DeepSeek também possui seu próprio agente de codificação exclusivo. O nome é simples e grosseiro, chamado apenas de DeepSeek-TUI. O autor se autodenomina um entusiasta do DeepSeek que é um “irmão das baleias”. Agora mesmo, o número de estrelas para este projeto começou a aumentar repentinamente, atingindo 2,3 mil, e também apareceu na lista de favoritos do GitHub.
Esta é uma ferramenta de programação TUI escrita em linguagem Rust. Ele roda no terminal como Claude Code, mas é otimizado e adaptado especificamente para DeepSeek.
Para promover seu trabalho para internautas nacionais, o autor Hunter Bown também usou o DeepSeek especialmente para traduzir os tweets promocionais para o chinês.
Quando DeepSeek -Depois que TUI se tornou popular no GitHub como desejava, Hunter postou uma foto e disse sem rodeios que estes foram os dois dias mais loucos de sua vida, e expressou sua gratidão aos "irmãos baleias" em chinês.
“DeepSeek Edition Claude Code"
DeepSeek-TUI é um agente de programação que vive no terminal. Para entender de forma mais simples, é a “versão DeepSeek do Claude Code”.
Foi iniciado pelo desenvolvedor independente americano Hunter Bown em janeiro deste ano. Ele foi escrito na linguagem Rust e é de código aberto sob a licença do MIT. No entanto, estava morno até o lançamento do DeepSeek-V4 e da promoção chinesa da Hunter. Este projeto começou a explodir durante o feriado do Primeiro de Maio.
Como ler e gravar arquivos, executar Shell, pesquisar páginas da web, gerenciar Git, agendar subagentes, conectar-se a servidores MCP ... esses Claude Ele pode basicamente fazer tudo o que o código pode fazer e também suporta a instalação de habilidades, mas usa DeepSeek V4 para correr atrás dele.
Toda a ferramenta, desde a lógica do design até os detalhes funcionais, gira em torno dos recursos do DeepSeek.
A mais direta é a cadeia de pensamento.
DeepSeek-TUI transmite o processo de raciocínio do modelo diretamente para o terminal - como o modelo analisou o problema, qual caminho tomou e se mudou de ideia no meio do caminho, tudo é visível em tempo real.
Então há contexto. V4 suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, que é totalmente utilizada pelo projeto por padrão. Você não precisa se preocupar com lacunas de memória ao executar tarefas complexas do início ao fim.
Quando o contexto estiver quase cheio, o TUI compactará automaticamente o conteúdo ou poderá ser acionado manualmente/compactar.
A estratégia de compactação leva especificamente em consideração o mecanismo de cache de prefixo do DeepSeek - tente manter a parte anterior estável para que o cache possa continuar a atingir.
Este TUI também possui um design chamado RLM, e a ideia é "muito DeepSeek" - como o DeepSeek é barato o suficiente para ser usado em grandes quantidades, esta ferramenta usa esse recurso diretamente.
No modo RLM, um modelo principal direciona até 16 subtarefas Flash V4 para execução simultânea para análise em lote ou desmontagem de tarefas. O preço de saída do Flash é cerca de um terço do Pro. Ao atribuir-lhe subtarefas que não exijam um raciocínio forte, o custo geral pode ser bastante reduzido.
A troca de modelo também foi especialmente tratada. Além da API oficial do DeepSeek, ele também suporta NVIDIA NIM, Fireworks e caminhos SGLang auto-hospedados.
Existem três modos de operação:
O plano é uma exploração somente leitura, vou lhe dar um plano primeiro;
Agente é o arquivo padrão e cada chamada de ferramenta exige que você acene com a cabeça;
YOLO, como o nome sugere, é totalmente automático, então basta abri-lo se não quiser ser interrompido. As sessões podem ser salvas e restauradas, e o espaço de trabalho possui um instantâneo Git independente. Reverter em rodadas não afetará o armazém original, então você não entre em pânico se ele tombar.
No entanto, uma coisa a observar é que se muitos subagentes forem abertos, a taxa de acerto do cache será difícil de garantir.
Você deve saber que o preço de um token perdido é 10 vezes maior que o de um acerto. Há uma exibição de custo rodada por rodada na interface do projeto. Recomenda-se prestar atenção se você estiver realizando uma sessão longa e não se surpreender quando a conta terminar.
Instalação, Linux, macOS e Windows têm binários pré-compilados, apenas npm install -g deepseek-tui pode ser feito com um comando.
Além disso, o autor também preparou uma versão especial em chinês do documento README e um caminho de configuração especial para usuários domésticos, que suporta espelhamento de TUNA Cargo. O pacote de lançamento também pode ser hospedado no Alibaba Cloud OSS ou Tencent Cloud COS. O projeto
foi estabelecido em 19 de janeiro. Já se passaram menos de 4 meses desde que foi iterado para v0.8.8 e 37 versões foram lançadas. O ritmo não é lento.
A julgar pelos registros de atualização, está dividido em vários estágios.
A versão inicial construiu principalmente a chamada de ferramentas de esqueleto, gerenciamento de sessão e instantâneos básicos do Git. Colocar o Agente em execução é a primeira prioridade. O estágio
v0.7.x começou a aprimorar os detalhes, adicionando suporte à interface multilíngue (v0.7.6), prompts TUI, texto de ajuda e barras de status em chinês e outros idiomas começaram a ser localizados. Este é também um passo de adaptação aos utilizadores domésticos.
v0.8.x é o eixo principal das versões recentes, com foco na estabilidade e no polimento da experiência.
v0.8.2 corrige especificamente vazamentos de identificador de arquivo em sessões longas Problema de vazamento;
v0.8.6/v0.8.7 up Várias funções interativas foram adicionadas, incluindo a exibição de banners de repetição de contagem regressiva quando limites atuais ou erros de servidor são relatados, pesquisa de histórico de entrada e execução de visualização de fila de mensagens;
v0.8.8 fez uma rodada de encerramento com base nisso e, ao mesmo tempo, binários pré-compilados Linux ARM64 foram adicionados.
Olhando para o ritmo geral, este caminho de iteração tem atualizações intensivas de recursos, mas cada versão basicamente tem problemas claros a serem resolvidos.
"Músico que ama ciência"
Na verdade, Hunter sempre foi um fã ávido do DeepSeek. Desde o lançamento do V4, ele enviou muitos tweets elogiando-o.
Ao mesmo tempo, ele também gosta de outros modelos chineses e participou do Programa de Incentivo para Criadores de Um Bilhão de Tokens da Xiaomi.
O ponto de partida de Hunter Bown foi na verdade a música. Certa vez, ele aspirou ser maestro de banda.
Ele estudou educação musical pela primeira vez na Universidade do Norte do Texas. Após a formatura, ele continuou seus estudos e obteve o título de mestre em educação musical pela Southern Methodist University.
Depois de se formar com mestrado, Hunter trabalhou como maestro de banda por três anos, como desejava.
Mais tarde, ele obteve um MBA pela Universidade do Texas em Dallas e depois retornou para sua alma mater anterior, SMU, e ingressou na faculdade de direito especializada em direito de patentes.
Quanto à codificação, é ainda mais uma escolha de "monge intermediário".
Mas esse “meio caminho” não é uma mudança de carreira, é mais como várias linhas finalmente se unindo.
Quando ele estava estudando ciência da música vocal, ele se deparou com um conceito chamado "fundamental ausente" - o ouvido humano pode reconstruir um tom que não existe fisicamente a partir de tons harmônicos.
Mais tarde, ele descobriu que isso corresponde diretamente à teoria da informação. Você não precisa fornecer todas as informações explicitamente, o próprio sistema irá completá-las.
Essa intuição da música se tornou a chave para ele entender o sistema de IA.
No ano passado, ele fundou um estúdio chamado Shannon Labs, que está posicionado como "o próximo Bell Labs na era AGI".
DeepSeek-TUI é apenas um dos muitos projetos de pesquisa para ele. Existem 65 repositórios públicos em seu GitHub, incluindo o mesmo terminal Agent NeMoCode para NVIDIA Nemotron, bem como o kit de ferramentas do kernel MLX e assim por diante.
Os projetos do Shannon Labs têm uma abrangência mais ampla.
Hegelion é um motor de raciocínio dialético que anda É a lógica circular de "tese → antítese → síntese";
Al eph é um servidor MCP que se concentra em contexto de alta capacidade com custo zero de token;
Heliosinger converte dados de vento solar em som em tempo real, abrangendo desde infraestrutura de IA até acústica espacial.
Ele também construiu três arquiteturas de software (SCU, Driftlock, Hegelion) e uma solução de hardware (Driftlock Choir), em sua opinião, estes são montados para construir infraestrutura para a era AGI.
consegue juntar essas instruções, e isso também está relacionado à história de sua família.
Seu bisavô, Ralph Bown Sr., foi vice-presidente de pesquisa do Bell Labs e pioneiro do rádio. Nas horas vagas, gostava de fazer cilindros de cera caseiros e de ir ao Carnegie Hall gravar.
Hunter percebeu na aula de direito de patentes que estava em uma jornada Uma estrada que cruza com esse ancestral -
traz o caminho do músico de percepção na pesquisa técnica para descobrir aquelas “ideias que foram ignoradas porque pesquisadores não tinham essa formação”.
Ele se comparou com seu bisavô em seu site pessoal: "Ele é um cientista e adora música; eu sou um músico e adoro ciência."
Mais uma coisa
Na lista de contribuidores do DeepSeek-TUI, também podemos ver algumas sombras familiares.
Inclui uma série de modelos de IA, como Claude, Gemini e Qwen, e ferramentas de programação, como Cursor e GitHub Copilot.
Registros detalhados mostram que a maior parte do código foi enviada diretamente por Hunter e mais de 150 commits foram feitos por Claude. Além disso, alguns contribuidores reais enviaram um pequeno número de commits.
Um programador que se tornou monge no caminho usa programação assistida por IA para escrever uma estrutura de programação auxiliar para IA. Este fluxo de trabalho também é de circuito fechado (cabeça de cachorro manual).
Endereço GitHub:
https://github.com/Hmown/DeepSeek-TUI