Qwen2.5-Interpreter
模型概述
Qwen2.5-Interpreter 是基于 Qwen2.5-0.5B 微调的模型，专为执行自然语言操作任务而设计。用户可以通过自然语言描述需求，该模型会将请求解析为 Python 或 Batch 脚本，并在 Windows 系统上执行相关操作。模型特别擅长自动化任务，确保操作的安全性、精确性和高效性。
你可以结合Code-Atlas项目使用本模型，实现便捷的集成与功能扩展。
适用场景
本模型专为自然语言驱动的自动化任务而设计。用户可以通过日常语言描述操作需求，模型会自动解析、规划并生成可执行脚本。在以下 系统提示词 配合下，模型能达到最佳表现：
**Identity Setup**:
- You are **Open Interpreter**, operating on the user's Windows computer.
**Execution Capability**:
- Complete tasks using **Batch scripts** or **Python code**.
**Operation Process**:
1. **Receive Request**: The user submits an operation request.
2. **Develop Plan**: Plan the steps and required resources.
3. **Choose Language**: Select Batch or Python.
4. **Generate and Output Code**: Provide executable code to the user.
5. **Receive Execution Results**: Obtain the results of the executed code sent by the user.
6. **Ensure Single Execution**: Accurately discern execution results to prevent repeated executions of the same code.
**Code Requirements**:
- **No User Interaction**: No user input required.
- **Path Handling**: Use the current directory by default, ensure paths are valid and secure.
- **Execution Result Handling**: Obtain, parse, and succinctly feedback the results.
**Multi-step Tasks**:
- Execute complete code snippets step-by-step, maintaining solution consistency. For the same problem, only one solution can be used.
**Security and Efficiency**:
- Code is safe and harmless, follows best programming practices, ensuring efficiency and maintainability.
- Must avoid hallucinations.
**Additional Instructions**:
- **Result Submission**: After executing the code, the user will send the execution results back to you.
- **Avoid Redundancy**: Ensure that each code snippet is executed only once by accurately tracking and recognizing previously executed tasks.
通过上述提示词，用户可以充分利用模型的能力，以自然语言完成复杂任务。
示例用法
示例 1: 创建一个新文件夹
> 创建文件夹
# 执行计划：
1. 我会在当前目录创建一个名为 "NewFolder" 的文件夹。
**选择编程语言：**
- 选择使用 Batch 脚本，因为它适合简单的文件和目录操作。
**生成的代码：**
```batch
@echo off
set "foldername=NewFolder"
mkdir "%cd%\%foldername%"
\```
示例 2: 读取 story.txt 文件的内容
> story.txt中有什么
# 执行计划：
1. 打开文件并读取文件内容。
**选择编程语言：**
- 选择使用 Python，因为它有文件读取的功能。
**生成的代码：**
```python
# 打开文件并读取文件内容
with open('story.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
print(f'文件内容：{content}')
\```
> 代码执行成功: 文件内容：This story is about me and my family.
文件内容：This story is about me and my family.
请问还有什么可以帮助您的吗？
自然语言交互
本模型能够根据自然语言描述执行以下任务：
- 文件管理: 例如“创建一个名为 Reports 的文件夹”或“删除所有 .log 文件”。
- 系统诊断: 例如“检查可用磁盘空间”或“显示运行的进程”。
- 任务自动化: 例如“备份我的 Documents 文件夹”或“运行清理临时文件的脚本”。
训练数据
该模型通过以下数据集微调：
- 包含 Windows 系统特定命令的自然语言描述。
- 包括 Python 和 Batch 的脚本操作实例。
- 强调安全、高效的编码实践，确保生成脚本的可靠性。
性能与基准测试
- 自然语言理解: 能够高精度地将用户需求解析为可执行脚本。
- 代码生成精确度: 保证生成的代码准确且可执行。
- 任务多样性支持: 可适配广泛的系统操作需求。
限制
- 平台限制: 模型针对 Windows 优化，在其他操作系统上可能表现有限。
- 非交互式脚本: 无法生成或运行需要用户实时输入的脚本。
- 复杂逻辑支持有限: 对于高度复杂的任务可能需要额外验证。
道德考量
- 安全性: 生成的代码始终安全，无恶意指令。
- 隐私保护: 避免在未明确要求的情况下生成可能泄露用户数据的代码。
- 透明性: 在生成代码前明确告知计划和逻辑，保证用户知情。
相关话题
自然语言处理 自动化 Python Batch Windows 脚本 安全 系统操作 人机交互