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Answer.AI·2024年12月5日 09:00·約15分で読める

ShellSage - あなたのAI/bashパートナー

#LLM#ターミナル#システム管理#人間-AI協働
TL;DR

Answer.AI は、ターミナル内のコンテキストを共有し、文脈に即した学習と実行を支援する「ShellSage」というAIツールを開発し、開発効率の向上と人間とAIの協働モデルを提示しました。

AI深層分析2026年5月3日 04:09
3
注目/ 5段階
深度40%
4
関連度30%
4
実用性20%
5
革新性10%
2

キーポイント

1

ターミナル操作におけるコンテキスト断絶の問題

従来の検索や外部AIツールの利用は、頻繁なウィンドウ切り替えを伴い、作業の文脈(コンテキスト)が失われ、認知負荷が高まるという課題を指摘しています。

2

共有コンテキストに基づく人間-AI協働の重要性

最も効果的な協働は、人間とAIが同じ作業環境で同じ文脈を共有することにより実現され、これが ShellSage の設計思想の中核となっています。

3

既存ツールの限界と ShellSage の革新性

従来のツール(llm など)は回答が冗長で警告が不足している場合があり、ShellSage はターミナル内の実際の動作を視認して、具体的かつ安全な指導を行います。

4

AI による代替ではなく学習支援としての役割

ShellSage は AI が人間を置き換えるものではなく、システム管理者の作業を見守りながら即座に問題を解決し、同時にスキルを向上させる「教育アシスタント」として機能します。

5

ターミナル文脈の統合による学習支援

tmux の capture-pane 機能と連携することで、ShellSage は現在の作業内容やエラー履歴を把握し、単なるコマンド提示ではなく文脈に基づいた指導が可能になります。

6

Certificate Transparency を通じた情報漏洩の特定

Let's Encrypt の証明書が公開ログ(CT logs)に記録される特性を ShellSage が指摘し、ランダムサブドメインでも攻撃者に URL が推測される原因を特定しました。

7

ワイルドカード証明書の導入による対策

個別のサブドメイン証明書ではなくワイルドカード証明書を使用することで、公開ログからの情報漏洩を防ぐ解決策を実装し検証しました。

影響分析・編集コメントを表示

影響分析

この記事は、LLM を単なる情報検索の補助から、開発者やシステム管理者の実際の作業環境に深く統合されたパートナーへと進化させる方向性を示しています。特に「共有コンテキスト」の概念を強調することで、AI ツールの設計においてユーザー体験(UX)と安全性をどう両立させるかという重要な課題への解決策を提示しており、インフラエンジニアリング領域における AI 活用の新たな基準となる可能性があります。

編集コメント

ターミナル操作の文脈を維持する「共有コンテキスト」の重要性を説く本記事は、AI ツールが単なるチャットボットを超え、実際の作業フローにどう溶け込むべきかを示す良い事例です。

ターミナルの問題

誰もが経験があるでしょう - ターミナルを見つめながら、その珍しい tar コマンドや ssh の正しいフラグを思い出そうとしている場面です。もちろん Google で検索することもできますが、そうなるとドキュメント、Stack Overflow、そしてターミナルの間でコンテキストを切り替えることになります。あるいは ChatGPT や Claude といった AI アシスタントを使っているかもしれませんが、その場合はウィンドウ間でコピー&ペーストを行う必要があり、ターミナルの文脈を失い、特定の状況に完全にフィットしない文章の壁に直面することになります。

このコンテキストの切り替えは単に不便なだけでなく、私たちが発見した効果的な人間と AI の協働のための基本原則の一つを損なうものです:共有された文脈の維持です。ウィンドウ間でスニペットをコピー&ペーストしたり、問題を AI アシスタントに説明しようとしたりすると、人間の思考と機械の思考の間に人工的な障壁が生じます。私たちは、人間も AI も同じ完全な文脈を、作業が行われている場所で同時に視認し理解できる時にこそ、最も強力な協働が実現できると発見しました。

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llm を使って tar について学ぶ私

Simon Willison の優れた llm ツールを発見した際、私は常にこの状況に陥っていました。llm を使えばターミナル内で AI アシスタントとチャットできますが、多くの用途には素晴らしいものの、これらのシステム管理タスクには私の必要とするものとは少し違いました。回答はしばしば長く冗長な文章の壁となり、ターミナルをスクロールして読む必要があり、強力なコマンドに伴う落とし穴について常に警告してくれるわけではありませんでした。最も重要なのは、llm が私が実際にターミナルで行っていることを見ることができない点です。これはより関連性の高い回答を提供するために役立つ文脈情報ですが、それが見えていないのです。

この課題は、Answer.AI で SolveIt を開発している間に特に深刻になりました。私たちは複数のシステム管理タスクを並行して処理していました。リバースプロキシ用に Caddy をセットアップしたり、Docker コンテナを管理したり、Linux のクォータを設定したりする作業です。ドキュメント、Claude Projects、そしてターミナルの間を行き来するコンテキストスイッチングが大きなボトルネックとなっていました。これらの異なるインターフェース間を移動することによる認知負荷が私たちの速度を落とし、経験から学ぶことを難しくしていました。

私たちが求めたのは単にドキュメントを読み上げる AI ではありませんでした。私たちが何をしているかを見守り、文脈を理解し、即座の問題を解決しながら学習を手伝ってくれる教育アシスタントが必要だったのです。そこで ShellSage(コードネームは BashBuddy)が誕生しました。私が llm に同じ質問をした際の出力と、ShellSage を使用した場合の出力を比較すると以下のようになります。

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ShellSage が tar コマンドについて、より簡潔かつ実行可能な回答を提供しています

これはまた、Answer.AI において重要な点に触れるものです。私たちは、AI の未来が人間を置き換えることにあるのではなく、人間と AI がそれぞれの独自の強みを活かして協力し、問題を解決することにあると考えています。ShellSage はこの哲学を体現しており、多くの人が仕事の日を過ごすターミナル内で、あなたと AI の間に共有された文脈を構築します。

ShellSage の誕生

単に bash コマンドを覚えるのを助けるためのシンプルなスクリプトとして始まったものが、はるかに強力な何かに進化しました。初期のアイデアは非常に単純明快でした:LLM(大規模言語モデル)の利便性を手に入れつつも、ただ教示するのではなく、教育に焦点を当てたいと考えていました。決定的な洞察が得られたのは、多くの開発者がすでにターミナル管理に使用している tmux が、欠けていた文脈のピースを提供できることに気づいた時でした。

tmux の capture-pane 機能と統合することで、ShellSage は今や私がターミナルで行っていることを「見る」ことができるようになりました。つまり、私の質問だけでなく、作業全体の文脈を理解できるようになったのです。Docker コンテナの問題をデバッグしている最中だった場合、ShellSage はターミナルの履歴からその状況を把握します。Git コマンドでエラーに直面した直後であれば、それも認識できます。

このように AI の支援とターミナルの状況を組み合わせたアプローチは、まさに私たちが求めていたものでした。ドキュメントとターミナルの間でコンテキストを切り替える代わりに、タスクに集中しながら、その過程で適切なシステム管理の実践を学ぶことができました。

本当の試練は、Answer.AI での集中的な開発期間中に訪れました。私たちは絶えず新しいサービスのセットアップを行い、サーバーの設定を行い、システムのデバッグを行っていました。ShellSage はこれらの課題に対処するための頼れるツールとなり、遭遇するたびに新たなユースケースに合わせて進化していきました。コマンドを覚えるための個人的なユーティリティとして始まったものが、システム管理のための真の教育アシスタントへと成長したのです。

実例:証明書の謎

人間と AI が協力して複雑な問題を解決する方法を完璧に示す物語をお話ししましょう。SolveIt の開発中、Jeremy はサーバーログで奇妙な点に気づきました。サーバーが稼働してからすぐに、潜在的な攻撃者によるプローブが行われていたのです。これは特に不可解でした。なぜなら、私たちはランダムなサブドメインを使用しており、それは推測不可能であるはずだったからです。

私たちのログは以下のようになっていました:

INFO: "GET /.git/config HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /.env HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /wp/v2/users/ HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /.vscode/sftp.json HTTP/1.1" 404 Not Found

ジェレミーは興味深い仮説を立てました。これらのサブドメインを知るべきは、私たちのサーバーと Let's Encrypt だけのはずなのに、Let's Encrypt の証明書発行プロセスのどこかに不意に URL が漏洩する要因があるのではないか、と。彼は ShellSage にこの理論を検証するよう依頼し、Let's Encrypt の証明書登録プロセスや潜在的な情報露出について尋ねました。

ShellSage は重要な詳細を確認しました。Let's Encrypt の証明書は、検索可能で自動化されたスキャンツールによって監視されている公開 Certificate Transparency (CT) ログ(例:https://crt.sh)に記録されるという事実です。この検証により、ジェレミーは解決策を考案することができました。それは個別のサブドメイン証明書ではなくワイルドカード証明書を使用するというものであり、ShellSage による確認でこれが情報漏洩を防ぐことが確実視されました。

この対話は ShellSage の特別さを示しています。これは AI が問題を代わりに解決するものではなく、人間の直感や問題解決能力を補完するものです。ジェレミーの経験が仮説を生み出し、ShellSage の知識が理論を検証し、解決策の実現可能性を確認しました。それぞれの強みを発揮して協力するこの種の人間と AI の協働こそが、Answer.AI で目指している姿です。

このギストでは同様の対話を再現し、このような共同問題解決がどのように機能するかを示しました。

ShellSage の仕組み

ShellSage の核心は驚くほどシンプルです。実際、初期バージョンのコード行数は 80 行未満で、その大半はシステムプロンプト(system prompt)であり、これが ShellSage の人格や動作を定義しています。現在でも約 150 行程度ですが、依然として主にシステムプロンプトと、一部自動生成されたコードおよびコメントで構成されています。このシンプルさは、焦点を絞った設計哲学によるものです。AI に何でもさせようと試みるのではなく、現実世界の課題に対して効果的な人間と AI の協働を可能にするツールを作成しました。

このシンプルなツールがこれほど効果的である理由となる主要なコンポーネントを見てみましょう:

tmux の力

ShellSage の文脈認識機能の秘密の鍵は、多くの開発者がすでにターミナルセッション管理に使用しているターミナルマルチプレクサ(terminal multiplexer)である tmux です。具体的には、tmux の capture-pane 機能を活用しています。これにより、ターミナルに表示されている内容だけでなく、スクロール履歴も取得できます。つまり ShellSage は以下を見ることができます:

最近実行したコマンド

その出力結果およびエラーメッセージ

現在のターミナルセッションの状態

適切に設定されていれば、テキストエディタの内容さえも

tmux とのこの深い統合こそが、真の人と AI の協働を可能にします。エラーメッセージをコピー&ペーストしたり、自分が何をやろうとしているかを説明する必要はなく、あなたと ShellSage が同じコンテキストにアクセスできるため、より自然で効果的な問題解決が可能になります。

文脈を通じた指導

従来のコマンド生成ツールや AI アシスタントとは異なり、ShellSage は単に指示するのではなく、教えるために設計されています。コマンドについて質問すると、以下のような回答が得られます:

そのコマンドが何をするのかの説明

特定のフラグやオプションが使用されている理由

異なるユースケースにおける一般的なバリエーション

現在のコンテキストに基づいた実際の例

このアプローチは、人間と AI が互いから学習するフィードバックループを生み出します。あなたはコマンドを試してエラーに遭遇し、ShellSage と共に何が間違っていたのか、そしてどう修正すべきかを理解します。このような反復的な協働学習こそが、人と AI の相互作用の未来であると私たちは信じています。

ShellSage の実装におけるシンプルさは、ターミナルで人間がより良く作業できるよう支援するという特定のニーズに焦点を当て、自動化ではなく協働のために設計されたことに由来しています。人間と AI の間でコンテキストを共有することで、人間の能力を代替するのではなく強化するツールを作成しました。これは Answer.AI での私たちの哲学と完全に一致しています:最良のツールとは、あなたに代わって作業を行うものではなく、あなたがより良く作業できるよう支援するものです。

ShellSage は誰向けか?

経験豊富な開発者であっても、コマンドラインツールに苦戦することが occasionally あります。そこで ShellSage を構築しました。これは、初めてのコマンドを学ぶ場合でも複雑なシステム管理タスクを処理する場合でも、初心者から経験豊富な開発者までがターミナルでより効果的に作業できるよう支援するためです。

初心者の方向け

もしあなたがコマンドラインでの旅を始めたばかりなら、ShellSage は忍耐強い教師として機能します。マニュアルページを投げつけたり、盲目的にコピー&ペーストするよう命令を与えたりするのではなく、文脈の中で概念を説明します。コマンドについて質問すると、何を入力すべきかだけでなく、なぜそれを入力するのかも理解できるようになります。

経験豊富な開発者の方向け

ターミナルを数年間使用していても、ShellSage は以下の点で価値があります:

  • 頻繁には使わないコマンドの構文をすばやく思い出す
  • 複雑なシナリオにおけるシステム動作を理解する
  • 即座に文脈を意識しながら問題をデバッグする
  • システム管理タスクのためのベストプラクティスを学ぶ
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ShellSage が nginx の問題診断を支援している様子

目標はあなたの知識や経験を置き換えることではなく、それを補強することです。ShellSage を、初めてのコマンドを学んでいる場合でも複雑なシステムの問題をデバッグしている場合でも、いつでも助けを準備している知識豊富な同僚だと考えてください。

始め方

ShellSage の使い始めは簡単です。まず、pip を使用してインストールしてください:

pip install shell_sage

ShellSage は、その強力さを支えるターミナルの文脈認識機能を提供する tmux とともに最もよく動作します。すでに tmux を使用していない場合は、まずインストールすることをお勧めします(apt、brew、yum などのほとんどのパッケージマネージャーから入手可能です)。

最高の体験を得るためには、終了後もコンテンツが表示されたままになるようにターミナルエディタを設定することを推奨します。vim ユーザーの場合は、.vimrc に以下の行を追加してください:

echo "set t_ti= t_te=" >> ~/.vimrc

次に、Anthropic API キーを取得し、環境変数として設定する必要があります:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk...

インストールが完了したら、すぐに ShellSage の使用を開始できます:

ssage "How do I compress this directory?" # 二重引用符は任意です

tmux を使用していない場合でも、--NH フラグを指定して ShellSage を利用することは可能ですが、文脈認識機能の一部を利用できなくなります:

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ShellSage による rsync 構文の説明

zsh ユーザーへのひとこと注意:zsh の疑問符の扱い方により、疑問符を含むクエリは引用符で囲む必要があります。

今後の展望

ShellSage はまだ初期段階にあり、コミュニティがどのように活用するかを楽しみにしています。すでにチームの日常業務において非常に貴重な存在となっていますが、さらなる成長と改善の可能性を多く見ています。

特に興味を持っている分野の一つは、ターミナル統合オプションの拡大です。現在、tmux に焦点を当てていますが、多くの開発者が Wezterm などの異なるターミナルエミュレータを使用していることも承知しています。Wezterm は、ターミナルコンテキストのキャプチャにおいて類似した機能を提供します。これらの代替手段をサポートすることで、ShellSage をより広範なユーザー層にアクセスしやすくできるでしょう。

しかし、それ以上に重要なのは、ShellSage がより大きなものを象徴している点です。これは、効果的な人間と AI の協働を可能にするツールを作成するという Answer.AI の広範な使命の一部なのです。現在、私たちは「How to Solve It with Code」コースの最初の 1,000 人の学生に対してこれらの原則を教えており、コンテキストを共有し互いの強みを活かすことで、人間と AI がどのように最も効果的に協働できるかを探索しています。

AI の未来は人間の知能を置き換えることではなく、それを補完することにあります。Answer.AI では、この哲学を実践するツールを開発しており、人間と AI がより効果的に協働できるよう支援する、シンプルながら強力なソリューションを生み出しています。ShellSage はこのアプローチの一例に過ぎず、コミュニティがどのようにしてこれをさらに進化させるかを見ることを楽しみにしています。

貢献に興味がある場合や改善のためのアイデアをお持ちの場合は、GitHub リポジトリをご覧ください。コマンドラインでの冒険において ShellSage をより役立つものにする方法や、人間と AI の協働の未来をよりよく支援する方法について、皆様の意見を聞きたいと考えています。

原文を表示

The Problem with Terminals

We’ve all been there - staring at the terminal, trying to remember that obscure tar command or the right flags for ssh. Sure, you could Google it, but then you’re context-switching between documentation, Stack Overflow, and your terminal. Or maybe you’re using an AI assistant like ChatGPT or Claude, but now you’re copying and pasting between windows, losing your terminal context, and getting walls of text that don’t quite fit your specific situation.

This context switching isn’t just inconvenient - it breaks one of the fundamental principles we’ve discovered for effective human-AI collaboration: maintaining shared context. When you copy-paste snippets between windows or try to describe your problem to an AI assistant, you’re creating an artificial barrier between human and machine thinking. We’ve found that the most powerful collaboration happens when both human and AI can see and understand the same complete context, right where the work is happening.

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Me using llm to learn about tar

I found myself in this situation constantly when I discovered Simon Willison’s excellent llm tool. It allows you to chat with an AI assistant right in your terminal. While llm is great for many things, it wasn’t quite what I needed for these sysadmin tasks. The responses were often verbose walls of text that required scrolling through my terminal, and they didn’t always warn me about the gotchas that come with powerful commands. Most importantly, it couldn’t see what I was actually doing in my terminal - the context that could help it give me more relevant answers.

This pain point became particularly acute during our development of SolveIt at Answer.AI. We were juggling multiple sysadmin tasks - setting up Caddy for reverse proxies, managing Docker containers, configuring Linux quotas - and the context switching between documentation, our Claude Projects, and the terminal was becoming a real bottleneck. The cognitive load of jumping between these different interfaces was slowing us down and making it harder to learn from our experiences.

What we needed wasn’t just an AI that could recite documentation - we needed a teaching assistant that could see what we were doing, understand our context, and help us learn while solving immediate problems. That’s when ShellSage (code named BashBuddy) was born. Here is what the same output looks like with ShellSage for what I asked llm:

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ShellSage giving a more concise and actionable response about the tar command

This also touches on an important point here at Answer.AI. We believe the future isn’t about AI replacing humans - it’s about humans and AI working together, each bringing their unique strengths to solve problems. ShellSage embodies this philosophy by creating a shared context between you and AI right in your terminal, where many of us spend our working days.

Birth of ShellSage

What started as a simple script to help me remember bash commands evolved into something much more powerful. The initial idea was straightforward: I wanted the convenience of llm but with a focus on teaching rather than just telling. The key insight came when I realized that tmux, which many developers already use for terminal management, could provide the missing context piece.

By integrating with tmux’s capture-pane functionality, ShellSage could now “see” what I was doing in my terminal. This meant it could understand not just my question, but the entire context of my work. If I was in the middle of debugging a Docker container issue, ShellSage would know that from my terminal history. If I had just encountered an error with a Git command, it could see that too.

This approach of combining AI assistance with terminal awareness turned out to be exactly what we needed. Instead of context-switching between documentation and terminals, we could stay focused on our task while learning proper system administration practices along the way.

The real test came during our intensive development period at Answer.AI. We were constantly setting up new services, configuring servers, and debugging system issues. ShellSage became our go-to tool for navigating these challenges, evolving with each new use case we encountered. What began as a personal utility for remembering commands had grown into a genuine teaching assistant for system administration.

Real-World Example: The Certificate Mystery

Let me share a story that perfectly illustrates how humans and AI can work together to solve complex problems. During the development of SolveIt, Jeremy noticed something odd in our server logs - we were getting probed by potential attackers almost immediately after our servers went live. This was particularly puzzling because we were using random subdomains that should have been impossible to guess.

Here’s what our logs looked like:

INFO: "GET /.git/config HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /.env HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /wp/v2/users/ HTTP/1.1" 404 Not Found

INFO: "GET /.vscode/sftp.json HTTP/1.1" 404 Not Found

Jeremy had an interesting hypothesis: since only our server and Let’s Encrypt should know about these subdomains, could something about the Let’s Encrypt certificate process be inadvertently exposing our URLs? He turned to ShellSage to help validate this theory, asking it about Let’s Encrypt’s certificate registration process and potential information exposure.

ShellSage confirmed a crucial detail: Let’s Encrypt certificates are logged in public Certificate Transparency (CT) logs (e.g., https://crt.sh), which are searchable and monitored by automated scanning tools. This validation helped Jeremy develop a solution - using wildcard certificates instead of individual subdomain certificates, which he then verified with ShellSage would prevent this kind of information leakage.

This interaction showcases what makes ShellSage special - it’s not about AI solving problems for us, but rather augmenting human intuition and problem-solving. Jeremy’s experience led to the hypothesis, while ShellSage’s knowledge helped validate the theory and confirm the solution’s viability. This kind of human-AI collaboration, where each brings their strengths to the table, is exactly what we’re building towards at Answer.AI.

We’ve reproduced a similar interaction in this gist to show how this type of collaborative problem-solving works.

How ShellSage Works

At its core, ShellSage is deceptively simple - in fact, the initial version clocked in at under 80 lines of code, with most of that being the system prompt that defines its personality and behavior. Even now, at ~150 lines, it’s still mostly system prompts and some autogenerated code and comments. This simplicity comes from a focused design philosophy: instead of trying to make AI do everything, we created a tool that enables effective human-AI collaboration for real-world pain points.

Let’s break down the key components that make this simple tool so effective:

The Power of tmux

The secret sauce behind ShellSage’s context awareness is tmux, a terminal multiplexer that many developers already use for managing terminal sessions. Specifically, we leverage tmux’s capture-pane functionality, which can grab not just what’s visible in your terminal, but also your scrollback history. This means ShellSage can see:

Commands you’ve recently run

Their outputs and any error messages

The current state of your terminal session

Even content from your text editor if configured properly

This deep integration with tmux is what enables true human-AI collaboration. Instead of having to copy and paste error messages or describe what you’re trying to do, both you and ShellSage have access to the same context, leading to more natural and effective problem-solving.

Teaching Through Context

Unlike traditional command generators or AI assistants, ShellSage is designed to teach rather than just tell. When you ask about a command, you’ll get:

An explanation of what the command does

Why certain flags or options are being used

Common variations for different use cases

Real examples based on your current context

This approach creates a feedback loop where both human and AI learn from each context. You might try a command, get an error, and then together with ShellSage, understand what went wrong and how to fix it. It’s this kind of iterative, collaborative learning that we believe is the future of human-AI interaction.

The simplicity of ShellSage’s implementation comes from focusing on a specific need - helping humans work better in the terminal - and designing for collaboration rather than automation. By sharing context between human and AI, we’ve created a tool that enhances rather than replaces human capabilities. This aligns perfectly with our philosophy at Answer.AI: the best tools aren’t the ones that do the work for you, but the ones that help you work better.

Who Is ShellSage For?

Even the most experienced developers occasionally wrestle with command-line tools. That’s exactly why we built ShellSage - to help both beginners and experienced developers work more effectively in the terminal, whether they’re learning their first commands or managing complex system administration tasks.

For Beginners

If you’re just starting your journey with the command line, ShellSage acts as a patient teacher. Instead of throwing man pages at you or giving you commands to blindly copy-paste, it explains concepts in context. When you ask about a command, you’ll understand not just what to type, but why you’re typing it.

For Experienced Developers

Even if you’ve been using the terminal for years, you’ll find ShellSage valuable for:

Quickly recalling syntax for less-frequently used commands

Understanding system behaviors in complex scenarios

Debugging issues with immediate context awareness

Learning best practices for system administration tasks

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ShellSage helping diagnose problems with nginx

The goal isn’t to replace your knowledge or experience - it’s to augment it. Think of ShellSage as a knowledgeable colleague who’s always ready to help, whether you’re learning your first commands or debugging a complex system issue.

Getting Started

Getting started with ShellSage is straightforward. First, install it using pip:

pip install shell_sage

ShellSage works best with tmux, which provides the terminal context awareness that makes it so powerful. If you’re not already using tmux, you’ll want to install it first (available through most package managers like apt, brew, or yum).

For the best experience, we recommend configuring your terminal editor to keep content visible after exit. For vim users, add this to your .vimrc:

echo "set t_ti= t_te=" >> ~/.vimrc

Next, you will need an Anthropic API key and set it as an environment variable:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk...

Once installed, you can start using ShellSage immediately:

ssage "How do I compress this directory?" # quotes optional

If you’re not using tmux, you can still use ShellSage with the --NH flag, though you’ll miss out on some of the context-aware features:

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ShellSage explaining rsync syntax

One quick note for zsh users: due to how zsh handles question marks, you’ll need to quote your queries that contain them.

What’s Next

ShellSage is still in its early days, and we’re excited to see how the community uses it. While it’s already proving invaluable for our team’s daily work, we see plenty of opportunities for growth and improvement.

One area we’re particularly interested in is expanding terminal integration options. While tmux is our current focus, we know many developers use different terminal emulators like Wezterm, which offers similar capabilities for capturing terminal context. Supporting these alternatives could make ShellSage more accessible to a broader range of users.

But more importantly, ShellSage represents something bigger - it’s part of Answer.AI’s broader mission to create tools that enable effective human-AI collaboration. We’re currently teaching these principles to our first cohort of 1,000 students in our “How to Solve It with Code” course, where we’re exploring how humans and AI can work together most effectively by sharing context and building on each other’s strengths.

The future of AI isn’t about replacing human intelligence - it’s about augmenting it. At Answer.AI, we’re building tools that put this philosophy into practice, creating simple but powerful solutions that help humans and AI work together more effectively. ShellSage is just one example of this approach, and we’re excited to see how the community helps us evolve it further.

If you’re interested in contributing or have ideas for improvements, check out our GitHub repository. We’d love to hear your thoughts on how we can make ShellSage even more helpful for your command-line adventures, and how we can better support the future of human-AI collaboration.

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