从 “智” 到 “慧” 的运维进化:Wisdom SSH 的底层哲学与实践
提问:为何想到将 AI 与传统 SSH 工具结合?发现了运维场景中的哪些痛点? 覃奕:我有 10 年后端开发经验,一直关注 AI 技术落地,但发现市面产品实用性不足。后来意识到 Linux 命令与 AI 天然契合 —— 文本驱动的交互模式能让 AI 快速理解需求并生成命令,直接解决了运维人员记忆复杂命令的难题。此外,多服务器切换操作效率低、脚本编写门槛高也是显著痛点,而 AI 能按需生成操作指令和脚本,有效提效降本。因此决定开发 Wisdom SSH。 提问:核心用户是哪些群体?是否有真实需求驱动功能设计? 覃奕:核心用户是中小企业运维人员和开发者。最初源于我作为后端开发者的切身需求 —— 多服务器管理、命令记忆及脚本编写的效率瓶颈。迭代中发现,中小企业通过批量操作和 AI 命令生成功能大幅提效(如某企业用 AI 脚本生成将批量部署时间从 4 小时压缩至 20 分钟),Linux 新手和教育机构也依赖 AI 的命令解释与示例库降低学习门槛,这推动我们增加了新手引导功能。 提问:如何平衡 AI 集成与传统 SSH 的 “轻量化”? 覃奕:我们采用「双模式并行架构」:保留纯命令行操作逻辑,...
