> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.devin.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Command

> 使用 Devin Desktop Command（Cmd/Ctrl+I）通过自然语言直接生成和编辑内联代码。无需高级积分。

**Command** 可根据自然语言输入，直接在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。

<Tip>Command 不会消耗任何高级模型积分。</Tip>

要调用 Command，请在 Mac 上按 `⌘+I`，或在 Windows/Linux 上按 `Ctrl+I`。

你可以输入自然语言提示，并点击 Submit 按钮 (或按 `⌘+⏎`/`Ctrl+⏎`) 将指令发送给 AI。

如果你在调用 Command 之前高亮了一段代码，AI 就会编辑高亮行所覆盖的选中内容。
否则，它会在光标所在位置生成代码。

<Frame style={{ border: 'none', background: 'none' }}>
  <img src="https://mintcdn.com/cognitionai/hxeMffzXgF_RWx-U/desktop/assets/windsurf-command.png?fit=max&auto=format&n=hxeMffzXgF_RWx-U&q=85&s=30c1bc2ebeb2f24e017f2ba836784e37" width="1786" height="1018" data-path="desktop/assets/windsurf-command.png" />
</Frame>

你可以点击生成的 diff 上方对应的代码操作项，或使用相应的快捷键 (`Cmd/Ctrl+Enter`/`Cmd/Ctrl+Delete`) ，来接受、拒绝或继续跟进该生成结果

<div id="models">
  # 模型
</div>

Command 自带一组专为编辑当前文件而优化的模型。

<Frame>
  <video autoPlay muted loop playsInline src="https://mintcdn.com/cognitionai/hxeMffzXgF_RWx-U/desktop/assets/windsurf-command-models.mp4?fit=max&auto=format&n=hxeMffzXgF_RWx-U&q=85&s=668d5102ba41347c5282ca20a3cf2243" data-path="desktop/assets/windsurf-command-models.mp4" />
</Frame>

<Tip> Devin Desktop Fast 是目前最快、最准确的可用模型。</Tip>

<div id="terminal-command">
  # 终端命令
</div>

你可以在终端中使用 Command (`Cmd/Ctrl+I`) ，通过自然语言提示生成正确的 CLI 命令语法。

<Frame style={{ border: 'none', background: 'none' }}>
  <img src="https://mintcdn.com/cognitionai/hxeMffzXgF_RWx-U/desktop/assets/windsurf-terminal-command.png?fit=max&auto=format&n=hxeMffzXgF_RWx-U&q=85&s=3e67784716df176170b2bccf1e002839" width="980" height="164" data-path="desktop/assets/windsurf-terminal-command.png" />
</Frame>

<div id="best-practices">
  # 最佳实践
</div>

Command 非常适合处理文件级、可用自然语言指令描述的行内修改。
以下是一些需要注意的要点：

* 驱动 Command 的模型比驱动自动补全的模型更大。
  它速度较慢，但能力更强，并且经过专门训练，尤其擅长遵循指令。

  * 如果你在调用 Command 之前选中一块代码，它会编辑所选内容。否则，它会纯粹生成内容。

  * 要高效使用 Command，往往也需要一些技巧。像“修复这个”或“重构”这样简单的提示通常就能奏效，
    这得益于 Devin Desktop 的上下文感知能力。
    而像“编写一个函数，接收两个 `Diffable` 类型的输入，并实现 Myers diff 算法”这样更具体的提示，
    如果包含明确目标以及对相关上下文的引用，可能会进一步帮助模型。
