diff --git a/netrans_cli/example.py b/netrans_cli/example.py
new file mode 100755
index 0000000..822bfdd
--- /dev/null
+++ b/netrans_cli/example.py
@@ -0,0 +1,60 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+import argparse
+from netrans import Netrans
+
+def main():
+    # 创建参数解析器
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='神经网络模型转换工具',
+        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter  # 自动显示默认值
+    )
+    
+    # 必填位置参数
+    parser.add_argument(
+        'model_path', 
+        type=str,
+        help='输入模型路径（必须参数）'
+    )
+    
+    # 可选参数组
+    quant_group = parser.add_argument_group('量化参数')
+    quant_group.add_argument(
+        '-q', '--quantize_type',
+        type=str,
+        choices=['uint8', 'int8', 'int16', 'float'],
+        default='uint8',
+        metavar='TYPE',
+        help='量化类型（可选值：%(choices)s）'
+    )
+    quant_group.add_argument(
+        '-m', '--mean',
+        type=int,
+        default=0,
+        help='归一化均值（默认：%(default)s）'
+    )
+    quant_group.add_argument(
+        '-s', '--scale',
+        type=float,
+        default=1.0,
+        help='量化缩放系数（默认：%(default)s）'
+    )
+    
+    # 解析参数
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 执行模型转换
+    try:
+        model = Netrans(model_path=args.model_path)
+        model.model2nbg(
+            quantize_type=args.quantize_type,
+            mean=args.mean,
+            scale=args.scale
+        )
+        print(f"模型 {args.model_path} 转换成功")
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"错误：模型文件 {args.model_path} 不存在")
+        exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/netrans_cli/export.sh b/netrans_cli/export.sh
index 4659a29..f40e6f2 100755
--- a/netrans_cli/export.sh
+++ b/netrans_cli/export.sh
@@ -82,7 +82,6 @@ function export_network()
             --viv-sdk ${NETRANS_PATH}/pnna_sdk \
             --output-path ${generate_path}/${NAME}_${quantization_type}"   
     fi  
-    echo $cmd
     if [${VERIFY}='TRUE']; then
         echo $cmd
     fi