaemonPage, CdpPage, DOM helpers
│   ├── autocli-output/      # 输出渲染：table, json, yaml, csv, markdown
│   ├── autocli-discovery/   # 适配器发现：YAML 解析, build.rs 编译时嵌入
│   ├── autocli-external/    # 外部 CLI：加载, 检测, 透传执行
│   ├── autocli-ai/          # AI 能力：explore, synthesize, cascade, generate
│   └── autocli-cli/         # CLI 入口：clap, 执行编排, doctor, completion
├── adapters/                   # 333 个 YAML 适配器定义
│   ├── hackernews/
│   ├── bilibili/
│   ├── twitter/
│   └── ...（55 个站点）
└── resources/
    └── external-clis.yaml      # 外部 CLI 注册表

相比 TypeScript 原版的改进

开发

# 构建
cargo build

# 测试（166 个测试）
cargo test --workspace

# Release 构建（启用 LTO，约 4MB）
cargo build --release

# 添加新适配器
# 1. 在 adapters/<site>/ 下创建 YAML 文件
# 2. 重新编译（build.rs 自动嵌入）
cargo build

支持的站点

Star History

致谢

本项目基于 OpenCLI（作者 jackwener）构建。感谢原始项目为本项目奠定的基础。

许可证

Apache-2.0