DeepSeek possède également son propre agent de codage exclusif. Le nom est simple et brut, simplement appelé DeepSeek-TUI. L'auteur se qualifie de passionné de DeepSeek et de « frère des baleines ». Tout à l'heure, le nombre d'étoiles pour ce projet a soudainement commencé à augmenter fortement, atteignant 2,3 000, et il est également apparu sur la hot list de GitHub.
Il s'agit d'un outil de programmation TUI écrit en langage Rust. Il fonctionne dans le terminal comme Claude Code, mais est optimisé et adapté spécifiquement pour DeepSeek.
Afin de promouvoir son travail auprès des internautes nationaux, l'auteur Hunter Bown a également spécialement utilisé DeepSeek pour traduire les tweets promotionnels en chinois.
Quand DeepSeek -Après que TUI soit devenu populaire sur GitHub comme il le souhaitait, Hunter a posté une photo et a dit sans ambages que c'étaient les deux jours les plus fous de sa vie, et a exprimé sa gratitude aux "frères baleines" en chinois.
« DeepSeek Edition Claude Code »
DeepSeek-TUI est un agent de programmation qui vit dans le terminal. Pour le comprendre plus simplement, il s'agit de la « version DeepSeek de Claude Code ».
Il a été lancé par le développeur indépendant américain Hunter Bown en janvier de cette année. Il est écrit en langage Rust et est open source sous licence MIT. Cependant, cela a été tiède jusqu’à la sortie de DeepSeek-V4 et de la promotion chinoise de Hunter. Ce projet a commencé à exploser pendant cette fête du 1er mai.
Tels que lire et écrire des fichiers, exécuter Shell, rechercher des pages Web, gérer Git, planifier des sous-agents, se connecter aux serveurs MCP... ces Claude Il peut essentiellement faire tout ce que le code peut faire, et il prend également en charge l'installation de compétences, mais il utilise DeepSeek V4 pour fonctionner derrière lui.
L'ensemble de l'outil, de la logique de conception aux détails fonctionnels, s'articule autour des fonctionnalités de DeepSeek.
La plus directe est la chaîne de pensée.
DeepSeek-TUI diffuse le processus de raisonnement du modèle directement sur le terminal : la façon dont le modèle a analysé le problème, le chemin qu'il a emprunté et s'il a changé d'avis à mi-chemin, tout cela est visible en temps réel.
Ensuite, il y a le contexte. La V4 prend en charge une fenêtre contextuelle de 1 million de jetons, qui est entièrement utilisée par le projet par défaut. Vous n’avez pas à vous soucier des lacunes de mémoire lorsque vous exécutez des tâches complexes du début à la fin.
Lorsque le contexte est presque plein, TUI compressera automatiquement le contenu, ou il peut être déclenché manuellement/compact.
La stratégie de compression prend spécifiquement en compte le mécanisme de mise en cache des préfixes de DeepSeek - essayez de conserver la partie stable précédente afin que le cache puisse continuer à fonctionner.
Cette TUI a également un design appelé RLM, et l'idée est "très DeepSeek" - puisque DeepSeek est suffisamment bon marché pour être utilisé en grande quantité, cet outil utilise directement cette fonctionnalité.
En mode RLM, un modèle principal permet d'exécuter jusqu'à 16 sous-tâches Flash V4 simultanément pour l'analyse par lots ou le désassemblage de tâches. Le prix de sortie de Flash est environ un tiers de celui de Pro. En lui confiant des sous-tâches qui ne nécessitent pas de raisonnement approfondi, le coût global peut être considérablement réduit.
Le changement de modèle a également été spécialement géré. En plus de l'API officielle DeepSeek, il prend également en charge les chemins NVIDIA NIM, Fireworks et SGLang auto-hébergés.
Il existe trois modes de fonctionnement :
Plan est une exploration en lecture seule, je vais d'abord vous donner un plan ;
Agent est le fichier par défaut, et chaque appel d'outil vous oblige à hocher la tête ;
YOLO, comme son nom l'indique, est entièrement automatique, alors ouvrez-le simplement si vous ne voulez pas être interrompu. Les sessions peuvent être enregistrées et restaurées, et l'espace de travail dispose d'un instantané Git indépendant. Le retour en arrière n’affectera pas l’entrepôt d’origine, vous ne paniquez donc pas s’il se renverse.
Cependant, une chose à noter est que si trop de sous-agents sont ouverts, le taux de réussite du cache est difficile à garantir.
Il faut savoir que le prix d'un token manqué est 10 fois supérieur à celui d'un hit. Il y a un affichage des coûts tour par tour sur l'interface du projet. Il est recommandé d’y prêter attention si vous effectuez une longue session, et de ne pas être surpris lorsque la facture est terminée.
L'installation, Linux, macOS et Windows ont des binaires précompilés, il suffit de npm install -g deepseek-tui avec une seule commande.
De plus, l'auteur a également préparé une version chinoise spéciale du document README et un chemin de configuration spécial pour les utilisateurs nationaux, qui prend en charge la mise en miroir TUNA Cargo. Le package de version peut également être hébergé sur Alibaba Cloud OSS ou Tencent Cloud COS. Le projet
a été créé le 19 janvier. Cela fait moins de 4 mois qu'il a été itéré vers la v0.8.8 et 37 versions ont été publiées. Le rythme n'est pas lent.
À en juger par les enregistrements de mise à jour, il est grossièrement divisé en plusieurs étapes.
La première version construisait principalement l'appel de l'outil squelette, la gestion de session et les instantanés Git de base. Faire fonctionner l’agent est la première priorité. L'étape
v0.7.x a commencé à peaufiner les détails, en ajoutant la prise en charge de l'interface multilingue (v0.7.6), les invites TUI, le texte d'aide et les barres d'état en chinois et dans d'autres langues ont commencé à être localisées. C'est aussi une étape d'adaptation aux utilisateurs domestiques.
v0.8.x est la broche principale des versions récentes, axée sur la stabilité et l'expérience de polissage.
v0.8.2 corrige spécifiquement les fuites de gestionnaires de fichiers lors de longues sessions. Problème de fuite ;
v0.8.6/v0.8.7 up Un certain nombre de fonctions interactives ont été ajoutées, notamment l'affichage de bannières de nouvelle tentative de compte à rebours lorsque des limitations de courant ou des erreurs de serveur sont signalées, la recherche dans l'historique des entrées et l'exécution de la visualisation de la file d'attente des messages ;
v0.8.8 a effectué un tour de clôture sur cette base, et en même temps, des binaires précompilés Linux ARM64 ont été ajoutés.
En regardant le rythme global, ce chemin d'itération comporte des mises à jour intensives des fonctionnalités, mais chaque version a fondamentalement des problèmes clairs à résoudre.
"Musicien qui aime la science"
En fait, Hunter a toujours été un grand fan de DeepSeek. Depuis la sortie de la V4, il a envoyé de nombreux tweets en faisant l'éloge.
En même temps, il aime également d'autres modèles chinois et a participé au programme d'incitation aux créateurs d'un milliard de jetons de Xiaomi.
Le point de départ de Hunter Bown était en fait la musique. Il aspirait autrefois à devenir chef d'orchestre.
Il a d'abord étudié l'éducation musicale à l'Université de North Texas. Après avoir obtenu son diplôme, il a poursuivi ses études et a obtenu une maîtrise en éducation musicale de la Southern Methodist University.
Après avoir obtenu une maîtrise, Hunter a travaillé comme chef d'orchestre pendant trois ans comme il le souhaitait.
Plus tard, il a obtenu un MBA de l'Université du Texas à Dallas, puis est retourné à son ancienne alma mater, SMU, et est entré à la faculté de droit spécialisée en droit des brevets.
Quant au codage, il s'agit encore plus d'un choix de "moine intermédiaire".
Mais ce "à mi-chemin" n'est pas un changement de carrière, c'est plutôt plusieurs lignes qui se réunissent enfin.
Lorsqu'il étudiait les sciences de la musique vocale, il est tombé sur un concept appelé « fondamental manquant » : l'oreille humaine peut reconstruire une hauteur qui n'existe pas physiquement à partir d'harmoniques.
Il a découvert plus tard que cela correspond directement à la théorie de l'information. Vous n'avez pas besoin de donner explicitement toutes les informations, le système les complétera lui-même.
Cette intuition issue de la musique est devenue pour lui une clé pour comprendre le système d'IA.
L'année dernière, il a fondé un studio appelé Shannon Labs, qui se positionne comme "le prochain Bell Labs à l'ère AGI".
DeepSeek-TUI n'est qu'un des nombreux projets de recherche pour lui. Il existe 65 référentiels publics sur son GitHub, y compris le même terminal Agent NeMoCode pour NVIDIA Nemotron, ainsi que la boîte à outils du noyau MLX, etc.
Les projets menés par Shannon Labs ont une portée plus large.
Hegelion est un moteur de raisonnement dialectique qui marche C'est la logique circulaire de « thèse → antithèse → synthèse » ;
Al eph est un serveur MCP qui se concentre sur un contexte haute capacité avec un coût de jeton nul ;
Heliosinger convertit les données du vent solaire en son en temps réel, allant de l'infrastructure d'IA à l'acoustique spatiale.
Il a également construit trois architectures logicielles (SCU, Driftlock, Hegelion) et une solution matérielle (Driftlock Choir). réunis pour construire l’infrastructure de l’ère AGI.
peut rassembler ces instructions, et cela est également lié à son histoire familiale.
Son arrière-grand-père, Ralph Bown Sr., était vice-président de la recherche aux Bell Labs et pionnier de la radio. Pendant son temps libre, il aimait fabriquer des cylindres de cire faits maison et aller au Carnegie Hall pour enregistrer.
Hunter s'est rendu compte dans le cours de droit des brevets qu'il était en voyage Une route qui croise cet ancêtre -
amène la manière de percevoir du musicien dans la recherche technique pour découvrir ces "idées qui ont été ignorés parce que des chercheurs n'avaient pas cette formation".
Il s'est comparé à son arrière-grand-père sur son site Web personnel : "C'est un scientifique et il aime la musique ; je suis un musicien et j'aime la science."
One More Thing
Dans la liste des contributeurs de DeepSeek-TUI, nous pouvons également voir quelques ombres familières.
Il comprend une série de modèles d'IA tels que Claude, Gemini et Qwen, et des outils de programmation tels que Cursor et GitHub Copilot.
Les enregistrements détaillés montrent que la majeure partie du code a été soumise directement par Hunter et que plus de 150 commits ont été effectués par Claude. De plus, certains vrais contributeurs ont soumis un petit nombre de commits.
Un programmeur devenu moine en chemin, utilise la programmation assistée par l'IA pour écrire un cadre de programmation auxiliaire pour l'IA. Ce flux de travail est également en boucle fermée (tête de chien manuelle).
Adresse GitHub :
https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI