# Режим Headless
 
Режим headless позволяет запускать Qwen Code программно из командной строки
и инструментов автоматизации без интерактивного пользовательского интерфейса. Это идеально подходит для
скриптов, автоматизации, CI/CD pipelines и создания инструментов с поддержкой AI.
 
- [Режим Headless](#headless-mode)
  - [Обзор](#overview)
  - [Базовое использование](#basic-usage)
    - [Прямые запросы](#direct-prompts)
    - [Ввод через Stdin](#stdin-input)
    - [Комбинирование с вводом из файла](#combining-with-file-input)
  - [Форматы вывода](#output-formats)
    - [Текстовый вывод (по умолчанию)](#text-output-default)
    - [Вывод в формате JSON](#json-output)
      - [Схема ответа](#response-schema)
      - [Пример использования](#example-usage)
    - [Перенаправление в файл](#file-redirection)
  - [Параметры конфигурации](#configuration-options)
  - [Примеры](#examples)
    - [Code review](#code-review)
    - [Генерация сообщений коммитов](#generate-commit-messages)
    - [Документация API](#api-documentation)
    - [Пакетный анализ кода](#batch-code-analysis)
    - [Code review](#code-review-1)
    - [Анализ логов](#log-analysis)
    - [Генерация release notes](#release-notes-generation)
    - [Отслеживание использования моделей и инструментов](#model-and-tool-usage-tracking)
  - [Ресурсы](#resources)

qwen --prompt "What is machine learning?"

echo "Explain this code" | qwen

cat README.md | qwen --prompt "Summarize this documentation"

qwen -p "What is the capital of France?"

The capital of France is Paris.

{
  "response": "string", // Основной контент, сгенерированный ИИ, отвечающий на ваш запрос
  "stats": {
    // Метрики использования и данные о производительности
    "models": {
      // Статистика использования API и токенов по каждой модели
      "[model-name]": {
        "api": {
          /* количество запросов, ошибок, задержка */
        },
        "tokens": {
          /* количество токенов в запросе, ответе, кэшированных, общее количество */
        }
      }
    },
    "tools": {
      // Статистика выполнения инструментов
      "totalCalls": "number",
      "totalSuccess": "number",
      "totalFail": "number",
      "totalDurationMs": "number",
      "totalDecisions": {
        /* количество accept, reject, modify, auto_accept */
      },
      "byName": {
        /* подробная статистика по каждому инструменту */
      }
    },
    "files": {
      // Статистика изменений в файлах
      "totalLinesAdded": "number",
      "totalLinesRemoved": "number"
    }
  },
  "error": {
    // Присутствует только при возникновении ошибки
    "type": "string", // Тип ошибки (например, "ApiError", "AuthError")
    "message": "string", // Человекочитаемое описание ошибки
    "code": "number" // Опциональный код ошибки
  }
}

qwen -p "What is the capital of France?" --output-format json

{
  "response": "The capital of France is Paris.",
  "stats": {
    "models": {
      "qwen3-coder-plus": {
        "api": {
          "totalRequests": 2,
          "totalErrors": 0,
          "totalLatencyMs": 5053
        },
        "tokens": {
          "prompt": 24939,
          "candidates": 20,
          "total": 25113,
          "cached": 21263,
          "thoughts": 154,
          "tool": 0
        }
      }
    },
    "tools": {
      "totalCalls": 1,
      "totalSuccess": 1,
      "totalFail": 0,
      "totalDurationMs": 1881,
      "totalDecisions": {
        "accept": 0,
        "reject": 0,
        "modify": 0,
        "auto_accept": 1
      },
      "byName": {
        "google_web_search": {
          "count": 1,
          "success": 1,
          "fail": 0,
          "durationMs": 1881,
          "decisions": {
            "accept": 0,
            "reject": 0,
            "modify": 0,
            "auto_accept": 1
          }
        }
      }
    },
    "files": {
      "totalLinesAdded": 0,
      "totalLinesRemoved": 0
    }
  }
}

 
# Сохранить в файл
qwen -p "Explain Docker" > docker-explanation.txt
qwen -p "Explain Docker" --output-format json > docker-explanation.json
 
# Добавить в файл
qwen -p "Add more details" >> docker-explanation.txt
 
# Передать другим инструментам через pipe
qwen -p "What is Kubernetes?" --output-format json | jq '.response'
qwen -p "Explain microservices" | wc -w
qwen -p "List programming languages" | grep -i "python"

cat src/auth.py | qwen -p "Review this authentication code for security issues" > security-review.txt

result=$(git diff --cached | qwen -p "Write a concise commit message for these changes" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response'

result=$(cat api/routes.js | qwen -p "Generate OpenAPI spec for these routes" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response' > openapi.json

for file in src/*.py; do
    echo "Analyzing $file..."
    result=$(cat "$file" | qwen -p "Find potential bugs and suggest improvements" --output-format json)
    echo "$result" | jq -r '.response' > "reports/$(basename "$file").analysis"
    echo "Completed analysis for $(basename "$file")" >> reports/progress.log
done

result=$(git diff origin/main...HEAD | qwen -p "Review these changes for bugs, security issues, and code quality" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response' > pr-review.json

grep "ERROR" /var/log/app.log | tail -20 | qwen -p "Analyze these errors and suggest root cause and fixes" > error-analysis.txt

result=$(git log --oneline v1.0.0..HEAD | qwen -p "Generate release notes from these commits" --output-format json)
response=$(echo "$result" | jq -r '.response')
echo "$response"
echo "$response" >> CHANGELOG.md

result=$(qwen -p "Explain this database schema" --include-directories db --output-format json)
total_tokens=$(echo "$result" | jq -r '.stats.models // {} | to_entries | map(.value.tokens.total) | add // 0')
models_used=$(echo "$result" | jq -r '.stats.models // {} | keys | join(", ") | if . == "" then "none" else . end')
tool_calls=$(echo "$result" | jq -r '.stats.tools.totalCalls // 0')
tools_used=$(echo "$result" | jq -r '.stats.tools.byName // {} | keys | join(", ") | if . == "" then "none" else . end')
echo "$(date): $total_tokens tokens, $tool_calls tool calls ($tools_used) used with models: $models_used" >> usage.log
echo "$result" | jq -r '.response' > schema-docs.md
echo "Recent usage trends:"
tail -5 usage.log