為什麼Wave成為我的新首選終端應用——我如何使用這個強大工具

Wave Terminal是一款功能強大的終端應用，它不僅僅是傳統的命令列介面，而是整合了多種工具於一身。根據其官方網站的描述，這是一款“開源、AI原生、能夠看到整個工作區的終端”。Wave Terminal支援Linux、macOS和Windows系統，目前仍處於測試階段。

安裝Wave Terminal非常簡單。在Linux上，可以透過Snap、AppImage、.deb、.rpm、.zip或pacman等方式安裝。例如，使用.deb檔案時，只需下載並執行sudo dpkg -i waveterm*.deb命令。對於macOS，下載.dmg檔案；對於Windows，下載.exe或.msi檔案並按照嚮導安裝即可。安裝完成後，可以在桌面選單中找到Wave Terminal的啟動項。

使用Wave Terminal相當直觀。開啟應用後，可以透過右側邊欄的圖示啟用或停用各項功能，包括終端、檔案管理器、網頁瀏覽器、系統資訊和程序管理。左上角可以切換Wave AI和建立工作區。工作區功能允許使用者同時執行多個自定義佈局，而無需頻繁切換功能。例如，可以建立一個用於終端和程序的工作區，另一個用於GitHub整合，再一個用於檔案和網頁瀏覽。每個工作區必須至少包含一個工具，但Wave AI本身不算作工具，因此不能建立工作區僅用於AI。

Wave AI是這款應用的一大亮點。它可以作為直接的AI工具使用，點選切換按鈕後，按Alt+k開始新聊天並輸入查詢。此外，Wave AI還能幫助使用者學習命令。例如，輸入wsh ai how to use ssh，Wave AI會提供SSH的基礎知識，甚至可以根據指定的使用者名稱、IP地址和埠顯示確切的連線命令。使用Wave AI時，需要注意“Widget Context”開關：關閉時，AI只能看到查詢和附加檔案；開啟時，AI可以讀取終端輸出、捕獲小部件截圖、訪問檔案和目錄（需批准）、導航網頁小部件以及使用自定義小部件工具。

要使用Wave AI，必須配置AI模型。點選右下角的設定圖示，進入設定，選擇“Wave AI Modes”，然後以JSON格式配置模型。例如，要使用Gemini Pro，配置如下：{ "google-gemini": { "display:name": "Gemini 3 Pro", "ai:provider": "google", "ai:model": "gemini-3-pro-preview" }}。若使用本地Ollama例項，則配置為：{ "ollama-llama": { "display:name": "Ollama - Llama 3.3", "display:order": 1, "display:icon": "microchip", "display:description": "Local Llama 3.3 70B model via Ollama", "ai:apitype": "openai-chat", "ai:model": "llama3.3:70b", "ai:thinkinglevel": "medium", "ai:endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions", "ai:apitoken": "ollama" }}。作者個人偏好使用本地AI，但使用者可自由選擇。

總體而言，Wave Terminal是一款令人驚歎的工具，能幫助使用者更快速高效地完成任務。儘管仍處於測試階段，可能偶爾出現意外行為，但值得一試。