Mods

Mods पाइपलाइन के लिए बनाया गया कमांड-लाइन AI टूल है। यह standard input पढ़ता है, arguments में दिए गए प्रॉम्प्ट को उसके आगे जोड़ता है, इनपुट को LLM को भेजता है और परिणाम प्रिंट करता है। उपयोगकर्ता LLM से उत्तर को Markdown में फ़ॉर्मैट करने के लिए कह सकते हैं, जिससे किसी कमांड के आउटपुट को प्रश्न के रूप में पूछना संभव होता है। Mods standard input या arguments में दिए गए प्रॉम्प्ट को अलग-अलग भी संभालता है।

मुख्य सुविधाएँ

• एकाधिक endpoints: डिफ़ॉल्ट रूप से OpenAI के आधिकारिक API और port 8080 पर चल रहे LocalAI इंस्टॉलेशन का समर्थन करता है। Cohere, Groq, Azure OpenAI, Ollama, Anthropic और Gemini भी समर्थित हैं। mods --settings चलाकर settings फ़ाइल में अतिरिक्त endpoints कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं।
• सहेजी गई बातचीत: बातचीत डिफ़ॉल्ट रूप से स्थानीय रूप से सहेजी जाती हैं और प्रत्येक को SHA-1 पहचानकर्ता और शीर्षक मिलता है। बातचीत की सूची बनाना, जारी रखना, दिखाना और हटाना समर्थित है।
• कस्टम भूमिकाएँ: system prompts सेट करने की सुविधा। उदाहरण के लिए, shell भूमिका मॉडल को बिना किसी व्याख्या के केवल एक-पंक्ति कमांड देने के लिए निर्देशित कर सकती है।
• MCP समर्थन: SSE/HTTP transport प्रकार वाले MCP (Model Context Protocol) सर्वर समर्थित हैं। उपयोगकर्ता MCP सर्वरों की सूची बना सकते हैं, उन्हें अक्षम कर सकते हैं और उपलब्ध टूल की सूची देख सकते हैं।
• फ़ॉर्मैटेड आउटपुट: --format और --format-as flags से आउटपुट फ़ॉर्मैट, जैसे JSON, निर्दिष्ट किया जा सकता है। JSON response format समर्थित मॉडल में response type सेट किया जाता है; अन्यथा फ़ॉर्मैट संबंधी पाठ प्रॉम्प्ट में जोड़ा जाता है।
• पाइपलाइन इंटीग्रेशन: कमांड के standard output को AI प्रोसेसिंग के लिए इनपुट के रूप में ले सकता है, इसलिए यह कमांड-लाइन टूल के साथ संयोजन के लिए उपयुक्त है।

उपयोग

macOS/Linux के लिए Homebrew, Windows के लिए Winget, Arch Linux के लिए yay, Nix, Debian/RPM पैकेज, binaries या go install github.com/charmbracelet/mods@latest से इंस्टॉल किया जा सकता है। Bash, ZSH, Fish और PowerShell के लिए पहले से तैयार shell completions उपलब्ध हैं।

मुख्य लाभ

• कमांड लाइन के साथ सहज इंटीग्रेशन, विशेष रूप से पाइपलाइन के लिए बनाया गया।
• ओपन-सोर्स और स्थानीय रूप से चलने वाले मॉडल सहित विभिन्न LLM providers का समर्थन।
• मॉडल चयन (--model), interactive model prompting (--ask-model), sampling temperature (--temp), Top P/K मान, HTTP proxy, अधिकतम retries और token limits जैसे विस्तृत पैरामीटर।

मूल्य निर्धारण

यह टूल MIT लाइसेंस के तहत मुफ़्त और ओपन-सोर्स है। हालांकि, OpenAI, Cohere, Groq, Azure OpenAI और Gemini जैसे बाहरी API इस्तेमाल करने के लिए संबंधित API keys आवश्यक हैं और लागत प्रत्येक provider की pricing पर निर्भर करती है।