Qwen Code CLI

Qwen Code CLI เป็นผู้ช่วย AI ที่พัฒนาโดย Alibaba Cloud ให้ทำงานแบบ command-line interface ช่วยให้ développement process รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

รันใน Terminal ได้ทันที

ไม่ต้องเปิด IDE หรือ Web Interface ทุกอย่างทำงานผ่าน Terminal command line เหมาะสำหรับ DevOps, Sysadmin และ Developer ที่ชอบงานด้วย CLI

เชื่อมต่อ AI Models ได้หลายแบบ

รองรับทั้ง API เฉพาะจาก Alibaba Cloud และ Local AI ผ่าน Ollama คุณสามารถเลือกใช้โมเดลที่ต้องการได้ตามความเหมาะสม

ข้อดีของ Qwen Code CLI

Local AI Support

ใช้ Ollama เพื่อรัน AI models บนเครื่องของคุณโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปภายนอก

Custom Agents

สร้าง agent ที่ปรับแต่งเองได้สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, Data Analysis

MCP Servers Integration

เชื่อมต่อกับ MCP (Model Context Protocol) servers เพื่อเข้าถึงข้อมูลภายนอก

Cross-Platform

ทำงานได้บน Linux, macOS และ Windows (ผ่าน WSL)

ติดตั้ง Qwen Code CLI

ติดตั้งผ่าน npm หรือ yarn ง่ายๆ พร้อมใช้งานในไม่กี่นาที

สิ่งที่ต้องเตรียมพร้อม

1

Node.js (v18+)

แนะนำให้ใช้ Node.js version 18 ขึ้นไป หรือใช้ fnm/nvm ในการจัดการเวอร์ชัน

2

Git

สำหรับเวอร์ชันควบคุมและ cloning repositories

3

Terminal

Terminal ที่ใช้งานได้ (Terminal, iTerm2, Alacritty ฯลฯ)

ติดตั้งด้วย npm

วิธีติดตั้งที่ง่ายและเร็วที่สุด

เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้:

                                Terminal
                                npm install -g @qwen/qwen-code
                            
                                    ➜
                                    npm install -g @qwen/qwen-code
                                
                                    added 147 packages, and audited 148 packages in 12s

                                    147 packages are looking for funding

                                    run `npm fund` for details

ตรวจสอบการติดตั้ง:

                                    Terminal - Check Version
                                
                                        ➜
                                        qwen-code --version
                                    
qwen-code version: 1.0.0

ติดตั้งด้วย Yarn

สำหรับผู้ที่ใช้ Yarn เป็น package manager

ใช้คำสั่ง yarn add หรือ yarn global add:

                                Terminal - Yarn Global
                            
                                    ➜
                                    yarn global add @qwen/qwen-code
                                
                                    [1/4] Resolving packages...

                                    [2/4] Fetching packages...

                                    [3/4] Linking dependencies...

                                    [4/4] Building fresh packages...

                                    success Installed @qwen/qwen-code@1.0.0 with binaries:
                                      - qwen-code

                                Terminal - Check Version
                            
                                    ➜
                                    qwen-code --version
                                
qwen-code version: 1.0.0

เริ่มใช้งานครั้งแรก

หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ให้รันคำสั่งนี้เพื่อเริ่มต้นใช้งาน:

                        Terminal - First Run
                    
                            ➜
                            qwen-code
                        
                            Welcome to Qwen Code CLI v1.0.0

                            I'm ready to help you with your coding tasks!

                            Type /help to see available commands.

                            ➜ Ready! How can I help you today?

หมายเหตุ: เข้าสู่โหมด Interactive Mode - คุณสามารถพิมพ์คำถามหรือคำสั่งได้ทันที

ผสานรวมกับ Ollama

Ollama คือเครื่องมือที่ช่วยรัน Local AI Models ได้ง่ายในเครื่องของคุณ การผสานรวม Qwen Code กับ Ollama ทำให้คุณใช้ AI ได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลภายนอก

ติดตั้ง Ollama

macOS (ด้วย Homebrew):

                                    ➜
                                    brew install ollama
                                
                                    ➜ Successfully installed ollama!

Linux (Ubuntu/Debian):

                                    ➜
                                    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
                                

เริ่มต้นใช้งาน Ollama:

                                    ➜
                                    ollama run llama3
                                
pulling manifest...

                                successfully pulled llama3:latest

เชื่อมต่อกับ Qwen Code

ตั้งค่า API Key ให้กับ Qwen Code ใช้ Base URL ของ Ollama:

                                Terminal - Configure Ollama
                            
                                    ➜
                                    qwen-code config set api-key ollama
                                
                                    API key saved successfully!

ตั้งค่า Base URL (ถ้าใช้ Ollama บน localhost):

                                    ➜
                                    qwen-code config set base-url http://localhost:11434/v1
                                
Base URL configured!

ค่าเริ่มต้น:

api-key: ollama - ใช้ Ollama API
base-url: http://localhost:11434/v1 - ค่า default ของ Ollama

ดาวน์โหลด AI Models สำหรับ Ollama

Ollama รองรับโมเดล AI หลายแบบ ลองดูตัวอย่างโมเดลยอดนิยมและคำสั่งในการดาวน์โหลด:

Meta Llama 3

โมเดล open-source ที่ทรงพลังจาก Meta

➜ ollama run llama3

CodeLlama

ถูกออกแบบมา specifically สำหรับการเขียนโค้ด

➜ ollama run codellama

Mistral

โมเดลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูง

➜ ollama run mistral

ตัวอย่างการใช้งาน Qwen Code กับ Ollama

                                    ➜
                                    qwen-code
                                
Qwen: สวัสดีครับ! ผมคือ Qwen Code CLI ที่เชื่อมต่อกับ Ollama แล้ว

                                    คุณต้องการให้ผมช่วยอะไรครับ?

➜เขียน Python ฟังก์ชันสำหรับ prime number check

Qwen: ครับ! นี่คือโค้ด Python สำหรับตรวจสอบว่าเป็นจำนวนเฉพาะหรือไม่:
                                    
                                        def is_prime(n):

                                          if n < 2:

                                            return False

                                          for i in range(2, int(n**0.5) + 1):

                                            if n % i == 0:

                                              return False

                                          return True

                                        # ตัวอย่างการใช้งาน

                                        for num in range(1, 20):

                                          if is_prime(num):

                                            print(f"{num} is prime")

สร้าง Custom Agents

Custom Agents ช่วยให้คุณสร้างผู้ช่วย AI ที่ปรับแต่งเองได้สำหรับงานเฉพาะทาง สร้าง agent สำหรับ DevOps, Data Analysis หรืองานเฉพาะทางอื่นๆ

Custom Agents คืออะไร?

Custom Agents คือ AI assistant ที่คุณกำหนดค่าเองได้ คุณสามารถตั้งค่า:

System Prompt - กำหนดบทบาทและวิธีการตอบของ agent
Memory - ตั้งค่าจดจำประวัติการสนทนา
Tools - เพิ่มเครื่องมือที่ agent ใช้ได้
Example Conversations - ตัวอย่างบทสนทนาเพื่อให้ agent เข้าใจบริบท

ตัวอย่าง Custom Agent

DevOps Agent

System Prompt: "คุณคือ DevOps Expert ที่เชี่ยวชาญ Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines"

Data Analysis Agent

System Prompt: "คุณคือ Data Scientist ที่เชี่ยวชาญ Python, pandas, visualization"

Security Agent

System Prompt: "คุณคือ Cybersecurity Expert ที่เชี่ยวชาญ penetration testing, vulnerability assessment"

สร้าง Custom Agent

Qwen Code CLI รองรับการโหลด custom agents ผ่านไฟล์ JSON หรือ environment variables

สร้างไฟล์ Agent Configuration

สร้างไฟล์ agents.json ที่ ~/.qwen/:

                                    ~/.qwen/agents.json
                                
{

  "agents": [

    {

      "name": "devops",

      "description": "DevOps Expert",

      "system_prompt": "You are a DevOps expert who specializes in Docker, Kubernetes, and CI/CD pipelines. Always provide practical examples and command-line instructions.",

      "model": "llama3",

      "temperature": 0.7

    },

    {

      "name": "data",

      "description": "Data Analysis Expert",

      "system_prompt": "You are a data scientist expert in Python, pandas, NumPy, and visualization libraries.",

      "model": "codellama",

      "temperature": 0.5

    }

  ]

}

เรียกใช้ Custom Agent

เรียกใช้ agent ที่สร้างไว้ผ่าน command line:

                                        ➜
                                        qwen-code --agent devops
                                    
                                        Loaded agent: devops

                                        Qwen (devops): สวัสดีครับ! ผมคือ DevOps Expert

                                        คุณต้องการให้ผมช่วยสร้าง Dockerfile หรือ Kubernetes manifest หรือเปล่าครับ?

                                        ➜
                                        qwen-code --agent data "วิเคราะห์ข้อมูลนี้"
                                    
                                        Loaded agent: data

                                        Qwen (data): ได้ครับ! โปรดส่งข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์

Inside Interactive Mode:

➜ /agent devops

Use Environment Variables

คุณยังสามารถตั้งค่า agent ผ่าน environment variables ได้:

                            Terminal - Set Env Vars
                        
# เพิ่มใน ~/.bashrc, ~/.zshrc หรือ ~/.profile

export QWEN_DEFAULT_AGENT="devops"

export QWEN_AGENTS_PATH="~/.qwen/agents.json"

export QWEN_AGENT_MODEL="llama3"

Benefits:

ไม่ต้องระบุ --agent ทุกครั้ง
Agent เปลี่ยนแปลงได้ง่ายผ่าน env vars
เหมาะสำหรับ shell aliases

MCP Servers Integration

Model Context Protocol (MCP) ช่วยให้ Qwen Code เข้าถึงข้อมูลภายนอก เช่น ไฟล์ในเครื่อง, API endpoints, databases และอื่นๆ

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร?

MCP คือ protocole ที่ช่วยให้ AI models เข้าถึง context ต่างๆ ได้:

File System Access - อ่านและเขียนไฟล์ในเครื่อง
Git Operations - ดู git history, branches, ฯลฯ
Web Search - ค้นหาข้อมูลจากเว็บ
Database Queries - เชื่อมต่อฐานข้อมูล

ตัวอย่าง MCP Servers

filesystem

ให้ AI เข้าถึงไฟล์และโฟลเดอร์ในเครื่องคุณ

git

ดู git log, branches, diffs และอื่นๆ

memory

จัดการหน่วยความจำcontext สำหรับการสนทนา

arxiv

ค้นหา scientific papers จาก ArXiv

ตั้งค่า MCP Servers

สร้างไฟล์ mcp.json ที่ ~/.qwen/ เพื่อกำหนด MCP servers:

                            ~/.qwen/mcp.json
                        
{

  "servers": {

    "filesystem": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/directory"]

    },

    "git": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-git"],

      "env": {"GIT_DIR": "/path/to/repo/.git"}

    },

    "memory": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]

    },

    "fetch": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch"]

    }

  }

}

Install Dependencies:

                                    ➜
                                    npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem @modelcontextprotocol/server-git @modelcontextprotocol/server-memory @modelcontextprotocol/server-fetch
                                

Environment Variables (Alternative):

# .bashrc, .zshrc

export MCP_FILESYSTEM_PATHS="/home/user/work,/home/user/projects"

export MCP_GIT_ENABLED="true"

export MCP_MEMORY_ENABLED="true"

Security Warning:

คำเตือน! อย่าระบุ root directory (/) ใน filesystem paths เพราะอาจเปิดช่องโหว่ด้าน security เฉพาะให้สิทธิ์เข้าถึงโฟลเดอร์ที่จำเป็นเท่านั้น

ใช้งาน MCP Servers

หลังจากตั้งค่า MCP servers แล้ว Qwen Code จะใช้งานอัตโนมัติ:

                                ➜
                                qwen-code
                            
                                Qwen: เติมภาษา Python นี้ให้สมบูรณ์

                                import pandas as pd

                                df = pd.DataFrame(...)

                                Qwen: ไม่เห็นไฟล์ในโฟลเดอร์ของคุณครับ ผมสามารถใช้ filesystem MCP server เพื่ออ่านไฟล์ได้

                                [filesystem MCP server loaded]

                                Qwen: ตกลงครับ! ผมจะอ่านไฟล์จากโฟลเดอร์ของคุณ...

MCP Server Commands:

/mcp list

แสดง list of MCP servers

/mcp reload

รีโหลด MCP configuration

Commands และ Usage

Qwen Code CLI มี command ต่างๆ ที่ช่วยให้การใช้งานสะดวกและมีประสิทธิภาพ ดูที่นี่สำหรับ command ยอดนิยม

Command พื้นฐาน

การใช้งานพื้นฐาน

➜qwen-codeเริ่ม interactive mode

➜qwen-code "ช่วยเขียน Python script สำหรับ file upload"เรียก Qwen Code ด้วยคำสั่งโดยตรง

➜qwen-code --agent devopsเริ่มด้วย custom agent

Command ภายใน Interactive Mode

/help

แสดง list of commands

/clear

ล้างประวัติการสนทนา

/edit filename.txt

เปิดไฟล์เพื่อ edit (new feature)

Tips และ Tricks

เคล็ดลับและเทคนิคการใช้งาน Qwen Code CLI ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

Use Shell Aliases

สร้าง alias เพื่อลดการพิมพ์:

alias qw='qwen-code'

Specify Programming Language

แจ้งภาษาที่ต้องการให้ชัดเจน:

//js //ts //py //go

Power User Tips

Integration แบบไม่เข้า Interactive Mode:

คุณยังสามารถใช้ Qwen Code ร่วมกับคำสั่ง shell อื่นๆ ได้ เช่น:

ls -la | qwen-code "อธิบายไฟล์เหล่านี้"

Quick Scripts:

สร้าง script เล็กๆ เพื่อ task ซ้ำๆ:

#!/bin/bash

# ai-help.sh - Helper for quick AI queries

qwen-code --agent devops "$@"