Una forma más inteligente de trabajar en la línea de comandos consiste en transformar el terminal en un asistente que entiende tu intención, propone y ejecuta acciones correctas y además es capaz de consultar tus propias notas antes de actuar. En esta guía rehacemos e integramos la experiencia con ShellGPT, ChromaDB y LangChain para lograr automatización consciente del contexto basada en tu conocimiento personal.
ShellGPT es un acompañante de productividad en la CLI impulsado por modelos de lenguaje avanzados. Genera comandos de shell, fragmentos de código y pequeñas piezas de documentación sin salir del terminal. Funciona en Linux, macOS y Windows y se integra con Bash, Zsh, PowerShell y CMD. Puede operar en modo chat y REPL, generar y ejecutar comandos mediante function calling y adaptarse a roles para tareas específicas. Incluso puedes conectarlo a modelos locales. Lo que hace potente a ShellGPT para automatización y administración es que, con permisos adecuados, puede ejecutar comandos del sistema generados por la IA de manera directa.
Más allá de ejecutar comandos, podemos añadir funciones personalizadas a ShellGPT para ampliar su caja de herramientas. En esta propuesta agregaremos un puente hacia un motor de recuperación que consulta tu base de conocimiento en ChromaDB y devuelve documentos relevantes dentro de la misma sesión de la CLI, habilitando respuestas y acciones informadas por tus notas.
Desbloqueando el contexto con ShellGPT y ChromaDB: al conceder acceso a tus notas y documentos a través de una base vectorial local, el asistente deja de depender solo de conocimiento genérico y empieza a razonar con tu información. Beneficios principales: búsqueda semántica con lenguaje natural sobre tus apuntes, sugerencias de comandos y código basadas en tu contenido, recuerdo conversacional de lo que documentaste, apoyo en aprendizaje y debugging aprovechando tu propio material, y privacidad al residir los datos en tu máquina.
Guía de configuración resumida. Paso 1: inicializa ChromaDB y guarda tus notas como embeddings. Crea una colección, define un directorio de persistencia y carga tus documentos tokenizados para permitir recuperación semántica. Paso 2: instala ShellGPT y activa el uso de function calling; verifica que el entorno disponga de las variables y permisos necesarios. Paso 3: instala paquetes clave para el driver de recuperación con LangChain usando los comandos pip install langchain, pip install langchain-chroma y pip install langchain-openai. Crea un script de consulta que abra la colección de ChromaDB, configure el retriever para devolver cinco documentos por pregunta y muestre las coincidencias con metadatos y contenido relevante. Puedes probarlo ejecutando python query.py seguido de una pregunta basada en tus documentos. Paso 4: crea una función personalizada para ShellGPT que reciba la pregunta en lenguaje natural, ejecute el script de consulta y devuelva los documentos recuperados para que el LLM genere una respuesta precisa con ese contexto.
Cómo funciona el flujo completo: ShellGPT recibe tu consulta en modo chat o REPL, llama a la función personalizada que invoca el script de recuperación, ChromaDB devuelve los documentos con mayor similitud y el modelo genera una respuesta fundamentada en tus notas. Así conviertes el terminal en un asistente consciente del contexto capaz de actuar, no solo responder.
Demostración de RAG con ShellGPT. Ejemplo de consulta: Cómo usar Python para crear un escáner de puertos desde mis notas. El sistema recupera cinco documentos relevantes, como tus apuntes de pentesting o networking, y el modelo redacta una guía paso a paso adaptada a tu estilo y a tus herramientas. Antes de RAG la respuesta es genérica, puede ignorar métodos o preferencias personales y no recuerda experimentos previos. Con RAG la respuesta se ancla en tu material, replica tus flujos de trabajo documentados y recupera exactamente lo que ya hiciste.
Consejo práctico: en modo chat o REPL puedes pedir que el asistente genere un archivo con el script propuesto, lo guarde en una carpeta concreta y lo ejecute con parámetros personalizados, manteniendo siempre control humano sobre cada comando. Nota de seguridad: revisa cuidadosamente los comandos sugeridos antes de ejecutarlos, evita privilegios elevados salvo que sea imprescindible y aísla operaciones de riesgo en entornos de prueba o máquinas virtuales.
En Q2BSTUDIO impulsamos esta visión para organizaciones que buscan aplicaciones a medida y software a medida con inteligencia artificial aplicada a la operación diaria. Nuestro equipo integra automatización de procesos, agentes IA, servicios cloud AWS y Azure, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio con Power BI para acelerar la toma de decisiones, reforzar la seguridad y escalar con eficiencia. Si deseas llevar estas prácticas a tu CLI y a tus sistemas, descubre cómo nuestra unidad de IA para empresas puede ayudarte en soluciones de inteligencia artificial y explora opciones de orquestación y bots operativos en automatización de procesos.
Aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi no son etiquetas vacías sino capacidades concretas que conectamos con tu día a día. Desde la línea de comandos hasta tus pipelines de datos y tus paneles analíticos, alineamos la tecnología con los objetivos del negocio para reducir fricción, elevar la productividad y proteger tus activos.
¿Listo para supercargar tu terminal con un asistente consciente del contexto que ejecuta tareas reales sobre tu entorno y tus datos Sube un peldaño en eficiencia con ShellGPT, ChromaDB y LangChain y convierte tu CLI en el centro de una automatización segura, auditable y hecha a tu medida junto a Q2BSTUDIO.