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[English](README.md)
# Qwen2.5-0.5B-Interpreter
## 模型概述
**Qwen2.5-0.5B-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。
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## 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.
**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.
```
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。
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## 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。
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## 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。
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## 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 |