一键管理AI开发工具：jt-code-cli详解。

jt-code-cli 是一款基于 Bash 的命令行工具，旨在通过统一接口管理多款 AI 开发工具（如 TensorFlow、PyTorch、Jupyter 等）。其核心功能包括环境配置、依赖管理、自动化脚本执行等，适合需要频繁切换工具链的开发者。

模块化设计：通过 Bash 函数封装不同工具的调用逻辑，例如 jt_tensorflow 和 jt_pytorch 分别对应不同框架的启动命令。
环境隔离：利用 virtualenv 或 conda 为每个工具创建独立环境，避免依赖冲突。
配置中心化：所有工具的路径和参数存储在 ~/.jtcode/config 中，支持动态加载。

# 下载仓库  
git clone https://github.com/example/jt-code-cli.git  
cd jt-code-cli  

# 安装依赖  
bash install.sh  

# 编辑配置文件  
vim ~/.jtcode/config

配置示例：

[tensorflow]  
path=/opt/tensorflow  
env=venv_tf  

[pytorch]  
path=/opt/pytorch  
env=venv_pt

jt-code-cli jupyter --port 8888 --notebook-dir ~/projects

内部实现逻辑：

function jt_jupyter() {  
    source activate $(config_get jupyter env)  
    jupyter notebook $@  
}

jt-code-cli tensorflow --script train.py --data-path ./data

对应函数：

function jt_tensorflow() {  
    local script=$(get_arg "--