AI赋能的容器管理智能工作流
针对Docker管理的复杂命令场景，本方案提供以下优化路径：
- natural language interaction：直接输入”show my Docker networks”等语义化指令，自动转换为`docker network ls`等实际命令
- Visualization of results：网络/容器列表以分页表格呈现，支持关键词筛选和结果导出
- 命令片段复用：历史命令输出保存为代码片段，可快速插入到自动化脚本中
- safety protection：涉及容器删除等危险操作时自动触发二次确认
使用案例显示，维护10个以上微服务的开发者平均可节省每天2小时的容器管理时间。
This answer comes from the articleTabby VSCode Agent: AI-powered terminal control plugin for VS CodeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在Docker环境管理中如何应用Tabby VSCode Agent优化操作流程？
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