这正是我在做的。一个系统能被命令行操作的越多,就越适合交给 AI 管理。

也就是说,AI 亲和度:

一月爆火的 OpenClaw 也证明了我的观点:一个操作系统是可以被 AI 所管理的。一切复杂的软件和硬件的接口,最后都能被一个自然语言接口统一管理。

使用 OpenCode/Pi Agent 管理你的系统

AGENT.md 中写好约束条件,遇到问题从 runbook 里面找,如果没有解决方案的话,在解决问题后就把解决方法沉淀在 runbook 里面。

比如:

# OpenCode 全局配置
 
## 语言
 
请使用中文回答用户的问题。
 
## 依赖管理
 
- **mise**: 管理 Node.js、Python 等运行时版本
 
- **pnpm**: 管理 JavaScript/TypeScript 依赖
 
- **uv**: 管理 Python 依赖和虚拟环境
 
- **micromamba**: 管理 Conda 环境
 
## 重要提示
 
- **禁止**使用系统自带的 Python 环境和 pip3,所有 Python 依赖必须通过 uv 管理
 
## 本机维护手册(Runbook)
 
- 路径:`~/Documents/mac-agent-system-runbook`
 
- 用途:把常见系统维护/工具链配置的“脏活”流程沉淀成可检索文档;处理相关问题时优先查阅并按文档执行/更新
 
## Subagent 调用
 
可以调用 subagent 分步进行复杂的、可能产生大量输出,占用大量上下文的任务。

这是我的实践:mac-agent-system-runbook 一个Agent 维护,供 Agent 使用的 macOS 系统维护/工具链配置可检索手册库。它在我的 MacOS 上工作得很好。

未来的方向:

  1. LRU
  2. 高效共享解决方案