在脚本的Shebang行中使用LLM

在 Simon Willison 的博客中，他分享了一个巧妙的技术：如何在自己的 LLM CLI 工具中，利用脚本的 shebang 行直接调用语言模型。这个想法源于 Hacker News 上 Kim_Bruning 的评论，他说“如果你足够勇敢，现在可以在英文文本文件上使用 shebang”。Willison 因此探索了多种模式。最基础的用法是利用 LLM 的片段（fragments）功能。你可以在脚本开头添加 #!/usr/bin/env -S llm -f，然后直接写入提示文本，例如“生成一只骑自行车的鹈鹕的SVG”。运行脚本时，LLM 会自动处理并输出 SVG 代码。这比运行完整聊天界面更简洁。进阶用法包括工具调用。使用 -T llm_time 选项，让模型调用外部工具获取当前时间，然后创作一首包含精确时刻的俳句。更复杂的模式是直接执行 YAML 模板，可以在其中定义额外的工具作为 Python 函数。例如，创建一个 calc.sh 脚本，指定模型为 gpt-5.4-mini，系统提示为“Use tools to run calculations”，然后定义 add 和 multiply 函数。运行 ./calc.sh 'what is 2344 * 5252 + 134' --td 时，LLM 会调用 multiply 和 add 工具进行计算，并显示调试输出，最终输出结果 12,310,822。这种技术将 LLM 的能力嵌入到可执行文件中，为自动化脚本提供了新思路。Willison 还展示了一个更复杂的例子，利用 Datasette SQL API 回答关于博客内容的问题。这个例子展示了如何将 LLM 与数据库查询结合，实现自然语言问答。整体而言，这种方法极大地扩展了 LLM 在脚本环境中的应用潜力，降低了调用 AI 的门槛，使得任何文本文件都能瞬间变成智能程序。对于开发者和自动化爱好者来说，这无疑是一个值得尝试的技巧。