AI助力终端管理:用快马自动生成XShell替代方案

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个基于Web的SSH终端管理工具,要求:1. 实现类似XShell的界面布局,左侧会话树形目录,右侧终端窗口 2. 支持SSH2协议连接远程服务器 3. 具备智能命令补全功能,能学习用户常用命令 4. 支持会话保存和快速重连 5. 提供基础的文件传输功能 6. 确保所有通信加密 7. 响应式设计适配不同设备 使用React前端+Node.js后端实现,输出完整项目代码。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近工作中频繁需要连接多台服务器进行维护,每次打开多个XShell窗口切换实在麻烦。正好了解到InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能,尝试用它自动生成一个基于Web的SSH终端管理工具,分享下实现过程和使用体验。

项目设计思路

  1. 界面布局还原:需要实现类似XShell的经典左右分栏,左侧是带分组功能的会话管理器,右侧是终端操作区。通过React的组件化开发,将界面拆分为可复用的会话树、终端窗口、状态栏等模块。
  2. 核心功能实现
  3. 使用Node.js建立SSH2协议代理服务,前端通过WebSocket与后端通信
  4. 采用xterm.js实现浏览器端的终端模拟
  5. 命令补全功能基于用户历史记录构建前缀树自动推荐
  6. 安全加固:所有传输数据通过AES加密,会话信息本地加密存储

开发过程记录

  1. AI辅助生成基础框架
  2. 在快马平台输入项目需求描述后,AI自动生成了React+Node的项目骨架
  3. 特别方便的是直接配置好了WebSocket连接和xterm.js集成
  4. 会话管理开发
  5. 实现递归渲染的树形组件支持文件夹嵌套
  6. 使用IndexedDB存储会话配置,支持拖拽排序和快速搜索
  7. 终端功能增强
  8. 通过分析历史命令实现智能提示(输入"git "自动提示常用git子命令)
  9. 添加ZModem协议支持实现文件拖拽上传下载

关键技术点

  1. SSH连接池管理:后端维护活跃连接池避免重复认证,30分钟无操作自动释放
  2. 响应式适配:使用CSS Grid布局,在移动端会切换为上下分栏模式
  3. 性能优化
  4. 终端滚动采用canvas虚拟渲染
  5. 高频数据通信使用二进制协议压缩传输

实际应用效果

部署到测试环境后,团队同事反馈: - 比原生终端更方便的多会话管理 - 历史命令补全平均减少40%的重复输入 - 网页版随时随地访问的特性特别适合应急维护

示例图片

整个项目从构思到上线只用了3天,其中AI生成的初始代码节省了大量基础工作。最惊喜的是InsCode(快马)平台的一键部署功能,不需要自己配置Nginx和SSL证书,测试地址直接就能分享给同事试用。对于需要快速验证想法的开发者来说,这种开箱即用的体验确实很高效。

后续计划加入协同终端功能,让多人同时查看同一个SSH会话,这在团队调试时会很实用。如果有类似需求的开发者,推荐试试用AI辅助开发,真的能省去很多重复劳动。

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个基于Web的SSH终端管理工具,要求:1. 实现类似XShell的界面布局,左侧会话树形目录,右侧终端窗口 2. 支持SSH2协议连接远程服务器 3. 具备智能命令补全功能,能学习用户常用命令 4. 支持会话保存和快速重连 5. 提供基础的文件传输功能 6. 确保所有通信加密 7. 响应式设计适配不同设备 使用React前端+Node.js后端实现,输出完整项目代码。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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