即時 LLM 修正：先例參考 (Prior Art)¶

Terminology rule (zh-TW pages)

技術名詞首次出現以「中文 (English original)」格式呈現，例：依賴注入 (dependency injection)。不自創翻譯——若無公認譯名直接保留英文（如 embedding、tokenizer）。代碼、API 名、CLI flag、套件名、檔名一律不翻。

為什麼有這頁¶

thefuck（nvbn，2015 年）是「我剛剛那個指令出錯了，幫我修一下」這種反射動作的元祖——一支基於規則的 Python daemon，會檢視 $history[-1] 並對約 200 條手寫規則（git_push、no_command、sudo_command_not_found…）做 pattern matching。能用，直到不能用為止：任何不在規則集 (rule set) 裡的指令都會回傳空值，而且專案已逐漸進入零星維護狀態（最後一次標籤版本 3.32 是 2024 年 1 月，issue #1466 標題就直接寫「The repo is dead」、open PR #1465 把 imp→importlib 仍未合併）。LLM 時代讓同一個反射動作換了一個架構：與其做 pattern matching，不如把上一個指令 + 它的 stderr + 可選的捲動回看 (scrollback) 全部丟給模型，讓它建議修正或解釋。我們的 cpblock/cpout/cpcmd + aifix/aiexplain 流水線就是這個 pattern 的其中一個實例；本頁則盤點其他實例。

thefuck 的 LLM 後繼者¶

工具	語言	如何界定「上一個指令」	最近發行	狀態	備註
`shell_gpt` (`sgpt`)	Python	Shell 整合熱鍵；從自然語言 (NL) 產生新指令，不會自動擷取先前的輸出	活躍（1.x 線，2025）	健康	TheR1D/shell_gpt。`--shell` flag、`Ctrl+L` 綁定、確認/編輯/執行迴圈。比較接近 Copilot-for-shell 而非 thefuck。
`aichat`	Rust	`-e` execute 模式 + `-c` code 模式；shell 整合腳本將 Alt+E 綁定到「以產生的指令取代當前緩衝區」	活躍，發行頻繁	健康	sigoden/aichat，bash/zsh/fish/nu/PowerShell 的整合腳本在 scripts/shell-integration。統一的 provider 層（OpenAI/Claude/Gemini/Ollama/Groq）。
`ai-shell`	TS/Node	提示 → 指令。不擷取先前輸出；使用者用自然語言描述意圖	半活躍，發行較少	維護中	BuilderIO/ai-shell。經典三按鈕 UX（執行 / 修改 / 取消）。預設只支援 OpenAI。
`llm`（Simon Willison）	Python	自己沒有 shell 整合——它是 pipe。擷取邏輯由你自己組（`<cmd> 2>&1 \\| llm "explain"`）	非常活躍（0.30 線，2026）	健康	simonw/llm。Plugin 模型，支援多 provider 與 tools；所有東西都記錄到 SQLite 給 Datasette。是大家本來都可以拿來蓋的「低階樂高積木」。
`wut`	Python	需要 tmux 或 screen —— 透過 `tmux capture-pane -p -S -` 抓取最後一個區塊	v0.x，半活躍	健康	shobrook/wut。哲學上最接近我們的 `aiexplain` 的雙胞胎。OpenAI/Anthropic/Ollama。`pipx install wut-cli`。Show HN。
`tmuxai`	Go	tmux pane 觀察 —— 讀取當前 window 中每個 pane 的可見內容	活躍，2025 年有發行	健康	alvinunreal/tmuxai、tmuxai.dev。在 chat pane 中執行，於目標 pane 執行命令，並有「watch mode」自動建議。比 wut 重——它是結對程式設計 (pair-programmer) 模型，不是一次性解釋器。
`butterfish`	Go	將 shell 包成 PTY 代理 (proxy)——可看到每個按鍵與每個輸出位元組	v0.2.15（2024 年 5 月），自此沉寂	低度維護 / 滑行中	bakks/butterfish。首字大寫的字當作 prompt 觸發。最具侵入性的架構（完整 PTY 代理），但脈絡也最豐富。作者寫過介紹。
`shell-ai`（ricklamers）	Python	自然語言 → 指令，無擷取	半活躍	維護中	ricklamers/shell-ai。基於 LangChain，又是另一種「描述意圖 → 建議指令」風味。
`thefuck` 本尊	Python	zsh/bash hook 從歷史紀錄讀取上一個指令	3.32（2024 年 1 月），issue #1466	飄移中	nvbn/thefuck。仍可運作、仍有數百萬人安裝；規則集已經凍結。

「如何界定上一個指令」的拆分是這裡承重的軸。實務上有四種策略：

Shell history 檔（thefuck、sgpt）—— 只看得到指令字串，看不到輸出。對語法 typo 還行，對 runtime 錯誤無用。
Shell hook 發出前/後標記 （atuin、OSC 133）—— 確切知道指令從哪開始、哪結束，包括 exit code。
tmux/screen capture-pane（wut、tmuxai、我們的 cpblock）—— 借用終端多工器 (multiplexer) 的 scrollback。不必動 shell 即可運作；在 tmux 之外失效。
PTY 代理（butterfish、Warp）—— AI shell 本身就是終端機。脈絡最多，鎖定 (lock-in) 最深。

終端機原生競品¶

工具	開源？	鉤子 (hook)	狀態
Warp	專有，閉源	原生 Electron + Rust 終端機；把每個指令視為 block，輸入/輸出/exit-code 都是一級欄位	活躍；已完成 Series B 募資，加入完整 agent platform
Amazon Q Developer CLI（前身為 Fig）	CLI 開源，後端專有；規格 (specs) 倉庫為 withfig/autocomplete	透過 `@withfig/autocomplete` specs + `q chat` 子指令做行內 ghost-text 自動完成	Fig 已於 2024 年 9 月 1 日結束；併入 Amazon Q。macOS 優先，Linux/Windows 路線進度延宕
Ghostty shell 整合	開源 (MIT)	為 bash/zsh/fish/elvish/nushell 原生發出 OSC 133——見 DeepWiki: OSC 133 Prompt Marking	活躍，是參考實作
WezTerm shell 整合	開源 (MIT)	原生 OSC 133，加上 OSC 7 (CWD) 與 OSC 1337 (iTerm 相容)	活躍
Kitty shell 整合	開源 (GPLv3)	自家的 `KITTY_SHELL_INTEGRATION` protocol —— 發出 OSC 133 子集 + 更多	活躍
iTerm2	僅 macOS，專有	OSC 133 風格語意化 prompt 的最初推廣者	活躍
Warp 的克隆，例如 cmux 等	多種開源嘗試	各異	太年輕，不適合倚賴

主軸：Warp 是唯一一個把 AI 當作頭號賣點的。其他每一個都是「順便發出 shell 整合標記，讓其他工具（tmux、Zed、VSCode、我們的 cpblock）在上面蓋 AI」的終端機。既然我們已經有 tmux + OSC 133，不必離開 zsh，就能拿到 Warp 90% 的「跳到 prompt」/「複製上一段輸出」/「附加到 agent」互動。

Shell 整合層（讓上面所有東西運作的基礎）¶

OSC 133（「semantic prompts」）是跨終端機的 protocol，能把 scrollback 從一坨平面位元組流轉換成有結構的紀錄序列：{prompt_start, command_start, output_start, command_finished(exit_code)}。一旦某個 pane 被標記過後，在它之上的任何一層——終端機模擬器、多工器、外部腳本——都可以回答「給我最後一個指令區塊」，不必再用啟發式去解析 prompt。

層	角色	我們倉庫中的位置
Shell	在正確時刻發出 `\e]133;A/B/C/D\a`	`dot_config/zsh/tools/02_shell_integration.zsh`
終端機模擬器	解析 OSC 133 以支援終端內跳轉（Ghostty `Ctrl+Shift+J/K`、iTerm2 `Cmd+Shift+Up/Down`）	Ghostty/iTerm2 免費送
多工器	對外提供 `tmux send-keys -X previous-prompt` / `next-prompt`，並在 scrollback 上附加列屬性	tmux 3.2+
擷取工具	`tmux capture-pane -pS -` + 列屬性感知的範圍擷取	`dot_config/zsh/tools/03_tmux_capture.zsh`（`cpblock`/`cpout`/`cpcmd`）
LLM 包裝	拿到擷取的區塊，送往 Claude/OpenAI，並渲染修正/解釋	`aifix` / `aiexplain` + Python TUI

我們已經踩過的承重坑：在 precmd hook 中以 printf 發出 A 標記看起來是對的，但 zsh 的行編輯器 (ZLE) 會在 precmd 與 prompt 繪製之間做游標定位 (cursor-positioning)，這會與 tmux 的逐列屬性追蹤失去同步。tmux 最終會把 A 屬性掛在某個短暫的列上，然後 ZLE 在另一列重畫 prompt——所以 previous-prompt 在 scrollback 中找到零個 A 標記，即使 escape 位元組「有發出」（見 pitfalls/zsh-osc133-precmd-printf-a-not-stored.md）。修法——把 A 標記用 zsh 的 %{...%} 零寬包裝嵌入 $PROMPT，讓它落在空間上的 prompt 起點——和 iTerm2 自 2016 年起一直在用的解法是同一個。本表中的每一層 shell 整合都默默依賴這個 workaround（或其等價 PS1 嵌入）正確；如果它不對，tmuxai、wut、我們的擷取助手以及 Warp 風格的 block 複製都會在同一處微妙地壞掉。

atuin 也屬於這一層。它本身不是 AI（18.15 加入了可選的 desktop AI，但核心是基於 SQLite 的歷史，含 cwd、exit code、duration、host）。它就是「把你的 history 檔升級為資料庫」這一塊——任何想要在意「上一條指令以外的脈絡」的工具都會想要它。積極維護中——2026 年 4 月發行 v18.15.1，v18.13 的開發日誌宣布 PTY 代理 + AI 功能將進入規劃。

值得知道的鄰近設計¶

asciinema + LLM（asciinema/asciinema）：.cast 檔是有時戳的 JSON，極易解析。多個 asciinema.org demo 展示把 cast 透過本地模型做「總結這段 session」或「重現這個 bug」。雙重優勢：cast 是文字、體積小、可 diff，且能跨人機/agent 邊界順利傳遞。代價：你只能事後拿到——對「修正剛剛那個指令」的反射動作沒幫助。
script(1) + LLM：POSIX 在 asciinema 之前的 session 紀錄器。會擷取原始位元組，包含控制碼；用 col -b 去除後餵給模型即可。每台 Unix 都有，零安裝需求。1990 年代的解法，至今在氣隙 (air-gapped) 機器上仍勝過許多 2024 年的工具。
Shell 中的 Jupyter：xonsh 與 elvish 讓你在同一個 REPL 中混用 shell 與 Python/lisp。nushell 走得更遠——每個指令都回傳結構化資料，這讓 ls | where size > 1mb | to json | llm "which of these are logs" 用起來很自然。nushell 原生的 LLM/MCP 橋接見 gpt2099.nu。代價：你得遷移 shell，這是十年量級的承諾。
Agent 思考面板：Aider issue #2742 提案的內容剛好是 wut 已經在做的事，但放在專屬 agent UI 內。有一個專屬 tmux pane 來視覺化 agent 狀態（thinking tokens、tool calls、檔案 diff）這個 pattern，正在 Aider、Claude Code、OpenCode、Codex CLI 之間收斂。它們目前都沒有把「這是我剛剛壞掉的指令，幫我修」做成零摩擦的反射動作——你還是得貼進 agent 裡。

本倉庫的 aicapture 怎麼比¶

我們做得好的地方

一開始就建立在 OSC 133 上，所以同樣讓 tmuxai / wut / Ghostty 內建的「跳到 prompt」運作的標記，也會驅動我們的 cpblock/cpout/cpcmd。沒有把使用者鎖在我們的擷取層。
三個明確區分的範圍 (scope)（cpcmd = 只取指令、cpout = 只取輸出、cpblock = 兩者）。Warp 把這個叫「block copy」；wut 只支援合併形式。小範圍能更便宜地迭代。
每個範圍都支援 N-back 回看（cpblock 3、cpout 2 …），所以兩個指令前的錯誤仍能取用。wut / tmuxai 只暴露「最後一個 block」。
修正 vs. 解釋的分流（aifix vs aiexplain）—— 多數對手把這兩件事混在一起，讓你想要可執行替代品時收到一段解釋。對應到 thefuck 使用者既有的心智模型。
Python TUI 用於執行前的審視 (review-before-exec) —— UX 上最接近 aichat 的確認迴圈與 Warp 的 agent preview。
Shell hook 不限定的擷取輸入：擷取到的 block 是文字，能與 llm、sgpt、本地 Ollama 或任何讀 stdin 的工具組合。

對手做得更好、值得借鑑的地方

sgpt / aichat：可內嵌編輯的緩衝區。它們會就地改寫 $BUFFER，讓你能在 Enter 之前編輯 AI 的建議。我們是透過 stdout / TUI 把文字交還；常見情境（「aifix 後按 shift+enter 接受到緩衝區」）若有一個 zle widget，可以省去剪貼簿來回。
atuin：失敗紀錄的持續歷史，而不只是上一個。建立一個 fails 子指令，去 grep 我們指令歷史中 nonzero exit code，能把 aifix 變成批次工具（「修今天所有失敗的 npm install」）。
llm (simonw)：把所有 prompt/response 記到 SQLite + Datasette。我們把完成 (completion) 直接丟掉。在本地保留 {captured_block, fix_suggestion, did_user_accept} 的 SQLite，可以讓我們依自己的紀錄微調 prompt。
wut / tmuxai：單一靜態二進位檔或 pipx install。我們的東西透過 chezmoi 出貨，意思是在還沒跑過 chezmoi apply 的機器上不能用。一份獨立的 aifix bin（Python zipapp 或 uvx-ready 進入點）能讓它可移植到臨時遠端。
Warp agent mode：「把上一個錯誤作為脈絡附上」是一個熱鍵。我們的流程要 cpblock | pbcopy 再貼進 Claude Code。一個 aifix --to-claude-code，能直接開一個預先載入該 block 的 Claude Code session，可以補上這個落差（aiblock TUI 的「Spawn agent」action 是目前最接近的——透過貼上緩衝區，而非直接注入）。

我們刻意不做、也不該開始做的

完整 PTY 代理（Butterfish、Warp）：放棄太多可移植性。
原生終端機重寫：Ghostty + tmux 已涵蓋，沒必要競爭。
從自然語言自動完成指令（ai-shell、sgpt、aichat -e）：超出範圍——那是「寫指令」，我們做的是「修指令」。