Wave Terminal - 开源AI原生终端 | 跨平台无缝工作流终端工具

概述

重新定义终端体验

现代开发需要不断在终端和浏览器之间切换，Wave 将图形化工具直接带入终端

终端与图形化的完美融合

现代开发工作中，我们不断在终端和浏览器之间切换 —— 查阅文档、预览文件、监控系统、使用AI工具。Wave 将这些图形化工具直接带入终端，让你可以从命令行控制它们，在保持终端工作流的同时访问所需的可视化界面。

拖放式界面，灵活组织终端块、编辑器、Web浏览器和AI助手
内置编辑器，无缝编辑远程文件，支持语法高亮
丰富的远程文件预览系统（Markdown、图片、视频、PDF、CSV、目录）
任意块的全屏切换，快速展开和返回多块视图
一键远程连接，完整的终端和文件系统访问
安全的密钥存储，使用原生系统后端

🍎

macOS

🐧

Linux

🪟

Windows

核心特性

强大的功能特性

Wave Terminal 提供丰富的功能，让终端工作更加高效

📐

灵活布局

拖放式界面，自由组织终端块、编辑器、Web浏览器和AI助手，打造个性化工作空间

📝

内置编辑器

无缝编辑远程文件，支持语法高亮和现代编辑器功能，无需离开终端

👁️

文件预览

丰富的远程文件预览系统，支持Markdown、图片、视频、PDF、CSV和目录

🔲

全屏切换

任意块快速全屏展开查看，然后即时返回多块视图，提升可视性

📦

命令块

隔离和监控单个命令，支持自动关闭选项，让命令管理更清晰

🔌

一键远程

一键建立远程连接，完整的终端和文件系统访问，SSH工作流更便捷

🔐

安全存储

使用原生系统后端安全存储密钥，本地保存API密钥和凭证，跨SSH会话访问

🎨

丰富定制

支持标签主题、终端样式和背景图片等丰富的个性化定制选项

📁

文件管理

使用 wsh file 在本地、远程SSH、Wave文件系统和S3之间无缝复制和同步文件

AI 能力

Wave AI 智能助手

上下文感知的终端AI助手，可访问你的工作空间

免费 Beta 测试中

AI 驱动的终端体验

Wave AI 是你的上下文感知终端助手，能够读取终端输出和回滚历史进行调试和分析，还可以读取、写入和编辑文件。

终端上下文 - 读取终端输出和回滚历史进行调试分析
文件操作 - 读取、写入和编辑文件，支持自动备份和用户确认
CLI集成 - 使用 wsh ai 直接从命令行管道输出或附加文件
小部件截图 - 捕获任意小部件的视觉状态
Web导航 - 控制浏览器小部件
Web搜索 - 原生Web搜索获取最新信息

支持的AI提供商

🤖

OpenAI (GPT-5 / GPT-5-mini) 已支持

🌟

Google Gemini v0.13

🔗

OpenRouter / 自定义端点 v0.13

☁️

Azure OpenAI v0.13

🏠

Ollama / LM Studio / vLLM 本地模型

安装

快速开始

选择适合你的安装方式，几分钟即可开始使用

1 下载 DMG 安装包 (v0.13.1)

选择适合你系统的版本直接下载：

🍎 macOS (Apple Silicon)

M1/M2/M3/M4 芯片

下载 DMG

🍎 macOS (Intel)

Intel 芯片

下载 DMG

命令行下载 (Apple Silicon)

# 下载 DMG
curl -L -o ~/Downloads/Wave.dmg \
  "https://github.com/wavetermdev/waveterm/releases/download/v0.13.1/Wave-darwin-arm64-0.13.1.dmg"

# 挂载并安装
hdiutil attach ~/Downloads/Wave.dmg
cp -R /Volumes/Wave*/Wave.app /Applications/
hdiutil detach /Volumes/Wave*

# 启动
open -a Wave

2 Linux / Windows 下载

                                    下载链接
                                
                                    # Linux (x64)
https://github.com/wavetermdev/waveterm/releases/download/v0.13.1/Wave-linux-x86_64-0.13.1.AppImage

# Linux (arm64)
https://github.com/wavetermdev/waveterm/releases/download/v0.13.1/Wave-linux-arm64-0.13.1.AppImage

# Windows (x64)
https://github.com/wavetermdev/waveterm/releases/download/v0.13.1/Wave-win32-x64-0.13.1.exe

3 启动 Wave Terminal

安装完成后，在应用程序中找到 Wave 并启动，即可开始体验现代化的终端工作流。

1 编辑 AI 配置文件

在 Wave Terminal 中执行以下命令打开配置文件：

Wave Terminal

wsh editconfig waveai.json

配置文件位置：~/.config/waveterm/waveai.json

2 配置自定义 API（中转站/自建服务）

waveai.json 示例

{
  "my-proxy": {
    "display:name": "我的中转站",
    "display:order": 1,
    "ai:apitype": "openai-chat",
    "ai:model": "gpt-4o",
    "ai:endpoint": "https://your-api.com/v1/chat/completions",
    "ai:apitoken": "sk-your-api-key",
    "ai:capabilities": ["tools", "images"]
  }
}

3 设置为默认模式（关键步骤！）

⚠️ 如果不设置默认模式，Wave 会尝试使用官方 API，可能导致 403 地区限制错误

Wave Terminal

# 设置默认使用你的自定义模式
wsh setconfig waveai:defaultmode="my-proxy"

# 隐藏 Wave 云端模式（避免误用官方 API）
wsh setconfig waveai:showcloudmodes=false

4 更多配置示例

本地 Ollama 模型

{
  "ollama-llama": {
    "display:name": "Ollama - Llama 3.2",
    "ai:apitype": "openai-chat",
    "ai:model": "llama3.2",
    "ai:endpoint": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
    "ai:apitoken": "ollama",
    "ai:capabilities": ["tools"]
  }
}

配置字段说明

ai:apitype - API 类型：openai-chat / openai-responses / google-gemini

ai:model - 模型名称，如 gpt-4o、claude-3-5-sonnet 等

ai:endpoint - 完整的 API 端点 URL

ai:apitoken - API 密钥（直接填写）

ai:capabilities - 支持的能力：tools / images / pdfs

1 安装依赖

                                    需要安装
                                

                                    # 需要以下工具:
- Task (任务运行器): https://taskfile.dev/installation/
- Go: https://go.dev/doc/install
- NodeJS 22 LTS: https://nodejs.org/
- Linux 需要: zip, zig
                                

2 克隆并初始化

Bash

git clone https://github.com/wavetermdev/waveterm.git
cd waveterm
task init

3 开发运行

Bash

# 开发服务器 (支持热更新)
task dev

# 独立运行
task start

# 打包发布
task package

1 Wave Terminal 系统要求

                                    系统要求
                                

                                    macOS 11 或更高版本 (arm64, x64)
Windows 10 1809 或更高版本 (x64)
Linux glibc-2.28 或更高版本 (arm64, x64)
  - Debian 10+, RHEL 8+, Ubuntu 20.04+
                                

2 WSH Helper 系统要求

                                    WSH Helper
                                
                                    macOS 11 或更高版本 (arm64, x64)
Windows 10 或更高版本 (arm64, x64)
Linux Kernel 2.6.32+ (x64), 3.1+ (arm64)

CLI