DeepSeek también tiene su propio agente de codificación exclusivo. El nombre es simple y tosco, simplemente se llama DeepSeek-TUI. El autor se autodenomina un entusiasta de DeepSeek y un "hermano de ballenas". Justo ahora, la cantidad de estrellas para este proyecto de repente comenzó a aumentar drásticamente, alcanzando 2.3k, y también apareció en la lista caliente de GitHub.
Esta es una herramienta de programación TUI escrita en lenguaje Rust. Se ejecuta en la terminal como Claude Code, pero está optimizado y adaptado específicamente para DeepSeek.
Para promocionar su trabajo entre los internautas nacionales, el autor Hunter Bown también utilizó especialmente DeepSeek para traducir los tweets promocionales al chino.
Cuando DeepSeek -Después de que TUI se hizo popular en GitHub como deseaba, Hunter publicó una foto y dijo sin rodeos que estos eran los dos días más locos de su vida, y expresó su gratitud al "hermanos ballena" en chino.
“DeepSeek Edition Claude Code"
DeepSeek-TUI es un agente de programación que vive en la terminal. Para entenderlo más simplemente, es la "versión DeepSeek de Claude Code".
Fue iniciado por el desarrollador independiente estadounidense Hunter Bown en enero de este año. Está escrito en lenguaje Rust y es de código abierto bajo licencia MIT. Sin embargo, ha estado tibio hasta el lanzamiento de DeepSeek-V4 y la promoción china de Hunter. Este proyecto comenzó a explotar durante este feriado del Primero de Mayo.
Como leer y escribir archivos, ejecutar Shell, buscar páginas web, administrar Git, programar subagentes, conectarse a servidores MCP... estos Claude It básicamente pueden hacer todo lo que Code puede hacer. hacer, y también admite la instalación de Skills, pero utiliza DeepSeek V4 para ejecutarse detrás de él.
Toda la herramienta, desde la lógica del diseño hasta los detalles funcionales, gira en torno a las características de DeepSeek.
La más directa es la cadena de pensamiento.
DeepSeek-TUI transmite el proceso de razonamiento del modelo directamente al terminal: cómo el modelo analizó el problema, qué camino tomó y si cambió de opinión a mitad de camino, todo es visible en tiempo real.
Luego está el contexto. V4 admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens, que el proyecto utiliza en su totalidad de forma predeterminada. No tiene que preocuparse por las lagunas de memoria al ejecutar tareas complejas de principio a fin.
Cuando el contexto está casi lleno, TUI comprimirá automáticamente el contenido, o se puede activar manualmente/compactar.
La estrategia de compresión tiene en cuenta específicamente el mecanismo de almacenamiento en caché de prefijos de DeepSeek: intente mantener la parte estable anterior para que el caché pueda continuar accediendo.
Esta TUI también tiene un diseño llamado RLM, y la idea es "muy DeepSeek": dado que DeepSeek es lo suficientemente barato como para usarse en grandes cantidades, esta herramienta utiliza directamente esta característica.
En el modo RLM, un modelo principal dirige hasta 16 subtareas Flash V4 para que se ejecuten simultáneamente para el análisis por lotes o el desmontaje de tareas. El precio de salida de Flash es aproximadamente un tercio del de Pro. Al asignarle subtareas que no requieran un razonamiento sólido, el costo general se puede reducir mucho.
El cambio de modelo también se ha manejado especialmente. Además de la API oficial de DeepSeek, también es compatible con NVIDIA NIM, Fireworks y rutas SGLang autohospedadas.
Hay tres modos de funcionamiento:
El plan es una exploración de solo lectura, primero le daré un plan;
Agent es el archivo predeterminado y cada llamada a la herramienta requiere que asienta;
YOLO, como sugiere el nombre, es completamente automático, así que ábrelo si no quieres que te interrumpan. Las sesiones se pueden guardar y restaurar, y el espacio de trabajo tiene una instantánea de Git independiente. Retroceder en rondas no afectará el almacén original, por lo que no entrará en pánico si se vuelca.
Sin embargo, una cosa a tener en cuenta es que si se abren demasiados subagentes, es difícil garantizar la tasa de aciertos de caché.
Debes saber que el precio de un token perdido es 10 veces mayor que el de un acierto. Hay una visualización de costos ronda por ronda en la interfaz del proyecto. Se recomienda prestarle atención si tiene una sesión larga y no se sorprenda cuando termine la factura.
La instalación, Linux, macOS y Windows tienen binarios precompilados, solo npm install -g deepseek-tui se puede realizar con un comando.
Además, el autor también preparó una versión china especial del documento README y una ruta de configuración especial para usuarios domésticos, que admite la duplicación de TUNA Cargo. El paquete de lanzamiento también se puede alojar en Alibaba Cloud OSS o Tencent Cloud COS. El proyecto
se estableció el 19 de enero. Han pasado menos de 4 meses desde que se repitió a v0.8.8 y se lanzaron 37 versiones. El ritmo no es lento.
A juzgar por los registros de actualización, se divide aproximadamente en varias etapas.
La primera versión creó principalmente la llamada a la herramienta esqueleto, la administración de sesiones y las instantáneas básicas de Git. Hacer que el Agente funcione es la primera prioridad. La etapa
v0.7.x comenzó a pulir los detalles, agregando soporte de interfaz multilingüe (v0.7.6), indicaciones TUI, texto de ayuda y barras de estado en chino y otros idiomas comenzaron a localizarse. Este también es un paso para adaptarse a los usuarios domésticos.
v0.8.x es el eje principal de las versiones recientes y se centra en la estabilidad y el pulido de la experiencia.
v0.8.2 corrige específicamente las fugas en el identificador de archivos en sesiones largas Problema de fugas;
v0.8.6/v0.8.7 up Se han agregado varias funciones interactivas, incluida la visualización de pancartas de reintento de cuenta regresiva cuando se informan limitaciones actuales o errores del servidor, búsqueda del historial de entrada y visualización de la cola de mensajes en ejecución;
v0.8.8 ha realizado una ronda de cierre sobre esta base y, al mismo tiempo, se agregaron binarios precompilados de Linux ARM64.
En cuanto al ritmo general, esta ruta de iteración tiene actualizaciones intensivas de funciones, pero cada versión básicamente tiene problemas claros que resolver.
"Músico que ama la ciencia"
De hecho, Hunter siempre ha sido un ávido fanático de DeepSeek. Desde el lanzamiento de V4, ha enviado muchos tweets elogiándolo.
Al mismo tiempo, también le gustan otros modelos chinos y ha participado en el programa de incentivos para creadores de mil millones de tokens de Xiaomi.
El punto de partida de Hunter Bown fue en realidad la música. Una vez aspiró a ser director de banda.
Primero estudió educación musical en la Universidad del Norte de Texas. Después de graduarse, continuó su educación y obtuvo una maestría en educación musical de la Universidad Metodista del Sur.
Después de graduarse con una maestría, Hunter trabajó como director de banda durante tres años como deseaba.
Más tarde, obtuvo un MBA de la Universidad de Texas en Dallas y luego regresó a su anterior alma mater, SMU, y entró en la facultad de derecho con especialización en derecho de patentes.
En cuanto a la codificación, es aún más una elección de "monje intermedio".
Pero esta "mitad de camino" no es un cambio de carrera, es más bien como varias líneas que finalmente se unen.
Cuando estudiaba ciencias de la música vocal, se encontró con un concepto llamado "fundamental faltante": el oído humano puede reconstruir un tono que no existe físicamente a partir de sobretonos.
Más tarde descubrió que esto corresponde directamente a la teoría de la información. No es necesario que des toda la información de forma explícita, el propio sistema la completará.
Esta intuición de la música se convirtió para él en una clave para comprender el sistema de inteligencia artificial.
El año pasado, fundó un estudio llamado Shannon Labs, que se posiciona como "el próximo Bell Labs en la era AGI".
DeepSeek-TUI es solo uno de muchos proyectos de investigación para él. Hay 65 repositorios públicos en su GitHub, incluido el mismo terminal Agent NeMoCode para NVIDIA Nemotron, así como el kit de herramientas del kernel MLX, etc.
Los proyectos de Shannon Labs tienen un alcance más amplio.
Hegelion es un motor de razonamiento dialéctico que camina. Es la lógica circular de "tesis → antítesis → síntesis";
Al eph es un servidor MCP que se centra en contextos de alta capacidad con costo de token cero;
Heliosinger convierte los datos del viento solar en sonido en tiempo real, abarcando desde la infraestructura de inteligencia artificial hasta la acústica espacial.
También construyó tres arquitecturas de software (SCU, Driftlock, Hegelion) y una solución de hardware (Driftlock Coro), en su opinión, estos se ensamblan para construir infraestructura para la era AGI.
puede juntar estas instrucciones y también está relacionada con su historia familiar.
Su bisabuelo, Ralph Bown Sr., fue vicepresidente de investigación en Bell Labs y pionero de la radio. En su tiempo libre le gustaba hacer cilindros de cera caseros e ir al Carnegie Hall a grabar.
Hunter se dio cuenta en la clase de derecho de patentes de que estaba en un viaje Un camino que se cruza con este antepasado -
trae la forma de percepción del músico a investigación técnica para descubrir aquellas "ideas que han sido ignoradas porque los investigadores no tienen esta formación".
Se comparó con su bisabuelo en su sitio web personal: "Él es un científico y ama la música; yo soy músico y amo la ciencia".
Una cosa más
En la lista de colaboradores de DeepSeek-TUI, también podemos ver algunas sombras familiares.
Incluye una serie de modelos de IA como Claude, Gemini y Qwen, y herramientas de programación como Cursor y GitHub Copilot.
Los registros detallados muestran que la mayor parte del código fue enviado directamente por Hunter, y Claude realizó más de 150 confirmaciones. Además, algunos contribuyentes reales enviaron una pequeña cantidad de confirmaciones.
Un programador que se convirtió en monje en el camino, utiliza programación asistida por IA para escribir un marco de programación auxiliar para IA. Este flujo de trabajo también es de circuito cerrado (cabeza de perro manual).
Dirección de GitHub:
https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI