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編輯|澤南
感謝鯨魚兄弟開源。
DeepSeek V4 才推出一個星期,DeepSeek 版的 Claude Code 就登頂了 GitHub 熱榜。大家缺的就是這么一個工具。
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目前已經有了超過 8700 的 Star 量,數字還在以肉眼可見的速度增長。
這還只是個開始。
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DeepSeek TUI 是一個完全運行在本地終端里的 AI 編程智能體,由自稱「鯨魚兄弟」的 Hunter Bown 用 Rust 語言開發。它專門為 DeepSeek(尤其是最新發布的 DeepSeek V4 大模型)打造,能提供終端原生、長上下文、推理過程可視化的使用體驗與效果。
它用開放工具鏈和極低的成本,打響了替代主流高價 AI 編碼助手的第一槍。
- GitHub 鏈接:https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI/tree/main
基于 DeepSeek TUI,開發人員能夠直接從終端與 DeepSeek 模型進行聊天、編輯文件、運行 shell 命令、管理任務,甚至協調代碼庫中的子智能體。所有這些都具有可配置的審批門控,使其功能與更成熟的商業工具相媲美。
簡單來說就是可以用 DeepSeek 的那一套完全代替 Claude Code。
把 DeepSeek 的「腦回路」搬進終端
這款工具與普通封裝工具的不同之處在于它與 DeepSeek 的推理功能深度集成。當開發者發出復雜命令時,該工具會進入「思考模式」來分析代碼庫。
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在你使用 DeepSeek TUI 的過程中,DeepSeek 標志性的思維鏈會實時流式輸出到終端,你能實時看到模型是怎么分析代碼問題的、走了哪條解決路徑、甚至中途是否自我糾錯或改變主意。整個「腦回路」對開發者完全透明。
針對 DeepSeek V4 帶來的100 萬 Token 超大上下文窗口,DeepSeek TUI 默認用滿,還有上下文壓縮機制,讓你在跑復雜項目或者重構整個代碼庫時,不用擔心 AI 中途出現「記憶斷檔」。
此外,DeepSeek TUI 還有一個 RLM(Recursive Language Model)模式,這種并行任務處理機制利用 DeepSeek 便宜的特性搞并發調度,能同時驅動最多 16 個 V4 Flash 子任務跑批量分析,能實現高效率、低成本的復雜編程任務處理。
由于 Flash 模型的輸出價格僅為 Pro 模型的約三分之一。RLM 模式將大部分扇形子任務交給 Flash 處理,能顯著降低整體項目的 API 費用。
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DeepSeek TUI 的操作模式分三檔:
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- 分別是只讀的 Plan 模式,用于輸出任務拆解計劃,梳理修改思路。
- 默認的 Agent 模式,擁有完整的工具鏈權限,但每當它準備執行關鍵操作時需要你手動確認。
- 全自動的 YOLO 模式,所有的手動審批彈窗都會被關閉。AI 擁有完全的自主決策權和執行權。
目前在終端原生編碼智能體上,雖然像 Claude Code 這樣的專有系統已幾乎成為標準,但它們通常需要付費 API 訪問權限,并且運行在封閉的生態系統中。DeepSeek-TUI 則打破了這種局面,它依托 DeepSeek 的低成本模型堆棧,以極低的成本提供類似的工作流程。
作者半路出家,用魔法打敗魔法
說到這個項目的開發者 —— 這個基于開源的 DeepSeek 打造的開源工具 DeepSeek TUI,是一個美國極客打造的。
隨著該項目的走紅,5 月 3 日,Hunter Bown 已經在感謝鯨魚兄弟了:「這是我人生中最瘋狂的兩天。」
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一月份做出來的項目,到五一隨著 DeepSeek V4 的發布熱度直接來了個直角上升。
更有趣的是,Hunter Bown 是個「半路出家」的程序員。他在學校學習的是樂隊指揮、法學,現在是南衛理公會大學(SMU)專利法專業的二年級學生。他自建了名為 Shannon Labs 的工作室,定位是 AGI 時代的下一個貝爾實驗室。
不過人家說了,以前學的也沒白學,指揮樂隊和管理開源項目是相通的。
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他打造 DeepSeek TUI 使用的是 AI 輔助編程,「工作流完美閉環」的過程,這可以說已是 AI 自我迭代的雛形了。
既然 DeepSeek 來自中國,Hunter Bown 正在積極尋求與國內開發者交流,他已答應大家,一定好好學中文。
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不過就算沒學好問題也不大,實在不行,現在有 DeepSeek 翻譯。
參考內容:
https://shannonlabs.dev/
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