DeepSeek cũng có Đại lý mã hóa độc quyền của riêng mình. Cái tên đơn giản và thô sơ, chỉ gọi là DeepSeek-TUI. Tác giả tự nhận mình là người đam mê DeepSeek và là “anh em của cá voi”. Vừa rồi, số lượng sao cho dự án này đột nhiên tăng mạnh, đạt 2,3k và nó cũng xuất hiện trong danh sách nóng GitHub.
Đây là công cụ lập trình TUI được viết bằng ngôn ngữ Rust. Nó chạy trong thiết bị đầu cuối giống như Claude Code, nhưng được tối ưu hóa và điều chỉnh riêng cho DeepSeek.
Để quảng bá tác phẩm của mình tới cư dân mạng trong nước, tác giả Hunter Bown còn đặc biệt sử dụng DeepSeek để dịch các tweet quảng cáo sang tiếng Trung.
Khi DeepSeek -Sau khi TUI trở nên nổi tiếng trên GitHub như mong muốn, Hunter đã đăng một bức ảnh và thẳng thắn nói rằng đây là hai ngày điên rồ nhất trong cuộc đời anh, đồng thời bày tỏ lòng biết ơn đối với "anh em cá voi" bằng tiếng Trung.
“Mã Claude phiên bản DeepSeek"
DeepSeek-TUI là một tác nhân lập trình hoạt động trong thiết bị đầu cuối. Hiểu một cách đơn giản hơn thì đó chính là “phiên bản DeepSeek của Claude Code”.
Nó được khởi xướng bởi nhà phát triển độc lập người Mỹ Hunter Bown vào tháng 1 năm nay. Nó được viết bằng ngôn ngữ Rust và là nguồn mở theo giấy phép MIT. Tuy nhiên, mọi chuyện vẫn khá ảm đạm cho đến khi phát hành DeepSeek-V4 và chương trình khuyến mãi dành cho Trung Quốc của Hunter. Dự án này bắt đầu bùng nổ trong kỳ nghỉ lễ tháng Năm này.
Chẳng hạn như đọc và ghi tệp, thực thi Shell, tìm kiếm trang web, quản lý Git, lên lịch cho các tác nhân phụ, kết nối với máy chủ MCP...những Claude này về cơ bản có thể làm mọi thứ mà Code có thể làm và nó cũng hỗ trợ cài đặt Kỹ năng, nhưng nó sử dụng DeepSeek V4 để chạy đằng sau nó.
Toàn bộ công cụ, từ logic thiết kế đến chi tiết chức năng, đều xoay quanh các tính năng của DeepSeek.
Trực tiếp nhất chính là chuỗi tư duy.
DeepSeek-TUI truyền trực tiếp quy trình lập luận của mô hình đến thiết bị đầu cuối - cách mô hình phân tích vấn đề, đường dẫn mà mô hình đã đi và liệu mô hình có thay đổi ý định giữa chừng hay không, tất cả đều hiển thị trong thời gian thực.
Sau đó là bối cảnh. V4 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh gồm 1 triệu mã thông báo, theo mặc định, cửa sổ này được dự án sử dụng đầy đủ. Bạn không phải lo lắng về khoảng trống bộ nhớ khi chạy các tác vụ phức tạp từ đầu đến cuối.
Khi ngữ cảnh gần đầy, TUI sẽ tự động nén nội dung hoặc có thể kích hoạt thủ công/thu gọn.
Chiến lược nén đặc biệt xem xét cơ chế bộ nhớ đệm tiền tố của DeepSeek - cố gắng giữ phần ổn định ở phía trước để bộ nhớ đệm có thể tiếp tục hoạt động.
TUI này cũng có một thiết kế tên là RLM và ý tưởng là "rất DeepSeek" - vì DeepSeek đủ rẻ để sử dụng với số lượng lớn nên công cụ này sử dụng trực tiếp tính năng này.
Ở chế độ RLM, một mô hình chính chỉ đạo tối đa 16 tác vụ phụ Flash V4 chạy đồng thời để phân tích hàng loạt hoặc phân tách nhiệm vụ. Giá đầu ra của Flash chỉ bằng khoảng 1/3 giá của Pro. Bằng cách giao cho nó những nhiệm vụ phụ không yêu cầu lý luận chặt chẽ, chi phí tổng thể có thể giảm đi rất nhiều.
Việc chuyển đổi mô hình cũng đã được xử lý đặc biệt. Ngoài API chính thức của DeepSeek, nó còn hỗ trợ các đường dẫn NVIDIA NIM, Fireworks và SGLang tự lưu trữ.
Có ba chế độ hoạt động:
Kế hoạch là bản khám phá chỉ đọc, trước tiên tôi sẽ cung cấp cho bạn một kế hoạch; TAGP H111
Agent là tệp mặc định và mọi lệnh gọi công cụ đều yêu cầu bạn phải gật đầu;
YOLO, đúng như tên gọi, hoàn toàn tự động nên chỉ cần bật nó lên nếu không muốn bị gián đoạn. Các phiên có thể được lưu và khôi phục, đồng thời không gian làm việc có ảnh chụp nhanh Git độc lập. Lùi lại theo từng vòng sẽ không ảnh hưởng đến kho ban đầu nên bạn đừng hoảng sợ nếu nó bị lật.
Tuy nhiên, một điều cần lưu ý là nếu mở quá nhiều tác nhân phụ thì tốc độ truy cập bộ nhớ đệm khó đảm bảo.
Bạn nên biết rằng giá của một mã thông báo bị bỏ lỡ gấp 10 lần giá của một lần truy cập. Có một màn hình hiển thị chi phí theo từng vòng trên giao diện dự án. Bạn nên chú ý đến nó nếu bạn chạy một phiên dài và đừng ngạc nhiên khi thanh toán xong.
Cài đặt, Linux, macOS và Windows đều có các tệp nhị phân được biên dịch trước, chỉ cần cài đặt npm -g deepseek-tui bằng một lệnh.
Ngoài ra, tác giả cũng đã chuẩn bị tài liệu README phiên bản tiếng Trung đặc biệt và đường dẫn cấu hình đặc biệt cho người dùng trong nước, hỗ trợ phản chiếu TUNA Cargo. Gói phát hành cũng có thể được lưu trữ trên Alibaba Cloud OSS hoặc Tencent Cloud COS. Dự án
được thành lập vào ngày 19 tháng 1. Chưa đầy 4 tháng kể từ khi nó được lặp lại thành v0.8.8 và 37 phiên bản đã được phát hành. Tốc độ không hề chậm.
Từ bản ghi cập nhật, nó đại khái được chia thành nhiều giai đoạn.
Phiên bản đầu tiên chủ yếu tập trung vào việc xây dựng bộ khung - gọi công cụ, quản lý phiên và ảnh chụp nhanh Git cơ bản. Điều hành Đại lý là ưu tiên hàng đầu. Giai đoạn
v0.7.x bắt đầu trau chuốt các chi tiết, bổ sung hỗ trợ giao diện đa ngôn ngữ (v0.7.6), lời nhắc TUI, văn bản trợ giúp và thanh trạng thái bằng tiếng Trung và các ngôn ngữ khác bắt đầu được bản địa hóa. Đây cũng là một bước thích ứng với người dùng trong nước.
v0.8.x là trục chính của các phiên bản gần đây, tập trung vào độ ổn định và trải nghiệm đánh bóng.
v0.8.2 đặc biệt khắc phục rò rỉ xử lý tệp trong các phiên dài Vấn đề rò rỉ;
v0.8.6/v0.8.7 up Một số chức năng tương tác đã được thêm vào, bao gồm hiển thị biểu ngữ đếm ngược thử lại khi báo cáo giới hạn hiện tại hoặc lỗi máy chủ, tìm kiếm lịch sử đầu vào và chạy trực quan hóa hàng đợi tin nhắn;
v0.8.8 đã thực hiện một đợt đóng trên cơ sở này, đồng thời, các tệp nhị phân biên dịch trước Linux ARM64 đã được thêm vào.
Nhìn vào nhịp điệu tổng thể, đường lặp này có các bản cập nhật tính năng chuyên sâu, nhưng về cơ bản mỗi phiên bản đều có những vấn đề rõ ràng cần giải quyết.
"Nhạc sĩ yêu khoa học"
Trên thực tế, Hunter luôn là một fan cuồng nhiệt của DeepSeek. Kể từ khi phát hành V4, anh ấy đã gửi nhiều tweet khen ngợi nó.
Đồng thời, anh ấy cũng thích những người mẫu Trung Quốc khác và đã tham gia Chương trình khuyến khích người sáng tạo mã thông báo một tỷ mã thông báo của Xiaomi.
Xuất phát điểm của Hunter Bown thực ra là âm nhạc. Anh ấy từng khao khát trở thành nhạc trưởng của ban nhạc.
Lần đầu tiên anh theo học ngành giáo dục âm nhạc tại Đại học Bắc Texas. Sau khi tốt nghiệp, anh tiếp tục học và lấy bằng thạc sĩ về giáo dục âm nhạc tại Đại học Southern Methodist.
Sau khi tốt nghiệp với bằng thạc sĩ, Hunter đã làm nhạc trưởng trong ba năm như mong muốn.
Sau đó, anh lấy bằng MBA tại Đại học Texas ở Dallas, sau đó quay lại trường cũ của mình, SMU, và vào trường luật chuyên về luật sáng chế.
Về phần mã hóa, nó thậm chí còn giống một sự lựa chọn của "nhà sư nửa chừng".
Nhưng “nửa chặng đường” này không phải là một sự thay đổi nghề nghiệp, nó giống như một vài dòng cuối cùng đã đến với nhau.
Khi đang nghiên cứu khoa học âm nhạc thanh nhạc, anh ấy đã tình cờ gặp một khái niệm gọi là "thiếu cơ bản" - tai con người có thể tái tạo lại cao độ không tồn tại về mặt vật lý từ các âm bội.
Sau đó ông phát hiện ra rằng điều này tương ứng trực tiếp với lý thuyết thông tin. Bạn không cần phải cung cấp đầy đủ thông tin một cách rõ ràng, hệ thống sẽ tự hoàn thiện thông tin đó.
Trực giác từ âm nhạc đã trở thành chìa khóa để anh ấy hiểu được hệ thống AI.
Năm ngoái, anh thành lập một studio cho riêng mình tên là Shannon Labs, được định vị là "Bell Labs tiếp theo trong kỷ nguyên AGI".
DeepSeek-TUI chỉ là một trong nhiều dự án nghiên cứu của anh ấy. Có 65 kho lưu trữ công khai trên GitHub của anh ấy, bao gồm cùng một thiết bị đầu cuối Agent NeMoCode dành cho NVIDIA Nemotron, cũng như bộ công cụ hạt nhân MLX, v.v.
Các dự án thuộc Shannon Labs có phạm vi rộng hơn.
Hegelion là một công cụ suy luận biện chứng đi. Đó là logic tuần hoàn "luận đề → phản đề → tổng hợp";
Leph là máy chủ MCP, tập trung vào bối cảnh dung lượng cao với chi phí mã thông báo bằng 0;
Heliosinger chuyển đổi dữ liệu gió mặt trời thành âm thanh trong thời gian thực, trải dài từ cơ sở hạ tầng AI đến âm học vũ trụ.
Ông cũng đã xây dựng ba kiến trúc phần mềm (SCU, Driftlock, Hegelion) và một giải pháp phần cứng (Driftlock Choir). Theo quan điểm của ông, những thứ này được tập hợp lại để xây dựng cơ sở hạ tầng cho kỷ nguyên AGI.
có thể ghép những phương hướng này lại với nhau và nó cũng liên quan đến câu chuyện gia đình anh ấy.
Ông cố của ông, Ralph Bown Sr., là phó chủ tịch nghiên cứu tại Bell Labs và là nhà tiên phong về radio. Khi rảnh rỗi, anh thích tự làm những chiếc trụ sáp và đến Carnegie Hall để thu âm.
Hunter nhận ra trong lớp luật sáng chế rằng mình đang đi trên con đường Giao nhau với tổ tiên này -
mang nhận thức của các nhạc sĩ vào nghiên cứu kỹ thuật để khám phá những điều đó "những ý tưởng đã bị bỏ qua vì các nhà nghiên cứu không có nền tảng này".
Anh so sánh mình với ông cố trên trang web cá nhân: "Ông là nhà khoa học và yêu âm nhạc; tôi là nhạc sĩ và yêu khoa học."
Một lần nữa Thing
Trong danh sách người đóng góp của DeepSeek-TUI, chúng ta cũng có thể thấy một số bóng quen thuộc.
Nó bao gồm một loạt mô hình AI như Claude, Gemini, Qwen và các công cụ lập trình như Cursor và GitHub Copilot.
Hồ sơ chi tiết cho thấy hầu hết mã được Hunter trực tiếp gửi và hơn 150 lần xác nhận được thực hiện bởi Claude. Ngoài ra, một số người đóng góp thực sự đã gửi một số lượng nhỏ cam kết.
Một lập trình viên đã trở thành tu sĩ giữa chừng, sử dụng lập trình được hỗ trợ bởi AI để viết khung lập trình phụ trợ cho AI. Quy trình công việc này cũng là vòng kín (đầu chó thủ công).
Địa chỉ GitHub:
https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI