Mods

Mods pipelines کے لیے بنایا گیا کمانڈ لائن AI ٹول ہے۔ یہ standard input پڑھتا ہے، arguments میں دیے گئے prompt کو اس کے شروع میں شامل کرتا ہے، input متن LLM کو بھیجتا ہے اور نتیجہ پرنٹ کرتا ہے۔ صارف LLM سے جواب کو Markdown میں format کرنے کے لیے کہہ سکتے ہیں، جس سے کسی command کے output کو سوال کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ Mods standard input یا argument میں دیے گئے prompt کے ساتھ الگ الگ بھی کام کرتا ہے۔

اہم خصوصیات

• متعدد endpoints: بطور ڈیفالٹ OpenAI کے سرکاری API اور port 8080 پر چلنے والی LocalAI installation کو سپورٹ کرتا ہے۔ Cohere، Groq، Azure OpenAI، Ollama، Anthropic اور Gemini بھی سپورٹ ہوتے ہیں۔ mods --settings چلا کر settings فائل میں اضافی endpoints ترتیب دیے جا سکتے ہیں۔
• محفوظ شدہ گفتگو: گفتگو بطور ڈیفالٹ مقامی طور پر محفوظ ہوتی ہے، اور ہر گفتگو کے ساتھ SHA-1 شناخت کنندہ اور عنوان ہوتا ہے۔ گفتگو کی فہرست بنانا، جاری رکھنا، دکھانا اور حذف کرنا ممکن ہے۔
• حسب ضرورت کردار: system prompts ترتیب دینے کی سہولت۔ مثال کے طور پر shell کردار ماڈل کو بغیر وضاحت کے ایک سطری commands دینے کی ہدایت دے سکتا ہے۔
• MCP سپورٹ: SSE/HTTP transport types والے MCP (Model Context Protocol) servers کو سپورٹ کرتا ہے۔ صارف MCP servers کی فہرست دیکھ سکتے ہیں، انہیں غیر فعال کر سکتے ہیں اور دستیاب tools کی فہرست دیکھ سکتے ہیں۔
• فارمیٹ شدہ output: --format اور --format-as flags کے ذریعے output format، مثلاً JSON، مقرر کیا جا سکتا ہے۔ JSON response format سپورٹ کرنے والے ماڈلز میں response type مقرر کیا جاتا ہے؛ بصورت دیگر format کا متن prompt میں شامل کر دیا جاتا ہے۔
• Pipeline integration: commands کے standard output کو AI processing کے input کے طور پر لے سکتا ہے، اس لیے یہ کمانڈ لائن tools کے ساتھ مل کر استعمال کرنے کے لیے موزوں ہے۔

استعمال

macOS/Linux کے لیے Homebrew، Windows کے لیے Winget، Arch Linux کے لیے yay، Nix، Debian/RPM packages، binaries یا go install github.com/charmbracelet/mods@latest کے ذریعے انسٹال کیا جا سکتا ہے۔ Bash، ZSH، Fish اور PowerShell کے لیے پہلے سے تیار shell completions دستیاب ہیں۔

اہم فوائد

• کمانڈ لائن کے ساتھ ہموار integration، خاص طور پر pipelines کے لیے بنایا گیا۔
• اوپن سورس، اور مقامی طور پر چلنے والے ماڈلز سمیت مختلف LLM providers کی سپورٹ۔
• ماڈل انتخاب (--model)، interactive model prompting (--ask-model)، sampling temperature (--temp)، Top P/K values، HTTP proxy، زیادہ سے زیادہ retries اور token limits جیسی وسیع parameter configurations۔

قیمت

یہ ٹول MIT license کے تحت مفت اور open source ہے۔ تاہم OpenAI، Cohere، Groq، Azure OpenAI اور Gemini جیسے external APIs استعمال کرنے کے لیے متعلقہ API keys درکار ہوتی ہیں، اور لاگت ہر provider کی pricing پر منحصر ہے۔